La quantification de l'effet des facteurs et mécanismes considérés individuellement est encore très incomplète, et peut-être inappropriée, car (i) il n'est pas attendu une loi unique contrôlant le TMR des différents pools de C quand plusieurs mécanismes sont en jeu (Tableau 3.2-2) (ii) plusieurs facteurs agissent en interaction (Cotrufo et al., 2015). Dans la littérature scientifique, la quantification est très brouillée : de nombreuses équipes estiment le poids d'un facteur en le faisant varier et en mesurant des flux de minéralisation, souvent en temps court. Or ces flux sont très dé-corrélés des TMR du carbone à long terme. Ainsi l'effet de la température a donné lieu à nombre de résultats divergents. Les réponses sont également très dépendantes du type de sol (von Luetzow et al., 2008).

Actuellement, dans les modèles opérationnels courants, seuls température, humidité du sol, granulométrie et C/N des substrats sont pris en compte. Il y a cependant d'autres facteurs prépondérants. La modélisation des priming effects est émergente.

### 3.2.4. Les processus en regard de deux grands enjeux : changements climatiques et gestion de l'azote dans les systèmes cultivés

Les contraintes anthropiques (principalement changement climatique et pratiques agricoles) modifient les facteurs de contrôle des processus décrits ci-dessus. Les effets des variations simultanées de ces différents facteurs sont difficiles à évaluer en termes de modifications des processus. Les impacts observés sont rarement interprétés de manière rigoureuse en termes de modifications concomitantes des mécanismes.

#### 3.2.4.1. Changement climatique

Le changement global de l'atmosphère et du climat a modifié les stocks de carbone mondiaux depuis les années 1950 par trois effets principaux : l'augmentation de la pression partielle de CO₂ qui augmente la production primaire ; les retombées d'azote atmosphérique (pollution azotée mondiale), qui augmentent également la production primaire ; et enfin l'augmentation de température, qui allonge les cycles végétaux mais dans le même temps augmente les vitesses de minéralisation du carbone des sols. La résultante est actuellement une augmentation du carbone organique, notamment en zone tempérée : hors déforestation intertropicale, les écosystèmes mondiaux ont incorporé dans la décennie 2005-2015 près de 30% des émissions de C fossile (Le Quéré et al., 2018), mais la plupart des modèles, bien qu'incertains (Ahlstrom et al., 2012 ; Tian et al., 2015) prévoient un effet dominant de la température dans quelques décennies. Les sols arctiques et les sols du permafrost seront les principaux émetteurs nets de CO₂ (Crowther et al., 2016). L'impact des changements de précipitations et d'évènements extrêmes n'est pas encore quantifié.

#### 3.2.4.2. Stockage de carbone et couplage avec l'azote

Dans le continuum d'évolution des MO (Lehmann et Kleber, 2015), le rapport C/N diminue depuis des valeurs de 50 à 100 pour la matière végétale (hors légumineuses), vers 15 à 30 pour les matières organiques particulaires, puis 8 à 10 pour les matières organiques anciennes. A l'échelle de l'écosystème, les cycles du carbone et de l'azote sont couplés à plusieurs niveaux (Balesdent et al., 2011a) :

- Au niveau de la production primaire : la quantité d'azote biodisponible augmente la production primaire, jusqu'à une valeur maximale au-dessus de laquelle l'azote n'est plus limitant, c'est l'effet de fertilisation azotée. L'augmentation des restitutions au sol n'est cependant pas proportionnelle à l'effet de la fertilisation sur la production, car en situation d'abondance d'azote, les plantes allouent plus de carbone aux graines récoltées qu'aux parties végétatives, et moins aux racines. Ainsi, le stockage de carbone additionnel lié à la fertilisation minérale optimale par rapport à une sous-fertilisation est faible voire, en cas d'absence de restitution des parties aériennes, nul (Alvarez, 2005). La surfertilisation azotée tend à *contrario* à diminuer les stocks de carbone.

- Au niveau des processus de biodégradation des substrats organiques : Les micro-organismes dégradant un substrat ont besoin d'azote pour former leur propre biomasse. S'ils consomment des composés déjà biotransformés (C/N inférieur à 20), le système libère l'azote minéral en excès. A l'inverse, s'ils biotransforment des débris végétaux (C/N supérieur à 20), les microorganismes doivent prélever dans l'azote biodisponible du sol et sont en compétition avec la plante (par exemple, "faim d'azote", induit par l'enfouissement de pailles). Ce couplage par la biodégradation affecte peu le stockage de carbone, mais explique comment la dynamique du carbone (dont le stockage) contrôle la minéralisation ou l'immobilisation nette d'azote.
- Au niveau des systèmes d'élevage : le recyclage de C et N est un couplage supplémentaire ; Soussana et Lemaire (2014) indiquent que la relation générale entre stock de carbone du sol et niveau d'intrants azotés passe par un optimum aux niveaux intermédiaires.

L'augmentation du carbone des sols de 4 pour 1000 par an s'accompagne d'une immobilisation d'azote dans les matières organiques additionnelles, représentant le « coût azoté du stockage de carbone ». Le chiffre moyen sur 20 ans est estimé à 15 kgN/ha/an, sur la base de MO additionnelles à C/N de 12 (un tiers de matières particulaires à C/N 20 ; 2/3 à C/N 10) et d'un stock de carbone de sol cultivés français médian de 45 tC/ha. Le "coût azoté" du 4 pour mille sera très certainement bien inférieur pour de multiples raisons. Le bilan d'azote européen (Fowler et al., 2013) ou français fait état d'un surplus d'azote (azote excédentaire apporté par rapport à l'utilisation par les cultures, qui se traduit par des pertes) de plus de 30% de l'azote apporté aux sols pour l'ensemble du territoire, et à l'échelle locale de plusieurs dizaines de kgN/ha. L'immobilisation d'azote sera opérée par les microorganismes du sol et, dans tout système, pourra se faire aux dépends des pertes autant que du prélèvement par les cultures. Les pratiques stockantes comme les cultures intermédiaires, l'introduction des légumineuses ont même la vertu de réduire les pertes azotées. L'apport des produits résiduaires organiques se substitue aux fertilisations minérales et, avec une stœchiométrie C/N maîtrisée, peut avoir un meilleur rendement d'utilisation par les plantes que la fertilisation minérale.

### 3.2.5. Conclusion

Les sols présentent un gradient décroissant de concentration en C depuis la surface (quelques pourcent massiques) jusqu'à environ 1 m de profondeur (moins de 1%). Les matières organiques des sols sont principalement des petites molécules organiques issues de la transformation des apports par les plantes (apports majoritairement souterrains). La faune (et en particulier la microfaune) est essentielle dans la production, la transformation et la minéralisation des matières organiques du sol. Dans le sol, des processus de transfert et d'interaction avec les minéraux redistribuent ces molécules organiques et/ou les soustraient plus ou moins durablement à l'action des micro-organismes. La dynamique résultant de ces processus est généralement modélisée par des approches linéaires, bien que de nombreux processus, considérés individuellement, ne se comportent pas linéairement. Les matières organiques observées dans un sol à une date donnée résultent ainsi d'un héritage complexe lié au fonctionnement (et usage éventuel) d'un sol sur plusieurs centaines (voire milliers d'années). Les horizons profonds (plus profonds que 30 cm), peu étudiés en comparaison des horizons de surface, contribuent à hauteur de 25% à la séquestration du C sur 50 ans. On compte un grand nombre de facteurs qui contrôlent la dynamique des matières organiques dans les sols : nature et flux du C entrant, température, teneur en eau, $pO_2$, granulométrie, minéralogie, chimie de la solution du sol, disponibilité N et P, biodiversité végétale, biodiversité microbienne. Leurs interdépendances, leur dépendance au temps (réponse sur les temps courts différente de la réponse sur les temps longs), leurs importances relatives vis-à-vis du stockage (ou déstockage) du C ne sont souvent pas explicitées dans le détail, car très complexes. Une meilleure compréhension des mécanismes, de leurs interdépendances, de leur hiérarchisation et de leur sensibilité aux pratiques agricoles représente des leviers d'action futurs potentiels pour la séquestration du C dans les sols.

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## 3.3. Les modèles d'évolution des stocks de carbone dans les sols

Auteurs : Bertrand Guenet, Julie Constantin, Valérie Viaud

Principaux enseignements de cette section :

* La grande majorité des modèles de simulation de la dynamique des MOS est à dominante mécaniste, avec une description des MOS sous forme de compartiments cinétiques présentant une diversité de temps moyens de résidences.

* Quelques modèles représentent la dimension verticale du sol en figurant le transport par advection et/ou diffusion.

* Les sorties des modèles présentent une forte sensibilité à la distribution initiale de la MOS dans les compartiments et aux entrées de C au sol.

* Une bonne prise en compte de l'impact des pratiques de gestion est nécessaire pour reproduire les observations.

* L'évaluation détaillée des modèles actuels est complexe en raison de leurs approches conceptuelles d'une part et à cause du manque de données d'observations de long terme d'autre part.

### 3.3.1. Représentation de la dynamique du C dans le sol : structure et complexité des modèles

La question de la dynamique du C dans le sol (COS) est discutée depuis des siècles (Boulaine, 1997) et notre capacité à la prédire à l'aide d'outils mathématiques est également très ancienne (Henin et Dupuis, 1945). Deux grands types d'approches peuvent être distingués en fonction des objectifs des modèles, et des limites du système considéré, comme on le verra plus loin :

(i) Une approche que l'on peut qualifier de statistique ou d'empirique, visant à relier des observations sur le stock de C des sols avec des variables explicatives présélectionnées par les auteurs (par ex. Poeplau et al., 2011). Ces variables peuvent être liées au milieu (température, précipitations) ou au mode de gestion des sols (types de travail du sol, apport d'effluents organiques, etc.).

(ii) Une approche à dominante mécaniste, visant à représenter les biotransformations du carbone organique du sol au cours du temps, et ses facteurs de contrôle. La finalité est d'obtenir un modèle suffisamment robuste dans son domaine de validité (i.e. capable de reproduire correctement des observations) mais pouvant être utilisé également dans un contexte différent de celui utilisé pour son développement et sa calibration (Smith et al., 1998). Cela repose sur l'idée d'une certaine généricité des processus considérés dans ces modèles et de leur paramétrage.

#### 3.3.1.1. Les modèles statistiques

L'approche empirique est très utilisée par le Groupe Intergouvernemental d'Experts sur le Climat (GIEC) (IPCC, 1997) pour évaluer les stocks de C des sols en fonction des usages dans les zones peu étudiées et/ou dans lesquelles peu de données sont disponibles. Elle a également fait l'objet d'études récentes (Barraclough et al., 2015; Gray et Bishop, 2016; Meersmans et al., 2016; Sanderman et al., 2017; Yigini et Panagos, 2016). Cette approche peut se résumer par l'équation 3.1.

$$ \text{SOC}(h) = \text{RC} \times \text{BF} \times \text{TF} \times \text{IF} \times \text{LA} \quad [\text{Equation 3.1}] $$

avec SOC(h) le stock sur une surface considérée pour un type d'usage (h), RC le stock de C de référence du sol, BF un facteur de stockage correspondant à un stockage relatif pour l'usage (h) en comparaison au système de référence, TF un facteur représentant l'effet du travail du sol, IF un facteur représentant l'effet des entrées de C et LA la fraction de terre couverte par l'usage considéré.
En dehors de l'approche du GIEC, certains auteurs proposent la prise en compte d'autres facteurs tels que la gestion des terres (Ogle *et al.*, 2005). Les approches statistiques classiquement utilisées par ces modèles sont des régressions, linéaires ou non, en fonction du temps avec les différents paramètres de l'équations définis en fonctions des variables de contrôle considérées (West *et al.*, 2004).

### 3.3.1.2. Les modèles mécanistes basés sur la représentation des processus

#### 3.3.1.2.1. Diversité des modèles existants

Les modèles dynamiques dits mécanistes sont basés sur une représentation soit explicite soit conceptuelle (i.e. pas nécessairement observables) des biotransformations du carbone organique du sol. Ces modèles sont nombreux et divers, et ont fait l'objet de plusieurs revues de la littérature (Wutzler et Reichstein, 2007; Manzoni et Porporato, 2009; Campbell et Paustian, 2015; Vereecken *et al.*, 2016).

Cette importante diversité de modélisation s'explique principalement par le fait que les mécanismes contrôlant l'évolution des stocks de C du sol sont eux-mêmes très divers et pas nécessairement tous représentés explicitement dans les modèles. Dans leur revue de la littérature, Von Lutzow *et al.* (2006) regroupent les mécanismes de contrôle de la stabilité du COS en trois grandes catégories : (i) les interactions avec la matrice minérale, (ii) la récalcitrance chimique et (iii) la protection physique au sein d'agrégats de tailles diverses. A ces mécanismes, on peut ajouter l'importance de représenter l'accès aux matières labiles comme source d'énergie pour que les microorganismes produisent les enzymes nécessaires à la décomposition du C organique (Fontaine *et al.*, 2007). On notera enfin que le concept de récalcitrance chimique est de plus en plus remis en question (voir Chapitre 2). Enfin, la dynamique du stock de COS étant bien évidemment la résultante du bilan des entrées et des sorties, l'ensemble des entrées et des sorties de C doivent être prises en compte. Ces mécanismes ont lieu à des échelles spatiales très différentes allant de l'agrégat (Vogel *et al.*, 2015) à la planète entière (Todd-Brown *et al.*, 2013). En fonction de l'échelle d'étude pertinente, la structure des modèles ne peut être la même. En effet, à des échelles spatio-temporelles très fines (l'échelle de l'agrégat pour quelques secondes), les équations nécessaires à la représentation des mécanismes qui contrôlent la dynamique du C sont souvent des équations complexes très paramétrées. Par exemple, Monga *et al.*, (2009) utilisent une approche avec plus de vingt équations pour décrire l'effet de la structure du sol sur l'activité microbienne à l'échelle de quelques centimètres pendant une dizaine de jours. Lorsque l'on s'intéresse à des échelles plus larges, les approches sont plus souvent simples avec beaucoup de mécanismes représentés implicitement par les jeux de paramètres. Par exemple, les modèles systèmes Terre, représentent la dynamique du C du sol sur des périodes longues (quelques années à plusieurs siècles) en utilisant généralement une approche avec peu de compartiments, dotés chacun d'une dynamique contrôlée par des cinétiques du premier ordre (Todd-Brown *et al.*, 2013) avec très peu d'équations (moins d'une dizaine généralement).

Ces modèles à compartiments avec des cinétiques du premier ordre sont d'ailleurs largement utilisés pour décrire la décomposition de la MOS, depuis la parcelle jusqu'au système Terre. On peut par exemple citer dans cette famille le modèle RothC (Coleman *et al.*, 1997) qui a été couplé à la fois à des modèles à l'échelle de l'agrégat (Monga *et al.*, 2014) et à des modèles globaux (Nakhavali *et al.*, 2018). Le modèle CENTURY (Parton *et al.*, 1987) est également largement utilisé par la communauté s'intéressant à la dynamique du C du sol, aussi bien à l'échelle du biome (Parton *et al.*, 1987) qu'à l'échelle planétaire (Krinner *et al.*, 2005).

#### 3.3.1.2.2. Formalismes utilisés dans les modèles

##### Modèles classiques de dynamique du C

Bien que les MOS soient aujourd'hui reconnues comme constituées d'un continuum de composés organiques à différents stades des réactions de biotransformation (voir section 3.2.1.2.3), elles sont représentées dans la plupart des modèles existants comme un ensemble de compartiments distincts, reliés entre eux par des flux de matière, avec parfois un compartiment représentant la biomasse microbienne. Les compartiments ont généralement une définition conceptuelle de la cinétique de décomposition de la MOS, chacun étant caractérisé par un temps moyen de résidence spécifique du C. Plusieurs approches sont utilisées pour représenter les flux de décomposition.

Ainsi, la dégradation de la MOS est représentée par des équations cinétiques d'ordre 1 pour décrire la perte de masse dans chacun des compartiments au cours du temps :
$$ \frac{dC}{dt} = I(t) - kC(t) \qquad [\text{Equation 3.2}] $$

avec $dC$ la variation de la quantité de carbone dans le compartiment pendant l'intervalle de temps $dt$, $I(t)$ l'entrée de C dans le compartiment au temps $t$, $k$ la constante de décomposition du compartiment (correspondant à $1/\text{temps moyen de résidence}$) et $C(t)$ la quantité de C contenue dans le compartiment au temps $t$.

La constante de décomposition $k$ correspond à la proportion de C décomposée dans le compartiment par unité de temps. Dans cette représentation par une cinétique d'ordre 1, la quantité de C perdue par le compartiment par unité de temps, $kC(t)$ est reliée de façon linéaire à la quantité de C présente dans le compartiment. La constante de décomposition $k$ est indépendante de la quantité de C présente dans le compartiment $C(t)$ et de la quantité de C entrant $I(t)$. Une fraction de ce flux de décomposition est minéralisée (majoritairement sous forme de $CO_2$) et le reste contribue à l'entrée de C dans les autres compartiments à temps moyen de résidence plus long, chaque compartiment représentant des processus de stabilisation différents. Ce type d'approche a plusieurs limites: la décomposition de la MOS n'est limitée que par la disponibilité du substrat et les microorganismes ne sont pas représentés de façon explicite.

Il existe trois autres grands types d'approches qui prennent a contrario le rôle des microorganismes décomposeurs des MOS dans la modélisation de la décomposition :

La première considère que la minéralisation est le fruit d'une réaction entre un substrat (les MOS) et des enzymes produites par les microorganismes (Panikov et Sizova, 1996; Blagodatsky et Richter, 1998). Ces modèles peuvent considérer plusieurs compartiments, mais la minéralisation selon cette approche est décrite par des équations de type Michaelis-Menten :

$$ \frac{dC}{dt} = I(t) - k_1 \cdot B(t) \cdot \frac{C(t)}{K+C(t)} \qquad [\text{Equation 3.3}] $$

avec $I(t)$ l'entrée de C dans le sol au temps $t$, $B(t)$ la biomasse microbienne, $C(t)$ la quantité de carbone contenue dans le sol au temps $t$, $K$ la constante de Michaelis-Menten et $k_1$ la vitesse de décomposition du COS.

La seconde approche considère que la biomasse microbienne seule limite la minéralisation des MOS (Fontaine et Barot, 2005). Dans ce cas, la minéralisation est exprimée de la façon suivante :

$$ \frac{dC}{dt} = I(t) - k_2 \cdot B(t) \cdot C(t) \qquad [\text{Equation 3.4}] $$

avec $I(t)$ l'entrée de C dans le sol au temps $t$, $B(t)$ la biomasse microbienne, $C(t)$ la quantité de carbone contenue dans le sol au temps $t$ et $k_2$ la vitesse de décomposition du COS.

Enfin, la troisième grande approche correspond à une simplification de l'équation 3.3 considérant que $C<<K$. la minéralisation va donc être décrite de la manière suivante (Schimel et Weintraub, 2003; Moore et al., 2005):

$$ \frac{dC}{dt} = I(t) - k_3 \cdot B(t) \cdot C(t) \qquad [\text{Equation 3.5}] $$

avec $I(t)$ l'entrée de C dans le sol au temps $t$, $B(t)$ la biomasse microbienne, $C(t)$ la quantité de carbone contenue dans le sol au temps $t$, et $k_3$ la vitesse de décomposition du COS.

L'impact de facteurs tels que le climat du sol (température, teneur en eau) ou les propriétés des sols (pH, texture, teneur en $CaCO_3$) sur les temps moyens de résidence du C dans les sols, est représenté dans les modèles par une modulation de la constante de décomposition $k$ en faisant souvent l'hypothèse que les effets des facteurs sont indépendants et donc multiplicatifs :

$$ k = k_0 \cdot f(T) \cdot f(W) \cdot f(...) \qquad [\text{Equation 3.6}] $$

avec $k_0$ la constante de décomposition spécifique du compartiment, $f(T)$ la modulation de la constante de décomposition liée à la température du sol, $f(W)$ la modulation de la constante de décomposition liée à l'humidité du sol, $f(...)$ les modulations liées à d'autres facteurs biotiques ou abiotiques. A noter que certains modèles tel que NCSOIL utilisent le minimum des fonctions de modulation et non pas leurs multiplications.

Tous les modèles prennent en compte l'influence de la température et de la teneur en eau du sol, mais les formes des fonctions de modulation varient (Katterer et al., 1998; Moyano et al., 2013). Les formalismes représentant la biotransformation du C sont souvent couplés à des équations de bilan hydrique et de bilan thermique. Quelques modèles prennent également en compte les effets de l'acidité du milieu (e.g. Century), l'aération du sol, la teneur en calcaire (e.g. STICS). Pour un modèle donné, les fonctions de modulation des vitesses de décomposition sont les mêmes quel que soit le compartiment considéré alors que, notamment pour la réponse à la température, il
semblerait que les compartiments à temps de résidence plus long soit plus sensibles aux changement de températures (Craine et al., 2010; Lefèvre et al., 2014).

## Limite des modèles classiques à compartiments et formalismes alternatifs

Cette formalisation mathématique simple de la biotransformation de la MOS, proposée dès les premiers développements, s'est imposée et est aujourd'hui à la base de la plupart des modèles, dont les plus utilisés (RothC, CENTURY, DNDC). Le nombre de compartiments et la grandeur prise par chacune des vitesses de décomposition varient d'un modèle à l'autre. En effet, elles sont souvent obtenues par optimisation des équations mathématiques (considérées partiellement ou au complet au sein du modèle) sur des données expérimentales lors d'opération de calibration du modèle. Cette représentation a été largement testée et se révèle être un compromis intéressant entre la complexité des modèles et leur capacité à rendre compte de la dynamique de la MOS (Paustian, 1995) bien qu'une des limites majeures de ces approches par compartiments est de considérer des compartiments non mesurables (Elliot et al., 1996). L'avancée des connaissances sur la nature des MOS et la dynamique du C d'une part (voir chapitre 2), et l'utilisation de ces modèles dans le cadre d'évaluations prospectives de l'impact du changement climatique ou de transitions agroécologiques sur les stocks de C d'autre part, questionnent toutefois cette représentation à différents niveaux donnant lieu à des développements de formalismes alternatifs, dont quelques-uns sont discutés ci-dessous.

Un point important à considérer dans les études qui visent à quantifier le potentiel de stockage additionnel de C dans les sols par des pratiques spécifiques de gestion des sols est la question controversée de la limite de saturation en carbone des sols. Par construction, dans les modèles représentant la dynamique de la MOS par un système d'équations différentielles d'ordre 1, il existe une relation linéaire entre le stock de MO dans le sol et les entrées de MO lorsque le système est à l'équilibre $l(t) = kC(t)$, si bien que le stock de C à l'équilibre augmente de façon linéaire avec les entrées de C. Or, comme évoqué dans la section 3.1.2 (rubrique « Saturation, déficit de saturation », un ensemble de travaux considèrent qu'il existerait une quantité maximale de C que le sol peut stabiliser, correspondant à la saturation des fractions minérales fines, et que ce seuil est contrôlé par les propriétés physiques des sols (minéralogie, texture) (Stewart et al., 2007) et par les concentrations en MOS elle-même (Vogel et al., 2014). Les modèles classiques basés sur des compartiments conceptuels et des cinétiques d'ordre 1 pourraient donc surestimer l'évolution des stocks de MO dans des sols proches de la saturation, si tant est que l'on accepte la validité de ce concept. D'autres formes de modélisation émergent, qui définissent des compartiments de MOS au regard de leur association aux particules minérales des sols et de leur inclusion dans des agrégats. Ces approches permettent de représenter la saturation du sol en MO. Par exemple, Six et al., (2002) en ont proposé une formalisation conceptuelle, mais elle est actuellement implémentée dans peu de modèles, et peu de données expérimentales ou d'observations sont disponibles pour paramétrer le seuil de saturation dans une diversité de sols (Schmidt et al. 2011).

Lorsque l'on s'intéresse à modéliser ou simuler des transitions agroécologiques, une deuxième limite de plus en plus pointée dans la littérature est que l'activité et la dynamique des microorganismes ne sont pas représentées de façon explicite dans les modèles classiques, alors qu'elles contrôlent la biotransformation des MOS et qu'elles peuvent être à l'origine de processus non linéaires, notamment dans des contextes d'environnement changeant. Généralement, la biomasse microbienne est considérée dans les modèles comme l'un des compartiments de COS, avec une vitesse de décomposition spécifique. Seuls quelques modèles incluent un impact de la biomasse microbienne sur les cinétiques du premier ordre réglant la décomposition (Wutzler et Reichstein, 2007). Dans plus de la moitié des cas, le compartiment représentant la biomasse microbienne n'affecte pas la décomposition des autres compartiments et le processus de décomposition n'est limité que par la quantité de substrat disponible (Manzoni et Porporato, 2009). Ce type de formalisme fait l'hypothèse implicitement que l'activité microbienne change rapidement et qu'elle n'est donc jamais un facteur limitant de la décomposition (Fujita et al., 2014). Il prend en compte la qualité biochimique du substrat et fournit une approximation correcte au début de la décomposition, mais il néglige totalement le rôle de la biomasse microbienne, de son activité, et des produits enzymatiques microbiens dans la décomposition. Il est discuté aujourd'hui car il ne permet pas de rendre compte des dynamiques de transitions ni des processus d'adaptation des microorganismes à de nouvelles conditions ou aux stress environnementaux (Todd-Brown et al., 2013). Les connaissances nouvelles disponibles sur le fonctionnement des microorganismes et leurs interactions avec les MOS ont conduit au développement de nouveaux modèles, plus mécanistes, qui représentent explicitement différents compartiments fonctionnels microbiens, leur dynamique, et les réactions enzymatiques en jeu dans les processus de décomposition et de minéralisation du C (Manzoni et Porporato, 2009). Ces formalismes permettent de mieux représenter les effets des changements globaux (ex :
Moore et al., 2005 ; Kuijper et al., 2005), les interactions communautés microbiennes-substrats (ex : Garnier et al., 2001; Moorhead et Sinsabaugh, 2006), et le priming effect (Perveen et al., 2014). Ce dernier a en effet été mis en évidence comme un processus de déstabilisation important de la MO, qui intervient lors d'un ajout de MO fraîche au sol et qui conduit à une décomposition accrue du C organique du sol à travers la stimulation de l'activité microbienne (Fontaine et al., 2003, voir également la section 3.2.2.3.2 du présent rapport). Il doit être pris en compte notamment dans l'évaluation de stratégies de gestion qui visent à augmenter les stocks de MO et à injecter du C en profondeur, telles que l'agroforesterie. Mais il n'est que peu représenté dans les modèles compartimentaux classiques, où les interactions entre le C labile et le C plus récalcitrant ne sont pas explicitées. La limite des modèles qui représentent explicitement les communautés microbiennes et leur activité est qu'ils sont principalement dédiés à des modélisations à des échelles fines (agrégats, rhizosphère) compte-tenu de leur complexité, et qu'ils restent actuellement essentiellement théoriques, faute en particulier des jeux de données nécessaires pour renseigner les nombreux paramètres et pour les évaluer (Louis et al., 2016).

Une troisième limite est que les disponibilités en N, P, S, notamment l'équilibre entre C et N pour répondre à la demande microbienne, ne sont pas toujours pris en compte dans les modèles. Intégrer la stœchiométrie C:N dans les modèles de dynamique du C est important pour mieux prendre en compte les interactions avec la végétation et l'impact des efflux de C sur l'évolution du climat (Manzoni et Porporato, 2009). Certains modèles, tels qu'AMG (Saffih-Hdadi et Mary, 2008) et RothC (Coleman et Jenkinson, 1996), ne représentent pas la dynamique de l'azote et ne considèrent donc pas la disponibilité en azote comme un facteur potentiellement limitant de la décomposition de la MOS. Cette hypothèse est tenable en condition d'agriculture avec des apports d'intrants azotés en quantités non limitantes relativement aux entrées de C. Elle l'est moins pour des systèmes agroécologiques ou avec une dépendance moins forte aux intrants minéraux. La plupart des modèles qui représentent à la fois la dynamique du C et du N (ex : CENTURY (Parton et al., 1994), CANTIS (Garnier et al., 2001), DNDC (Li et Frokling, 1992), NCSOIL (Molina et al., 1983)) considèrent que la biomasse microbienne est strictement homéostatique, c'est-à-dire que son ratio C/N est constant, quel que soit le substrat disponible. Lorsque la disponibilité en N diminue, un facteur est défini pour réduire l'immobilisation de l'azote et la décomposition. Il faut tout de même noter que le modèle STICS (Brisson et al., 1998, 2003) utilisé dans le volet « simulations agronomiques » possède un ratio C/N de la biomasse microbienne flexible, en fonction de la disponibilité en azote minéral du sol. D'autres approches de modélisation, avec une représentation plus explicite des communautés microbiennes et de leur activité, se basent sur l'hypothèse qu'en cas d'azote insuffisant, l'excès de C assimilé par les microorganismes est éliminé en augmentant la respiration (Schimel et Weintraub, 2003).

### Continuum de MOS

A côté de cette représentation, majoritaire, sous forme discrète, de la MO, quelques modèles s'appuient sur une représentation continue qui distribue la MO le long d'un gradient (Bosatta et Agren, 1996). Rothman et Forney (2007) représentent ainsi la MO du sol sous la forme d'un continuum, avec une distribution continue de la MO suivant un spectre de qualité, la qualité faisant ici référence à l'accessibilité du substrat aux microorganismes. Ces modèles mobilisent à la fois le temps et la qualité de la MO comme variables indépendantes et sont formalisés par un système d'équations différentielles aux dérivées partielles. Cette représentation continue reflète mieux la qualité et l'hétérogénéité des MOS que l'approche adoptée par les modèles à compartiments. Toutefois les modèles utilisant cette approche s'appuient sur une distribution théorique de la qualité de la MOS. Les prédictions de ces modèles n'ont pas été confrontées à des données expérimentales à l'échelle de la parcelle ou de l'écosystème, on ne connaît donc pas la fiabilité de ce type d'approche.

### 3.3.1.2.3. Prise en compte de l'hétérogénéité des sols dans les modèles

Les sols présentent une forte hétérogénéité avec une variabilité de leurs propriétés physiques et chimiques et des conditions climatiques à différentes échelles d'espace, depuis celle du microsite ou de l'agrégat, du profil de sol, jusqu'à l'échelle de l'écosystème ou du paysage. Cette hétérogénéité se décline sous différents angles : variabilité des textures des sols, de leur régime hydrique et thermique, que les modèles prennent classiquement en compte via des fonctions de modulation des processus (cf. équation 3.6) mais aussi variabilité de profondeur que les modèles prennent en compte via l'intégration de nouvelles équations de transfert du carbone en profondeur.

Des travaux récents montrent que le stock de MOS dans les horizons de sol plus profonds n'est pas seulement constitué de MO relativement inerte et stabilisée par association avec les particules minérales du sol, et qu'elle peut être affectée par des processus de biotransformation. Alors qu'historiquement, la modélisation de la
dynamique des MOS concernait majoritairement l'horizon de surface (jusqu'à 20 à 30 centimètres) (Hénin et Dupuis, 1945; Coleman et Jenkinson, 1996), la plupart des modèles d'écosystèmes permettent aujourd'hui de simuler l'évolution du stock de C à l'échelle du profil de sol. L'hétérogénéité des sols le long du profil est représentée sous forme discrète comme une succession d'horizons de sol présentant des propriétés physiques et chimiques distinctes et des vitesses de décomposition des compartiments généralement plus faibles en profondeur (Van Veen et Paul, 1984). Les modèles diffèrent dans la représentation des transferts verticaux de MOS au sein du profil de sol. La distribution des entrées de C par les racines avec la profondeur est souvent représentée par une fonction exponentielle décroissante (Campbell et Paustian, 2015). Les transferts de MOD sont représentés de façon explicite dans certains modèles comme SOLVEG-II (Ota et al., 2013), qui représente de façon détaillée les processus d'advection, de diffusion, les flux d'eau et la biotransformation des MOD, ou de façon implicite (Parton et al., 1994; Jenkinson et Coleman, 2008; Taghizadeh-Toosi et Olesen, 2016). Dans certains modèles comme STICS (Brisson et al., 2009), qui simule la dynamique du C et du N du sol, seuls les transferts d'azote sous forme dissoute sont représentés mais la variation des conditions micro-climatiques et des propriétés des sols d'une couche à l'autre est représentée. (Bosatta et Agren, 1996) proposent une représentation verticale continue et des processus de transferts liés à des processus plus lents de diffusion peuvent aussi être pris en compte.

La variabilité très locale des sols, au sein des agrégats, dans des microsites, ou en lien avec la rhizosphère, n'est prise en compte que dans certains modèles très mécanistes dédiés ces échelles micro-locales.

Les fonctions de modulation des vitesses de décomposition, prenant en compte la texture du sol, son pH ou la teneur en calcaire, permettent de simuler la dynamique du C dans une large gamme de types de sol. Les modèles les plus utilisés ont ainsi été validés dans un grand nombre de contextes pédologiques. Toutefois peu de modèles utilisés en contexte agricole sont valides pour simuler la dynamique du C en conditions réductrices en lien avec l'engorgement en eau des sols. En effet, le facteur de modulation de la décomposition par l'humidité du sol induit généralement une réduction de la décomposition en cas de sécheresse mais ne simule pas toujours une réduction de la décomposition en cas d'excès d'eau. De plus les constantes de décomposition ne sont généralement valides pour les processus de respiration anaérobie ou de fermentation (Shibu et al., 2006). DNDC (Li et Frokling, 1992), est l'un des rares modèles valides dans les sols mal drainés. En effet, la représentation de la dynamique du C dans les sols mal drainés (les tourbières par exemple) demande une duplication du schéma de décomposition pour prendre en compte les zones aérobies et anaérobies du sol (Kleinen et al., 2012; Qiu et al., 2018). Cette séparation se fait généralement sur la base de la hauteur de nappe ou nécessite de représenter la diffusion de l'oxygène dans le sol et de calculer la limitation par l'oxygène (Walter, 1996).

### 3.3.1.3. Evaluation des modèles

L'évaluation des modèles de simulation de la dynamique des MOS se base sur la comparaison du stock ou bien des flux de C simulés à des mesures. Ainsi, en fonction des objectifs, il sera plus intéressant de décrire les flux, notamment de CO₂ issus de la respiration du sol (Neill et Gignoux, 2006), ou bien les stocks et leurs évolutions (Cardinael et al., 2018). Pour évaluer correctement la dynamique, il faut pouvoir disposer de séries temporelles (Dimassi et al., 2018) mais ce sont des séries assez rares et obtenues sur des temps pas toujours adaptés au temps de réponse des MOS, souvent long. Il est également possible d'utiliser une mesure faite à un moment donné telle que celles disponibles *via* le réseau de mesures de qualité des sols, mais cela permet uniquement de savoir si le modèle considéré est capable de reproduire une observation isolée sans information sur la dynamique associée. Par ailleurs, l'approche la plus utilisée dans les modèles simulant la dynamique de la MOS est une approche par compartiments, avec des compartiments conceptuels qui n'ont pas toujours une réalité biophysique. Ainsi, le risque d'une approche en compartiment est d'obtenir une réponse proche de l'observation, mais due en partie à des compensations de biais entre les compartiments. Pour éviter cet écueil, l'évaluation de ce type de modèle se fait généralement sur plusieurs aspects (flux et stock de COS) et sur plusieurs sites d'observations (e.g. International Soil Carbon Network). Enfin, l'utilisation des isotopes du carbone permet également de mieux contraindre les modèles (He et al., 2016).

## 3.3.2. Représentation des interactions sol - végétation dans la modélisation du C

Parmi la grande diversité de modèles simulant l'évolution des stocks de carbone dans les sols, il est possible de distinguer deux catégories vis-à-vis de leur représentation des entrées de carbone dans le système. Ainsi certains
modèles représentent uniquement le compartiment « sol » ; pour ceux-ci, le carbone arrivant au sol est une donnée d'entrée ; c'est par exemple le cas du modèle RothC. Au contraire d'autres modèles s'attachent à représenter les interactions entre le sol et la végétation. Ces derniers vont donc modéliser le développement des végétaux, la séquestration de carbone via la photosynthèse et le retour éventuel de cette biomasse au sol. Cette catégorie comprend notamment des modèles forestiers (ex : CASTANEA (Dufrêne et al., 2005)), des modèles de culture, génériques (ex : MONICA (Nendel et al., 2011), STICS, Century, DayCent, DSSAT (Jones et al., 2003)) ou spécifiques, des prairies par exemple (ex : PaSim (Calanca et al., 2007))

### 3.3.2.1. Modèle plante et interaction sol-plante

Si les niveaux de simplification pour modéliser la production de biomasse diffèrent dans ces modèles, ils permettent de simuler la dynamique du carbone non seulement dans le sol mais également dans la végétation, en prenant en compte la variabilité pédoclimatique et, dans une certaine mesure, des pratiques agricoles ou sylvicoles.

La croissance des plantes peut être modélisée par l'interception et la conversion du rayonnement lumineux en biomasse, en utilisant différentes représentations plus ou moins explicites des processus de photosynthèse, de respiration, ainsi que d'allocation du carbone dans la plante. Certains modèles utilisent ainsi des approches simples pour calculer la production de biomasse en se basant sur le concept d'« efficience d'utilisation de la lumière » ou « RUE » (Monteith, 1977) et sur l'interception du rayonnement par une surface foliaire en suivant la loi de Beer qui considère le couvert comme homogène. C'est le cas des modèles DNDC (Li et al., 1994), CERES (Gabrielle et al., 2002) ou STICS par exemple. D'autres modèles représentent *a contrario* explicitement les mécanismes de la photosynthèse brute et de respiration, tels que FASSET (Kersebaum et Nendel, 2014) ou MONICA pour calculer les quantités de carbohydrates synthétisés. La phénologie des plantes est assez fréquemment basée sur le concept de cumul de degré-jours pour atteindre un stade physiologique donné (levée, floraison, maturité...). Selon les modèles, des fonctions de limitations, en lien avec la photopériode ou la vernalisation, sont appliquées sur ce cumul de temps thermique. Selon la phénologie, la répartition du carbone dans la plante est modifiée avec des allocations vers les grains pendant la phase de remplissage par exemple, ou encore l'allocation vers des organes de stockage de type rhizome, selon le stade. La biomasse aérienne sénescente est également souvent modélisée en prenant en compte, par exemple, l'âge moyen des feuilles. Elle peut aussi être provoquée par des dégâts de gel représentés dans certains modèles comme STICS, APSIM (Keating et al., 2003) ou EPIC (Williams, 1995) par exemple. Le carbone est alors soit remobilisé dans les organes en croissance soit il retourne au sol dans la matière organique fraîche pour être décomposé, comme c'est le cas pour les racines et les résidus de culture qui ne sont pas exportés à la récolte.

Si certains modèles ne représentent que la croissance potentielle du couvert, d'autres vont prendre en compte des facteurs limitant la croissance, tels que la disponibilité en eau, en azote ou, plus rarement, en phosphore ou encore l'impact des maladies et ravageurs en même temps que le carbone. Les indices de stress, hydrique, thermique ou azoté par exemple, réduisent la croissance foliaire et l'accumulation de biomasse et donc le retour de résidus au sol. Ainsi, certains modèles comme WOFOST (van Diepen et al., 1989), ne simulent que les effets du stress hydrique sur la croissance en biomasse tandis que d'autres incluent les effets du stress azoté et du stress thermique (e.g. HERMES (Kersebaum, 2007), MONICA). Dans les modèles qui simulent la dynamique du carbone dans le compartiment sol-plante, plusieurs facteurs limitants sont rarement représentés, notamment les effets des maladies et des ravageurs. Ceci peut conduire à une surestimation des entrées en carbone dans le système via des simulations de biomasse trop élevées.

Ainsi, la plante intervient via la restitution du carbone de la biomasse aérienne et racinaire, ainsi que via la modulation de l'état hydrique et azoté du sol. On notera qu'en raison des difficultés expérimentales à mesurer la rhizodéposition et donc à obtenir des données de validation, très peu de modèles représentent explicitement ce flux des plantes vers le sol.

### 3.3.2.2. Pratiques agricoles et sylvicoles et impacts sur la dynamique du C

Les écosystèmes agricoles et sylvicoles étant des systèmes gérés, la majorité des modèles représente de façon plus ou moins exhaustive les pratiques agricoles ou sylvicoles. Ils représentent une partie ou la totalité de l'impact de ces pratiques sur le système sol-plante et sur la dynamique du carbone dans ces compartiments. Les effets de cette gestion pris en compte dans les modèles peuvent être catégorisés en deux grands types vis-à-vis de la dynamique du C dans le sol :
* Les effets directs sur les processus de décomposition et de minéralisation du carbone du sol, en venant modifier directement la structure du sol, les conditions de températures et d'humidité ou la disponibilité en azote minéral pour les micro-organismes par exemple. Le travail du sol peut notamment avoir des effets directs sur les processus affectant le C du sol en changeant la densité apparente, l'accessibilité des entrées de carbone sous forme de résidus de culture, la teneur en eau ou la répartition du C dans le profil.

* Les effets indirects sur la production de biomasse des plantes qui vont ensuite impacter la dynamique du C dans le sol via des apports en carbone plus ou moins importants, de qualité biochimique variable. Dans cette catégorie, on peut notamment citer le choix de culture à fortes production en biomasse, l'introduction de couverts intermédiaires, l'utilisation d'une protection phytosanitaire optimale ou encore la fertilisation minérale azotée.

L'effet peut donc être double (direct et indirect) mais avec parfois un décalage temporel. C'est par exemple le cas de l'irrigation qui a un effet direct immédiat sur la teneur en eau du sol et peut donc favoriser la minéralisation des MOS tandis que son effet indirect s'exprimera plus tard via une production de biomasse accrue et donc une quantité de résidus de culture retournant au sol potentiellement plus importante au moment de la récolte.

L'une des forces des modèles représentant les interactions sol-plante est de pouvoir simuler à la fois les effets directs et indirects des pratiques, mais aussi les effets des interactions dynamiques entre les pratiques, la végétation et le sol, sur la dynamique du C dans le sol. Cependant, la gamme de cultures simulées par ces modèles (cultures principales ou intermédiaires) est souvent limitée alors que c'est une dimension importante pour pouvoir prendre en compte correctement les entrées de carbone à l'échelle de la rotation culturale. Les limites concernent également les pratiques modélisées et l'effet de ces pratiques, en lien avec le degré de connaissance sur les processus en jeu. Par exemple pour le travail du sol, l'impact sur la répartition des résidus de culture dans le profil est assez fréquemment pris en compte tandis que les effets du non-travail sur la structure du sol et les propriétés hydriques qui peuvent impacter la dynamique du C le sont beaucoup moins. Ainsi, selon les modèles, certaines pratiques sont insuffisamment représentées, parmi lesquelles certaines ont des effets importants sur la dynamique du C. Les modèles intégrant les bilans d'eau et d'azote vont assez classiquement prendre en compte l'irrigation et la fertilisation minérale et leurs effets. Au contraire, la fertilisation organique, qui peut influer de façon importante, directement et indirectement, sur le carbone du sol est moins fréquemment modélisée car les processus sont plus complexes et la variabilité de décomposition des produits résiduaires organiques une fois épandus est importante. Dans le cas des systèmes prairiaux pâturés, peu de modèles représentent les effets du pâturage, notamment les retours de MO par restitutions animales, ce qui peut représenter une entrée de C non négligeable.

### 3.3.3. Spatialisation des modèles de dynamique du carbone

#### 3.3.3.1. Choix des formalismes de modélisation

Les applications des modèles de dynamique du C à des étendues spatiales qui dépassent la placette ou la parcelle sont de plus en plus nombreuses : elles concernent les échelles du paysage (Viaud et al., 2010), voire les échelles nationales, régionales ou globales dans le cadre des inventaires et des politiques publiques de lutte contre le changement climatique (Luo et al., 2016). La modélisation à ces échelles est réalisée soit en spatialisant des modèles, dans le cadre d'une meilleure prise en compte des interactions entre espaces cultivés et structures paysagères (friches, bois, haies, zones humides ripariennes ou bandes enherbées), calibrés à des échelles locales (parcelle), soit en utilisant des modèles d'écosystèmes développés pour des applications sur des étendues spatiales larges qui seront présentés plus loin. Pour nombre de ces modèles globaux de l'écosystème terrestre, le module carbone est basé sur des modèles compartimentaux avec des équations cinétiques d'ordre 1, couplés à des modèles de dynamique de la végétation, de transferts de nutriments, et à des scénarios de changement d'usage des sols (Luo et al., 2016). La plupart de ces modèles globaux mobilise les modules CENTURY (Parton et al., 1994) ou RothC (Coleman et Jenkinson, 1996). La représentation des processus de biotransformation du C y est donc simplifiée et présente les limites évoquées plus haut pour ce type de formalisme. À des échelles spatiales larges, la question du nombre de paramètres et de données d'entrée à renseigner, en lien avec le degré de complexité des modèles, est cruciale pour le choix de formalismes de modélisation. Les modèles mécanistes très détaillés, tels que ceux qui représentent explicitement des compartiments microbiens fonctionnels, leur dynamique et leurs activités, ne sont pas adaptés à la spatialisation. Trouver un compromis qui permette d'avoir des modèles spatialisés aptes à simuler la dynamique du C en conditions de changements globaux reste un enjeu fort des
développements actuels (Campbell et Paustian, 2015). Dans ce sens Guenet *et al.* (2016) ont proposé une simplification de la représentation du priming effect sans passer par une représentation explicite des communautés microbiennes (comme cela est fait aux échelles fines) et cohérente avec les niveaux de représentation des processus des modèles globaux.

### 3.3.3.2. Modélisation des transferts de C en surface

La spatialisation pose la question de la prise en compte des transferts de C sous forme particulaire (en lien avec les processus d'érosion) ou dissoute, et de leurs conséquences sur la dynamique du C (Viaud et al., 2010). Quinton et al. (2010) montrent que l'érosion peut modifier le cycle du carbone et de l'azote de façon significative et que les flux de nutriments qui en résultent sont du même ordre de grandeur que les flux liés à la fertilisation et à l'exportation de la biomasse à la récolte. L'érosion est de plus en plus prise en compte dans les modélisations des cycles biogéochimiques à l'échelle globale (Naipal et al., 2015) ; dans la plupart des cas, elle est modélisée par l'Equation Universelle de Perte en Sol (USLE) (Wischmeier et Smith, 1978), qui permet d'évaluer les flux d'érosion annuels. A l'échelle du paysage, des couplages de modèles de dynamique du C avec des modèles plus mécanistes de simulation de l'érosion hydrique ou liée au travail du sol ont été utilisés (Doetterl et al., 2016). Ils permettent de simuler l'hétérogénéité spatiale des stocks de carbone (ex : (Yoo et al., 2006 ; Lacoste et al., 2016), voire les interactions avec la dynamique du C des particules érodées ou déposées (Van Oost et al., 2007 ; Berhe et al., 2012). Les processus d'érosion et la dynamique des MOS impliquent des gammes d'échelles de temps très différentes allant de l'échelle des événements de précipitations à des échelles long terme (plusieurs décennies) où les processus géomorphologiques se produisent. La cohérence entre les processus modélisés aux différentes échelles potentielles doit donc être prise en compte. De plus, une attention particulière doit être accordée à l'influence des structures du paysage telles que les berges, les bandes herbeuses et les haies, dont l'arrangement a un fort impact sur les schémas de dépôt de l'érosion à travers le paysage (Follain et al., 2007).

Les transferts sous forme de carbone organique dissout (COD) sont de même de plus en plus pris en compte. L'importance de ces flux, notamment dans les écosystèmes naturels et semi-naturels, est largement reconnue (Tipping et al., 2005). Par exemple, à l'échelle globale, Lauerwald et al. (2017) ont inclus la représentation de la production, de la dynamique et du transfert de COD dans les sols jusqu'au réseau hydrographique ainsi que son transport dans le cours d'eau dans le modèle ORCHIDEE (Organising Carbon and Hydrology in Dynamic Ecosystems). Une démarche similaire a été réalisée pour le modèle JULES (Joint UK Land Environment Simulator) (Nakhavali et al., 2018).

### 3.3.3.3. Prise en compte de la diversité des éléments du paysage

Prendre en compte les structures paysagères dans la modélisation peut se justifier pour deux raisons principales. D'une part, ces espaces sont de plus en plus fréquents dans les zones agricoles car les politiques de préservation de la biodiversité ou de la qualité de l'eau promeuent l'introduction ou la préservation de ces éléments dans le paysage. D'autre part, ces structures peuvent avoir un impact significatif sur le stockage et la dynamique du C à l'échelle du paysage. Par exemple, Walter et al. (2003) montrent que les haies peuvent contribuer à 13 à 38% du stock de carbone. Les zones humides ripariennes peuvent temporairement être sources de carbone à travers la lixiviation de COD vers le réseau hydrographique (Bishop et al., 1994). Ces structures sont peu prises en compte dans les modèles globaux, dont la résolution spatiale est supérieure à l'emprise de ces éléments de paysage. Ils sont pris en compte dans certaines études à l'échelle du paysage, mais cela suppose un paramétrage spécifique des modèles (Lacoste et al., 2016) et, pour les zones humides, que le domaine de validité des modèles couvre les conditions d'engorgement temporaire ou permanent.

### 3.3.4. Incertitude et sensibilité des modèles

Comme dans toute discipline, en science du sol, le niveau de développement des modèles mécanistes reflète notre compréhension du système. Celle-ci demeure incomplète notamment au niveau des interactions entre des processus physiques, chimiques et biologiques et ceci malgré les importantes avancées ayant eu lieu durant les dernières décennies (Manzoni et Porporato, 2009). Nous pouvons distinguer quatre types d'incertitudes: (i) des incertitudes liées à la formulation mathématique utilisée pour représenter un processus donné, (ii) des incertitudes
concernant les paramètres nécessaires aux équations proposées dans un modèle et (iii) les incertitudes liées aux données d'entrées du modèle et (iv) celles liées à l'approche d'initialisation utilisée. L'exemple de l'activité microbienne et de sa représentation est un bon exemple d'incertitudes de types (i). Il existe un débat assez intense sur l'importance d'une représentation explicite des communautés microbiennes pour rendre compte au mieux de la dynamique du C des sols (Davidson et al., 2014; Wieder et al., 2015). Cette représentation explicite peut passer par différents formalismes mathématiques décrits en détails par Wutzler et Reichstein (2007) et Manzoni et Porporato (2009) et rappelés dans la section 3.3.1.2.2.

Le choix fait pour représenter la dynamique de décomposition peut radicalement changer les prédictions d'un modèle. Wierder et al., (2013) ont par exemple montré que selon l'équation représentant ces processus de décomposition, la réponse de leur modèle à une augmentation des entrées de litières de l'ordre de 20% variait de façon considérable. Ainsi, en utilisant une cinétique classique du premier ordre contrôlée uniquement par le stock de C du sol (cf. équation 3.2), l'augmentation des entrées de C se traduisait par du stock de C, alors qu'elle engendrait une augmentation quasi nulle du stock de C après la même période de temps en utilisant un formalisme de type Michaelis-Menten. (cf. équation 3.3) D'autre part, dans des modèles qui ne se limitent pas à la représentation des mécanismes de décomposition, le formalisme de décomposition de la MOS choisi peut dépendre de ceux choisis pour décrire les autres processus en jeu. Par exemple, Guenet et al. (2013) ont montré qu'en fonction de l'approche utilisée pour décrire le transport vertical de C du sol, différents formalismes devaient être utilisés pour décrire la décomposition et pour reproduire au mieux les observations. Néanmoins, si une représentation explicite des microorganismes, acteurs majeurs de la décomposition, semble une évidence, le niveau de détail de la description reste une question ouverte (Allison et al., 2010). En effet, plus les modèles sont détaillés, plus le nombre de paramètres à estimer augmente, avec un risque de produire des modèles sur-paramétrés, et avec en outre, pour chaque paramètre, une incertitude associée. Estimer l'incertitude sur les paramètres nécessite un très grand nombre de mesures, et, parfois, certains paramètres ne sont pas réellement mesurables. Les incertitudes liées aux paramètres associés à ces modèles sont donc grandes car la seule possibilité pour évaluer ces modèles est de comparer le stock de COS total prédit (et non les stocks de COS associés à chaque compartiment) avec celui observé, sachant qu'un même stock prédit peut être la combinaison de jeux de paramètres très différents. Ce type d'incertitude peut avoir un impact fort sur les capacités de projection des modèles. Par exemple, malgré de bonnes performances des modèles globaux couplés climat-carbone quant à leur capacité à reproduire un stock actuel observé (Todd-Brown et al., 2013), leurs prédictions concernant le stockage de C des sols sous un climat futur semble surestimées de l'ordre de 40 à 50% (He et al., 2016 ; Guenet et al., 2018). L'estimation de la sensibilité d'un modèle à un jeu de paramètres donné ainsi que la propagation des incertitudes est donc devenue d'une importance capitale dans ce contexte de complexification des modèles utilisés pour prédire l'évolution des stocks de C des sols (Sierra et al., 2015).

D'autres sources d'incertitudes peuvent impacter les capacités de prédiction d'un modèle. Ce sont par exemple des incertitudes liées aux conditions aux limites. Dans les modèles de dynamique du C, qui ne représentent que le compartiment sol et ne simulent pas la croissance et sénescence des plantes, les entrées de C via la litière et les exsudats racinaires sont des données d'entrée du modèle qui peuvent être plus ou moins précises. Les capacités de prédiction de ces modèles sont donc fortement dépendantes de la qualité de la donnée d'entrée. Autre exemple, le modèle CENTURY est sensible à la fraction d'argile qu'on lui renseigne (Bricklemyer et al., 2007), les prédictions du modèle peuvent donc être dégradées si cette donnée d'entrée n'est pas représentative de la situation étudiée. La qualité des données d'entrées des modèles impact fortement sur la représentation des processus qui y est faite. En effet, certains processus sont connus pour jouer un rôle majeur sur la stabilisation des MOS, par exemples la complexation avec différents ions (Fe, Al, etc.) mais ces mécanismes ne sont quasiment jamais représentés explicitement dans les modèles car la dynamique des ions en questions est difficile à mesurer. L'intégration de ces processus risquerait donc d'apporter plus d'incertitudes en raison de la faible qualité des données en entrée. Enfin, le protocole d'initialisation du modèle a également des conséquences sur ces prédictions. Plusieurs approches existent dans la littérature, l'approche la plus classique est une mise en équilibre avec les données d'entrées en considérant que le système est stable avant la simulation. Ce type de protocole est le plus simple à mettre en œuvre mais l'hypothèse d'équilibre avant la simulation n'est quasiment jamais réellement respectée et il est probable que de nombreux systèmes ne soient pas à l'équilibre. D'autres auteurs ont cherché des alternatives, notamment en utilisant les stocks observés pour initialiser le modèle (Zimmerman et al., 2007). Lugato et al., (2014) ont quant à eux cherché à mettre en équilibre leur modèle sur une période à faible impact anthropique et ont ensuite construit des scénarios d'usage des terres pour la période précédant leurs observations. Récemment Dimassi et al. (2018) ont testé la sensibilité du modèle CENTURY aux différents protocoles présentés
ci-dessus et en ont conclu que si l'on s'intéresse à l'évolution relative du stock de COS dans le temps, le modèle est assez peu sensible au protocole d'initialisation, mais que si l'on s'intéresse aux valeurs absolues de stocks, la sensibilité du modèle au choix du protocole est forte.

### 3.3.5. Conclusions

Malgré une grande diversité d'approches pour décrire la dynamique des MOS, un certain nombre de grandes tendances apparaissent :

i) La grande majorité des modèles de simulation de la dynamique des MOS utilisés sont à dominante mécaniste avec une description compartimentée des MOS dont la dynamique est contrôlée par des cinétiques du premier ordre. Malgré une sur-simplification de la réalité dans ces modèles qui n'intègre pas les avancées récentes des connaissances, leur robustesse permet d'envisager leur utilisation à large échelle spatiale. A l'inverse les modèles représentant mieux les processus (continuum des formes de MO, représentation explicite de la biomasse microbienne, etc.) n'ont pas encore été autant évalués que les modèles dont la dynamique des MOS est contrôlée par des cinétiques du premier ordre, et leur application dans le cadre d'études à large échelle est encore à son balbutiement.

ii) Lorsque que le profil de sol est représenté, les processus de transport verticaux du C sont figurés soit par advection soit par diffusion soit par les deux phénomènes.

iii) Une représentation explicite et fidèle des entrées de C par les plantes est primordiale pour espérer bien représenter la dynamique des MOS.

iv) Une bonne prise en compte de l'impact des pratiques de gestion est également essentielle pour être capable de reproduire des observations de stock et flux de COS.

v) L'évaluation détaillée des modèles disponibles est rendue difficile du fait du manque de données d'observations sur les stocks et les flux de COS, et du fait de l'impossibilité de relier les mesures effectuées sur le terrain avec la représentation conceptuelle par compartiments des MOS dans les modèles. Un certain nombre d'incertitudes persiste, liées à l'état de nos connaissances, aux formalismes adoptés, aux paramétrages et à l'initialisation des modèles, mais des progrès importants ont été faits depuis quelques années, notamment grâce à l'importance des sols dans les défis environnementaux qui se posent à nous pour le siècle en cours.

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## 3.4. Effet de la teneur en C des sols sur le fonctionnement des agroécosystèmes

Auteurs : Claire Chenu, Denis Angers, Joël Daroussin

Principaux enseignements de cette section :

* La teneur en C intervient dans de nombreux processus du fonctionnement des sols.

* Une augmentation de la teneur en C a généralement un effet favorable sur plusieurs propriétés et fonctions d'intérêt agricole : fourniture d'éléments minéraux aux plantes, rétention et fourniture d'eau, porosité, stabilité structurale.

* Les effets sur les propriétés et services d'intérêt collectif sont également favorables dans le cas de la maitrise de l'érosion, potentiellement défavorables dans le cas du lessivage des nitrates et des émissions de N₂O, mais mal quantifiés.

* Hormis pour les sols très sableux, une augmentation annuelle de 4‰ de la teneur en C modifie très peu, à moyen terme, les propriétés du sol considérées isolément.

* Dans certains cas l'effet dépend beaucoup de la localisation (ex de la stabilité structurale de la couche de surface).

* Certains effets sont très mal quantifiés (jours disponibles, trafficabilité).

### 3.4.1. Introduction : Effet des matières organiques sur les propriétés des sols et les émissions vers l'environnement : vision d'ensemble

Le stockage de carbone dans les sols est bénéfique pour le climat mais aussi, de façon générale, pour le fonctionnement des agroécosystèmes à travers son effet sur plusieurs propriétés du sol (Figure 3.4-1, Tableau 3.4-1). Au-delà de l'élément carbone, ce sont généralement les matières organiques qui en sont responsables, même si ces dernières sont quantifiées via la teneur en carbone du sol (voir section 3.1.2, rubrique « Carbone organique, matières organiques »).

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 3.4-1.** Les matières organiques ont des fonctions diverses dans les sols, dont elles affectent les propriétés. Elles interagissent fortement avec les organismes vivants du sol, qui les transforment et les minéralisent et dont elles sont la ressource trophique.</figcaption></figure>
<table><caption>**Tableau 3.4-1.** Rôle des matières organiques dans la fertilité des sols et la qualité de l'environnement. Adapté de Balesdent (2017) et Calvet et al., (2011). FPT : fonction de pédotransfert.</caption><thead><tr><th>Processus</th><th>Effet statique (S) ou lié à la dynamique des MO (D)</th><th>Effet sur les propriétés des sols</th><th>Bénéfice</th><th>Outil de prédiction disponible</th><th>Types de sols les plus concernés</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="6"><strong>Propriétés et fertilité chimiques</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">Réserve de N, P, S libérés par minéralisation</td><td rowspan="2">D</td><td>☞ fourniture de nutriments minéraux</td><td>☞ alimentation minérale des plantes</td><td>modèle</td><td>Tous sols</td></tr><tr><td>☞ nitrates en solution</td><td>☞ qualité de l'eau à certaines périodes de l'année</td><td>modèle</td><td>Tous sols</td></tr><tr><td>Augmentation de la capacité d'échange cationique</td><td>S</td><td>☞ rétention de K, Ca, Mg</td><td>☞ alimentation minérale des plantes</td><td>FPT</td><td>Sols de texture sableuse</td></tr><tr><td rowspan="2">Augmentation des charges de surface, de la capacité d'adsorption et de la capacité de complexation</td><td rowspan="2">S</td><td>☞ rétention d'éléments trace métalliques</td><td rowspan="2">☞ qualité de l'eau</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2">Sols de texture sableuse</td></tr><tr><td>☞ rétention de contaminants organiques</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Propriétés et fertilité physiques</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">Agrégation des particules et augmentation de la stabilité de la structure</td><td rowspan="2">S, D</td><td>☞ résistance à la battance</td><td>☞ pertes à la levée des cultures</td><td>FPT</td><td rowspan="2">Sols limoneux battants</td></tr><tr><td>☞ résistance à l'érosion</td><td>☞ ruissellement et dispersion P et phytos</td><td>modèle</td></tr><tr><td rowspan="4">Augmentation de la porosité grossière et fine</td><td rowspan="4">S</td><td>☞ réserve utile en eau accrue</td><td>☞ alimentation en eau des plantes</td><td>FPT</td><td>Sols de texture sableuse et/ou caillouteux, sols superficiels</td></tr><tr><td rowspan="3">☞ infiltration de l'eau</td><td>☞ ruissellement et dispersion P et phytos</td><td></td><td rowspan="3">Sols limoneux battants, sols argileux</td></tr><tr><td>☞ de l'érosion</td><td></td></tr><tr><td>☞ alimentation en eau des plantes</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">☞ résistance à la pénétration</td><td rowspan="3"></td><td>☞ reconstitution des réserves d'eau (eau bleue)</td><td>☞ énergie nécessaire pour travailler le sol</td><td></td><td>Sols argileux</td></tr><tr><td>☞ rétention de l'eau</td><td>☞ rétention de l'eau</td><td></td><td>Sols de texture sableuse</td></tr><tr><td>☞ rétention de contaminants organiques</td><td>☞ rétention de contaminants organiques</td><td></td><td>Sols limoneux battants, sols en pente</td></tr><tr><td>Présence d'un mulch en surface</td><td>S</td><td>☞ évaporation</td><td>☞ alimentation en eau des plantes</td><td></td><td>Sols de texture sableuse</td></tr><tr><td rowspan="2">Couleur sombre du sol</td><td rowspan="2">S</td><td rowspan="2">réchauffement plus rapide du sol</td><td>☞ reconstitution des réserves d'eau (eau bleue)</td><td></td><td>Sols limoneux battants, sols en pente</td></tr><tr><td>☞ rétention de l'eau</td><td>☞ érosion</td><td></td><td>Sols hydromorphes</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Propriétés et fertilité biologiques</strong></td></tr><tr><td rowspan="3">Ressource trophique pour les microorganismes et la faune du sol. ☞ Abondance et diversité des microorganismes</td><td rowspan="3">D</td><td>☞ régulation des pathogènes et ravageurs</td><td>☞ qualité sanitaire des cultures</td><td></td><td>Tous sols</td></tr><tr><td>☞ biodégradation et minéralisation de contaminants organiques</td><td>☞ qualité de l'eau et des aliments</td><td></td><td>Tous sols</td></tr><tr><td>☞ émission de N<sub>2</sub>O et émission de méthane</td><td>☞ émissions de gaz à effet de serre</td><td></td><td>Sols hydromorphes</td></tr></tbody></table>

Dans cette section, nous passerons en revue ces impacts bénéfiques<fnref n="3" /> et examinerons aussi les externalités négatives associées au stockage de carbone dans les sols. Nous nous focaliserons sur certaines propriétés et fonctions des sols affectées par les matières organiques, importantes, et pour lesquelles des outils, modèles statistiques ou mécanistes, en permettant l'estimation quantitative. Nous aborderons dans un premier temps des propriétés et fonctions contribuant à des services écosystémiques rendus aux agriculteurs (agronomiques) :

<footnote n="3">³ à l'exclusion donc des effets d'atténuation du changement climatique par séquestration de C dans le sol, effet qui est l'objet principal de l'étude. Dans cette section, on ne considère que les bénéfices locaux de l'augmentation de la teneur en carbone des sols.</footnote>
fourniture d'éléments minéraux aux plantes, qualité physique des sols (porosité, fourniture d'eau aux plantes, stabilité de la structure), lesquelles permettent un meilleur potentiel productif, puis des propriétés et fonctions contribuant à des services écosystémiques rendus à la société (environnementaux) : réduction des pertes de nitrates, de l'érosion, des émissions de gaz à effet de serre. Ces propriétés et fonctions seront décrites spécifiquement pour le cas des agroécosystèmes, mais leurs relations avec le carbone sont valables pour tous les écosystèmes terrestres.

La contribution des matières organiques aux propriétés et fonctions des sols dépend de plusieurs variables : leur quantité, leur qualité, leur localisation et leur dynamique. En effet, au-delà d'une quantité de matière organique souvent exprimée en teneur ou en stock de carbone, les matières organiques sont très hétérogènes en taille, composition moléculaire et élémentaire (voir section 3.2). Bien que les matières organiques représentent un continuum, différentes classes sont souvent considérées : les débris végétaux en cours de décomposition (ou matières organiques particulaires), les matières organiques associées aux argiles et limons du sol, les composés en solution et les organismes vivants. Ces différentes classes de matières organiques n'ont pas les mêmes propriétés physiques, chimiques et biologiques et n'affectent donc pas de la même manière les propriétés des sols. La localisation des matières organiques dans le profil de sol est également importante : alors qu'un effet sur la rétention d'eau par le sol est attendu sur toute l'épaisseur de sol explorée par les racines, une augmentation de la teneur en carbone dans les premiers centimètres superficiels du sol suffit pour changer la sensibilité de ce sol à la battance et à l'érosion. Enfin, certains effets des matières organiques sont liés aux teneurs ou stocks présents (par ex. la rétention d'eau), d'autres à leur flux de minéralisation (par ex. la fourniture d'azote). Dans ce dernier cas, l'effet des matières organiques sur les propriétés et fonctions des sols est déterminé par l'abondance, la diversité et l'activité de ses organismes vivants.

L'effet d'une augmentation de la teneur en carbone de 4‰ par an se traduira par exemple, pour un sol de teneur initiale en C de 1% sur la couche 0-30 cm, par une augmentation de la teneur au bout de 30 ans atteignant la valeur de 1,13%. Le gain est donc très faible. Cependant, nombre de changements de pratiques permettant d'augmenter les stocks de C des sols agricoles se traduisent également par une concentration des matières organiques en surface et la présence d'une litière (agroforesterie dans la ligne d'arbres, non-labour, enherbement). L'augmentation plus importante des teneurs en C en surface pourra se traduire par un effet sensible sur certaines propriétés.

## 3.4.2. Effets des MO du sol sur les propriétés, fonctions et services d'intérêt principalement agricole

### 3.4.2.2. Biodiversité et activité(s) biologique(s)

De façon générale, la majorité des indicateurs d'abondance des organismes vivants et de biodiversité du sol répondent de façon positive à une augmentation du stock de C, ce qui a des conséquences indirectes sur le fonctionnement général du sol (minéralisation, propriétés physiques), avec des effets positifs pour la production agricole mais aussi des externalités négatives potentielles associées (lixiviation, émissions de GES). Cependant peu de relations quantitatives sont disponibles pour relier une teneur ou un stock de carbone à l'abondance d'une classe d'organismes du sol, sauf pour les microorganismes pour lesquels un modèle prédictif de leur biomasse estimée par extraction d'ADN du sol a été proposé pour le territoire métropolitain (Horrigue et al., 2016).

### 3.4.2.3. Fourniture d'éléments minéraux aux végétaux

#### 3.4.2.3.1. Fourniture d'azote par minéralisation

L'azote est un élément nutritif majeur essentiel à la croissance des plantes. L'essentiel des stocks d'azote dans les sols est présent sous forme organique et la matière organique constitue donc la source principale d'azote pour les plantes. Il existe donc une relation forte et positive entre la teneur (ou les stocks) de matière organique et le potentiel de fourniture (minéralisation) en azote. L'effet attendu l'est sur toute l'épaisseur de sol prospecté par les racines et dépend de la biodégradabilité des matières organiques (notamment de leur ratio C/N). Alors que l'effet attendu des matières organiques est secondaire dans des systèmes de culture avec fertilisation minérale, il est en revanche déterminant dans les autres situations (agriculture biologique, agriculture à faible intrants, prairies).
**Quantification** : La quantité d'azote organique minéralisée peut être estimée en fonction de caractéristiques du sol (le stock initial d'azote et la teneur en argiles et en carbonate de calcium qui influencent sa vitesse de minéralisation), du climat (température et humidité) qui affecte aussi la vitesse de minéralisation et de caractéristiques de l'itinéraire technique selon la méthode du bilan prévisionnel d'azote (Comifer, 2013) ou à l'aide de modèles prévisionnels, tel le modèle STICS (Brisson et al., 2003). Celui-ci peut être utilisé pour prédire la fourniture d'azote minéral, pour un contexte pédoclimatique donné, lorsque les stocks de C sont augmentés d'un taux donné. Toutes choses égales par ailleurs (qualité des matières organiques, C/N et conditions environnementales), une augmentation de la teneur en C de 4‰ par an génèrera une augmentation de minéralisation d'azote de 4‰ par an.

### 3.4.2.3.2. Capacité d'échange cationique

La capacité d'échange cationique représente la quantité de charges positives qui compense les charges négatives des constituants du sol et dont la cinétique de désorption est rapide. Les cations échangeables (Ca²⁺, Mg²⁺, K⁺, Na⁺) sont donc disponibles pour les plantes. Les matières organiques ont une capacité d'échange cationique très élevée estimée à 150-300 cmolc kg⁻¹ (Van Erp et al., 2001 ; Curtin et al., 1997 ; Bigorre et al., 2000 ; Krogh et al., 2000), soit environ 10 fois celle des argiles. La charge des matières organiques, et donc leur CEC, dépend du pH du sol, avec lequel elle augmente. Ce sont les matières organiques associées aux limons et argiles qui ont les CEC les plus élevées, comparées aux matières organiques particulières. L'effet des matières organiques est, là aussi, attendu sur toute l'épaisseur de sol prospectée par les racines.

**Quantification** : Des fonctions de pédotransfert, c'est-à-dire des modèles à base statistique, permettant de prévoir une propriété des sols difficile ou coûteuse à mesurer grâce à des variables plus facilement ou couramment mesurées, ont été établies. Elles permettent de prédire la CEC des sols en fonction de leur teneur en argiles et en matière organique. Ainsi par exemple : Bigorre et al. (2000) pour des sols en France : CEC solₚh7cmol/kg = 0,037 A₉/kg + 0,273 Corg₉/kg, ou Krogh et al. (2000) pour des sols danois : CEC = 1.24+0,466 OC₉/kg+0.058% A₉/kg (n= 392, r²= 0,81). Une augmentation de la teneur en matière organique se traduira donc par une augmentation de la CEC, d'autant plus que la teneur en argile du sol est faible. A l'inverse, dans un sol à 17% d'argile et 1% de teneur en carbone, une augmentation de 4‰ par an en moyenne de la teneur en carbone du sol pendant 30 ans augmentera la CEC d'une valeur de 9 à 9,4 cmolc kg⁻¹ selon Bigorre et al., ce qui est négligeable (Tableau 3.4-2).

<caption>**Tableau 3.4-2.** Effet d'une augmentation de la teneur en carbone de sols de 4p1000 par an en moyenne pendant 30 ans sur quelques propriétés de sols.</caption>

On a considéré ici trois sols de texture contrastée, et appliqué des fonctions de pédotransfert (CEC : Bigorre et al., Indice de battance : Rémy et Marin Laflèche, Densité apparente, Rawls 1983, Réserve utile Rawls et al. 2003.). On observe que l'effet sur les propriétés est très faible.

<table><thead><tr><th></th><th></th><th>argileux</th><th>limoneux</th><th>sableux</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">texture (%)</td><td>argile</td><td>42</td><td>17</td><td>6</td></tr><tr><td>limon fin</td><td>21</td><td>29</td><td>4</td></tr><tr><td>limon grossier</td><td>20</td><td>45</td><td>10</td></tr><tr><td>sable fin</td><td>6</td><td>7</td><td>75</td></tr><tr><td>sable grossier</td><td>11</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td rowspan="2">teneur en carbone</td><td>t0</td><td>1,4</td><td>1</td><td>0,9</td></tr><tr><td>t+30 ans</td><td>1,58</td><td>1,13</td><td>1,02</td></tr><tr><td rowspan="3">CEC (cmole kg-1)</td><td>t0</td><td>19,4</td><td>9</td><td>4,7</td></tr><tr><td>t+30 ans</td><td>19,8</td><td>9,4</td><td>5,0</td></tr><tr><td>variation relative (%)</td><td>2%</td><td>4%</td><td>6%</td></tr><tr><td rowspan="3">Masse volumique apparente (cm3/cm3)</td><td>t0</td><td>1,33</td><td>1,32</td><td>1,57</td></tr><tr><td>t+30 ans</td><td>1,34</td><td>1,33</td><td>1,58</td></tr><tr><td>variation relative (%)</td><td>0,3%</td><td>0,2%</td><td>0,2%</td></tr><tr><td rowspan="3">Réserve utile (cm3/cm3)</td><td>t0</td><td>14,4</td><td>20,3</td><td>8,9</td></tr><tr><td>t+30 ans</td><td>14,2</td><td>20,6</td><td>9,4</td></tr><tr><td>variation relative (%)</td><td>-1%</td><td>1%</td><td>5%</td></tr><tr><td rowspan="4">Indice de battance</td><td>t0</td><td>0,70</td><td>2,26</td><td>0,63</td></tr><tr><td></td><td>non battant</td><td>très battant</td><td>non battant</td></tr><tr><td>t+30 ans</td><td>0,67</td><td>2,12</td><td>0,58</td></tr><tr><td></td><td>non battant</td><td>très battant</td><td>non battant</td></tr></tbody></table>
### 3.4.2.4. Qualité physique du sol

#### 3.4.2.4.1. Porosité, masse volumique apparente

La structure du sol, mode d'arrangement des particules solides et des vides, affecte les capacités de stockage, de filtration et de rétention du sol vis à vis de l'eau, des particules, des matières organiques, des fertilisants et contaminants. C'est également l'habitat des organismes du sol, elle affecte notamment la croissance des racines (pénétrabilité, porosité, aération...). La structure du sol est donc une composante essentielle de la qualité du sol (Karlen et al., 1997). La présence de particules organiques grossières dans le sol, comme l'agrégation des particules de sol par la matière organique, se traduit par une augmentation du volume des pores de différentes tailles (Kay, 1998). En conséquence, la masse volumique apparente (ou densité apparente) du sol diminue avec sa teneur en matière organique (Kay et al., 1997).

**Quantification** : Différentes fonctions de pédotransfert permettent de prévoir l'effet des matières organiques sur la masse volumique apparente du sol, en exprimant cette variable en fonction de la teneur en carbone organique du sol et de la texture (e.g. Rawls (1983)). Martin et al. (2009) ont proposé de telles fonctions pour le contexte pédoclimatique français. L'application d'une équation de Rawls, paramétrée par Lettens et al. (2005) pour des conditions pédoclimatiques européennes montre un effet négligeable d'une augmentation de 4‰ par an en moyenne sur 30 ans (Tableau 3.4-2).

#### 3.4.2.4.2. Fourniture d'eau (Réserve utile)

La matière organique (ou carbone) du sol exerce généralement une influence positive sur la rétention en eau du sol, directement par son aptitude à retenir l'eau (Chenu, 1993) et indirectement par son rôle dans l'agrégation des particules du sol (Kay, 1998). L'augmentation de la rétention en eau est généralement plus élevée à la capacité au champ qu'au point de flétrissement permanent, ce qui se traduit par une augmentation de la réserve utile (Rawls et al., 2003 ; Minasny et al., 2017). De façon générale, cet effet positif, faible (augmentation de +1,16% de la réserve utile pour une augmentation de +10 mg C g⁻¹ sol, méta-analyse de Minasny et al., 2017) est plus important dans les sols à teneur en sable importante et négligeable dans les sols argileux (Rawls et al., 2003 ; Minasny et al., 2017). Une petite augmentation de la réserve utile peut cependant permettre une meilleure résistance aux accidents climatiques. Différentes classes de matières organiques interviennent, même si l'accent est mis sur celles associées aux argiles et limons (humus). L'effet des matières organiques est attendu sur l'épaisseur de sol prospectée par les racines.

**Quantification** : Plusieurs fonctions de pédotransfert permettent d'évaluer l'effet d'une augmentation de la teneur en matière organique du sol. La pertinence de la fonction de Rawls et al. (2003) a été confirmée par comparaison avec une vaste base de données (Minasny et al., 2018). La fonction de pédotransfert de Al Majou et al. (2008), recommandée pour le territoire français (Cousin in Tibi et Thé rond, 2017), n'est pas adaptée pour évaluer l'effet des matières organiques car elle ne comprend pas de variable carbone. L'application de la fonction de pédotransfert de Rawls et al. (2003) montre un effet négligeable sur la réserve utile (Tableau 3.4-2).

#### 3.4.2.4.3. Stabilité structurale

La stabilité de la structure du sol est sa capacité à résister à des contraintes externes, en particulier dues à la pluie. Cette propriété a des implications agronomiques (levée des cultures) et environnementales (ruissellement et transferts de phosphore et de produits phytosanitaires, érosion). Les matières organiques jouent un rôle majeur dans l'établissement et le maintien d'une structure agrégée en augmentant la cohésion des édifices organo-minéraux et en diminuant leur mouillabilité (Chenu et al., 2000). La stabilité de la structure augmente avec la teneur en matière organique des sols. L'effet d'apports de matières organiques dépend de leur biodégradation (Figure 3.4-2). Les matières organiques agissent à la fois comme liant (matières organiques associées aux limons et argiles et comme ressource trophique (les matières organiques particulaires) pour des microorganismes qui ont un effet de liant. Une augmentation de la teneur en carbone seulement dans les premiers cm superficiels du sol (telle qu'on l'observe dans des sols non labourés), peut être déterminante vis à vis du risque de battance et d'érosion, en y augmentant la stabilité structurale. Une augmentation de cette stabilité sur une épaisseur plus importante de sol peut réduire le risque de tassement.

**Quantification** : La littérature internationale ne propose pas de fonctions de pédotransfert pour prédire la stabilité de la structure. Une fonction de pédotransfert a été développée pour prévoir la stabilité structurale de sols français
en fonction de leur texture et teneur en carbone organique (Chenu et al., 2011), mais son faible pouvoir prédictif demande une amélioration. La formule de Rémy et Marin Laflèche (1974) permet de prévoir le risque de battance en fonction de la texture, de la teneur en matière organique et du pH d'un sol. Ainsi le sol à 17% d'argiles et 1% de C précédemment considéré, a un indice de battance de 2,3, témoignant d'un risque de battance très élevé, et de 2,2, après une augmentation de sa teneur en carbone en moyenne de 4‰ par an pendant 30 ans, ce qui reste un sol à risque de battance très élevé.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 3.4-2.** Effet de différentes matières organiques sur la stabilité structurale. (Abiven et al., 2007)</figcaption></figure>

Ce graphique, issu d'une revue bibliographique montre que l'effet des matières organiques sur certaines propriétés des sols dépend de leur biodégradation. On observe que l'apport de matières organiques au sol en augmente transitoirement la stabilité structurale (petit graphique). Moins les matières organiques sont biodégradables (flèche), moins leur effet sur la stabilité structurale est fort et rapide.

### 3.4.2.5. Conclusion : potentiel de production végétale et boucles de rétroaction

De par son influence sur les propriétés physiques, chimiques et biologiques du sol, la matière organique peut exercer une influence importante sur la productivité végétale. Cet effet peut être direct à travers la fourniture d'eau et d'éléments nutritifs, ou indirect par son influence sur les propriétés physiques qui favorisent le maintien de la structure du sol et sa porosité. De nombreuses corrélations positives entre teneur en carbone organique des sols et rendements ont été mises en évidence (ex synthèses dans Lal et al., 2010 ; Soussana et al., 2019). Il est cependant difficile (i) de séparer les effets de la fertilisation de ceux des matières organiques et (ii) d'identifier les relations causales. L'effet majeur des matières organiques sur les rendements semble être dû à une fourniture améliorée de nutriments minéraux aux plantes. L'amélioration de la réserve en eau peut également être un facteur dans les conditions arides ou dans les sols sableux à faible potentiel de rétention en eau. Ainsi en conditions fertilisées en Europe, la perte de MO des sols ne se traduit pas par une perte de rendements (Loveland et al., 2003). Hijbeek et al. (2017) ne trouvent pas de corrélation entre la teneur en matière organique des sols et les rendements des cultures pour des situations tempérées où les nutriments (N, P, K) ne sont pas limitants, sauf pour des sols sableux et des plantes cultivées tubéreuses (ex pomme de terre) particulièrement sensibles à l'état structural du sol. Pan et al. (2009) n'observent pas de relation entre rendements et teneur en C organique du sol, mais constatent que les rendements sont plus stables (moins variables d'une année à l'autre), lorsque la teneur en carbone organique des sols augmente. Le stockage de C dans les sols peut entraîner la mise en place d'une boucle de rétroaction positive : le stockage de C augmente les rendements et, s'il s'agit bien d'une augmentation globale de la biomasse produite et pas seulement d'une augmentation de l'harvest index, cela entraine une augmentation du retour de C au sol et une augmentation des stocks de C.

**Quantification** : L'effet de la teneur en matière organique sur les rendements des cultures peut être quantifié en utilisant un modèle de culture (par ex le modèle STICS) qui affectera les rendements essentiellement via la fourniture d'azote minéral aux plantes et leur alimentation en eau.
### 3.4.3. Effets des MO du sol sur les propriétés, fonctions et services d'intérêt général

#### 3.4.3.1. Lixiviation des nitrates

La limitation des fuites de nitrates dans l'eau de drainage est importante à la fois au plan agronomique (limiter les pertes de nutriments) et environnemental (préserver la qualité des eaux). Comme développé en section 3.4.2.3.1, le flux d'azote minéralisé et nitrifié dans un sol augmente, toutes choses égales par ailleurs, lorsque le stock de matière organique augmente. La lixiviation des nitrates dépend alors du stock d'eau libre présent dans le sol et de la vitesse d'infiltration de l'eau dans le sol, propriétés toutes deux augmentées lorsque la teneur en matière organique du sol augmente, mais également du prélèvement par les plantes. En théorie, l'augmentation de la teneur en matières organiques du sol devrait se traduire par des pertes plus importantes de nitrates. Cependant la lixiviation dépend fortement de l'absorption par les plantes. En pratique, une modélisation avec STICS sur les sols cultivés du territoire français métropolitain ne montre pas d'effet significatif de la teneur en C des sols sur la quantité d'azote retenue plutôt que lixiviee (Constantin in Tibi et Thérond, 2017).

**Quantification** : Une modélisation avec un modèle de culture (ex STICS) ou avec un modèle de fonctionnement des prairies (ex PaSim) peut permettre de quantifier ces effets.

#### 3.4.3.2. Érosion

L'érosion, qui est l'arrachement et le transport de particules solides par l'eau, le vent ou les instruments aratoires a des conséquences néfastes aux plans agronomiques (perte de sol cultivable) et environnementaux (dégradation de la qualité des eaux, turbides et chargées en contaminants, coulées boueuses). L'érosion dépend, outre de l'érosivité de la pluie et du relief, de la couverture du sol par la végétation et des caractéristiques du sol. Celles-ci déterminent la résistance du sol à la battance (tendance d'un sol de faible stabilité structurale à former une croûte superficielle après déstructuration de l'horizon superficiel). Cette croûte de battance limite l'infiltration de l'eau dans le sol et favorise donc le ruissellement et l'érodibilité du sol, propension des particules de sol à s'arracher et donc à s'éroder pour un niveau de couverture végétale donné. La sensibilité à la battance et l'érodibilité du sol dépendent de sa stabilité structurale, ainsi que de son infiltrabilité et de son état structural. De manière générale la sensibilité des sols à l'érosion diminue lorsque leur teneur en matière organique augmente car leur stabilité structurale augmente (cf. section 3.4.2.4.3) (Le Bissonnais et Arrouays, 1997), l'infiltrabilité augmente et la structure est plus agrégée. Le maintien, voire l'augmentation, de la teneur en matière organique dans la couche superficielle du sol est donc particulièrement important pour le contrôle de l'aléa érosion. Par ailleurs la présence d'un mulch protège la surface du sol des actions dégradantes de la pluie.

**Quantification** : Deux approches peuvent être utilisées pour quantifier la sensibilité des sols à l'érosion en fonction de leur teneur en matière organique : (i) le modèle RUSLE Revised Universal Soil Loss Equation et (ii) le modèle MESALES Modèle d'Evaluation Spatiale de l'ALéa Erosion des Sols (Le Bissonnais et al., 2005). Dans le modèle RUSLE, la quantité de sol érodée est le produit de différents facteurs, dont celui de couverture du sol, qui peut être affecté par la présence d'un mulch à la surface du sol et celui d'érodibilité du sol (K factor). Ce facteur, récemment réévalué pour l'Europe (Panagos et al., 2014), diminue lorsque la teneur en carbone organique du sol augmente, lorsque sa structure est agrégée et que son infiltrabilité augmente. Le modèle MESALES simule un aléa érosif en utilisant une échelle semi-quantitative allant de 1 à 5. Ces catégories peuvent être ensuite transformées en taux d'érosion (en t ha⁻¹ an⁻¹) en utilisant une table de correspondance. MESALES est basé sur un arbre de décision qui détermine l'aléa érosif en considérant de manière séquentielle les processus physiques de ruissellement et d'érosion : l'utilisation du sol, la battance, la pente, l'érodibilité du sol et les précipitations. La validation par les experts de l'arbre de décision multi-critères joue un rôle déterminant. Par comparaison avec le modèle RUSLE, MESALES fournit des estimations semi-quantitatives à l'échelle de la maille de simulation, estimations qui sont ensuite agrégées à l'échelle des bassins versants. Des classes de teneur en carbone organique du sol sont incluses dans l'arbre de décision (Le Bissonnais et al., 2005).
### 3.4.3.3. Émission de gaz à effet de serre

Les sols agricoles sont une source importante d'émissions de GES, en particulier le protoxyde d'azote ($N_2O$). Le méthane ($CH_4$) est aussi un GES important produit par les sols, mais essentiellement dans les conditions particulières des rizières inondées, qui sont hors du champ de cette étude. Le niveau potentiel de production de $N_2O$ par les sols agricoles dépend du degré d'aération du sol et de la disponibilité en carbone organique et azote minéral (nitrate). La disponibilité en C organique et le flux d'azote minéralisé et nitrifié dans un sol augmentent, toutes choses égales par ailleurs, lorsque le stock de matière organique augmente. L'augmentation de la teneur en matières organiques du sol devrait donc se traduire par des pertes plus importantes de $N_2O$ (Palmer et al., 2017). Les effets du carbone organique sur la rétention en eau et son infiltration peuvent aussi avoir des conséquences indirectes sur la production de $N_2O$, mais celles-ci sont difficilement mesurables ou quantifiables. De plus, la disponibilité en nitrate dépend fortement de l'absorption par les plantes. Les approches par modélisation montrent généralement un effet significatif de l'augmentation de la teneur en C des sols sur la production de $N_2O$ (Li et al., 2005 ; Qiu et al., 2009 ; Palmer et al., 2017).

**Quantification** : Une modélisation avec un modèle biogéochimique (ex DNDC) ou un modèle de culture (ex STICS) peut permettre de quantifier l'effet potentiel d'une augmentation de 4‰ des stocks de C du sol sur les émissions de $N_2O$.

### 3.4.4. Conclusion

L'augmentation de la teneur en matière organique des sols a des effets multiples, qui sont de manière générale modulés par la texture du sol. Il apparaît cependant que les effets d'une augmentation de la teneur en C organique de 4‰ par an pendant 30 ans sur les propriétés du sol pour lesquelles des outils permettent de faire une estimation quantitative sont souvent négligeables lorsque ces propriétés sont considérées isolément. Ces effets peuvent toutefois être substantiels pour les sols les plus sableux (cf. CEC et RU dans le Tableau 3.4-2 ; cf. section 3.4.2). Une somme d'effets faibles pourrait se traduire par des propriétés notablement modifiées au champ (par exemple augmentation du nombre de jours disponibles ou de la trafficabilité du sol), ce qui n'a pas été évalué ici, faute d'outils disponibles et mériterait donc des travaux spécifiques.

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## 3.5. Stocks de carbone des sols métropolitains et effet des changements d'occupation des sols sur l'évolution de ces stocks

Auteurs : Denis Angers, Laurent Augusto, Valentin Bellassen, Eric Ceschia, Claire Chenu, François Gastal, Daniel Gilbert, Katja Klumpp, Manuel Martin, Sylvain Pellerin, Olivier Thé rond

Principaux enseignements de cette section :

* L'occupation du sol est une variable d'ordre 1 conditionnant les stocks de C organique

* En moyenne à l'échelle du territoire métropolitain, les stocks dans l'horizon 0-30 cm sont de 51,6 tC/ha sous grande culture, 84,6 tC/ha sous prairie permanente et de 81,0 tC/ha sous forêt.

* Compte tenu des surfaces associées à chacun de ces modes d'occupation des sols, un peu plus importantes en grande culture qu'en prairie et qu'en forêt, les stocks totaux à l'échelle de la métropole sont assez proches pour les prairies permanentes et les sols cultivés, et sont plus élevés en forêts.

* Les changements d'occupation des sols (ex retournement de prairie, afforestation...) sont à l'origine d'importantes variations de stocks qui s'étalent sur plusieurs années voire plusieurs décennies avant atteinte d'un nouvel équilibre.

* Les évolutions tendancielles des stocks, pour chacun des trois grands modes d'occupation du sol, révèlent une légère tendance au déstockage dans le cas des grandes cultures, une très légère tendance au stockage dans le cas des prairies permanentes et une tendance à un stockage plus marqué dans le cas des forêts.

### 3.5.1. Répartition géographique des stocks de C des sols

La carte des stocks de C des sols français métropolitains pour la couche 0-30 cm (Figure 3.5-1) montre une variation géographique qui résulte à la fois du mode d'occupation des sols (voir Encadré 3.5-1 pour la définition des termes), du type de sol et du climat (y compris altitude).

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Source: Gis Sol, IGCS-RMQS, Inra 2017.

**Figure 3.5-1.** Carte des stocks de C (tonnes/ha) organique des sols français sur les 30 premiers centimètres de sol, d'après Mulder et al. (2016).
## Encadré 3.5-1. Couverture, usage, occupation, affectation ou gestion de sols : éléments de terminologie

### Vocabulaire du registre de l'usage des sols

La couverture des sols (land cover) désigne le type de matériau physique ou de couverture biologique se trouvant à la surface de la terre : il peut s'agir par exemple de forêt, de terre cultivée, de surfaces imperméabilisées par de l'asphalte, de calottes glaciaires, de désert, etc. Ce concept est utilisé dans le champ de la géographie (Comber et al., 2005).

L'usage des sols (land use) est un concept plus large et plus polysémique. Il désigne en premier lieu l'ensemble des agencements, activités, apports de matière ou d'intrants mis en œuvre sur un certain type de couverture du sol (IPCC, 2014). Le terme usage du sol est également utilisé dans le sens des objectifs sociaux et économiques pour lesquels les terres sont gérées (par exemple, pâturage, extraction du bois et conservation), donc plutôt dans un sens « d'utilisation des terres ». L'usage des sols concerne donc à la fois le type de couverture qu'ils portent et la façon dont cette couverture est gérée, généralement en vue d'une certaine finalité socio-économique.

Il est utile de distinguer les deux notions principales qui sont réunies dans le vocable d'usage des sols ou land use :

- le mode d'occupation du sol (pas d'équivalent en anglais hormis land use), proche de la notion de land cover, mais incorporant une dimension d'activité humaine,

- le mode (ou les pratiques) de gestion (land management en anglais), par exemple, pour des terres cultivées, un certain degré d'intensification appliqué à des rotations culturales

Ainsi l'IPCC (2006) distingue 6 modes d'usage des sols, au sens d'occupation des sols :

- les forêts (forest land)

- les terres cultivées (cropland)

- les prairies (grassland)

- les zones humides (wetlands)

- les zones urbanisées y compris les infrastructures de transport (settlements)

- les autres terres (other lands, qui incluent sol nu, roches, glace, et tout ce qui n'entre pas dans les 5 autres catégories).

Dans la littérature scientifique en langue anglaise, probablement sous l'influence de la définition posée par l'IPCC, le terme « land use » est majoritairement employé pour désigner le mode d'occupation du sol, et minoritairement pour désigner soit le mode de gestion ou bien l'ensemble mode d'occupation + mode de gestion. Par analogie, en français, le terme « usage des sols » désigne le plus souvent le mode d'occupation des sols mais parfois aussi l'ensemble mode d'occupation et mode de gestion, ou de façon générale la mise en valeur socio-économique de terres.

### Vocabulaire du registre du changement d'usage des sols

En cohérence avec la définition de l'usage des sols, l'IPCC (2014) définit le changement d'usage des sols (land use change) comme un « changement dans l'utilisation ou la gestion des terres par l'homme, qui peut entraîner une modification de la couverture du sol ». De même que la notion de land use recouvre à la fois le mode d'occupation et de gestion, la notion de changement d'usage des sols désigne le changement de catégorie d'occupation, et de mode de gestion au sein de chaque catégorie.

Ainsi, L'IPCC définit et décrit les principales catégories de changement entre les 6 catégories d'usage des sols : exemple : forêt -> terres cultivées, terres cultivées -> zones urbanisées, etc. Il s'agit donc bien ici de changement d'occupation des sols.

Le changement de mode de gestion du sol désigne des modifications au sein d'un type d'occupation (par exemple, pour le mode d'occupation « terres cultivées », l'introduction d'une nouvelle culture ou le développement de l'irrigation).

Dans la littérature scientifique, le terme « land use change » est majoritairement employé pour désigner le changement du mode d'occupation du sol, mais peut aussi recouvrir le sens plus large déjà évoqué pour l'usage des sols. Le terme « changement d'usage des sols » souffre du même double sens.

### Conventions utilisées dans la présente étude

Dans cette étude, pour lever ces ambiguïtés, on utilisera :

- Mode d'occupation des sols/terres ou usage des sols/terres, pour désigner le type de couverture que portent les sols (parmi les 6 catégories définies par l'IPCC) et « changement d'occupation des sols » (ou indifféremment « changement d'affectation des sols ») pour désigner un changement de catégorie d'occupation pour une surface donnée.

- Mode (ou pratiques) de gestion des sols/terres, pour désigner de façon générale les interventions effectuées pour une occupation donnée, mais le plus souvent, des termes plus précis comme système de culture, rotation culturale, itinéraire technique seront préférés.
Les stocks les plus élevés (> 100 t ha⁻¹, Figure 3.5-1) sont observés dans les zones d'altitude (Alpes, Pyrénées, Massif Central, Jura, Vosges) et/ou dans les zones de prairie (Bretagne). Les stocks élevés en zone montagneuse s'expliquent par l'effet combiné du climat montagnard (températures faibles et pluviométrie élevée avec périodes d'anoxie peu favorables à la minéralisation du C du sol) et du mode d'occupation du sol (dominance de la prairie permanente et de la forêt). S'y ajoutent dans certaines zones l'effet de la minéralogie (sols volcaniques du Massif central). Des stocks de C moyennement élevés (70-100 t ha⁻¹) sont caractéristiques des grandes régions forestières ou fourragères de France (Bretagne, Est, Massif central, Normandie). Les stocks élevés observés sous grandes cultures en Bretagne, Charente maritime et bordure Est du Bassin Parisien (50-70 t ha⁻¹) peuvent s'expliquer par l'historique d'occupation du sol (sols anciennement en prairie en Bretagne et en Charentes), et/ou le type de sol et le climat (sol argileux du Marais Poitevin, sol argileux et climat froid sur la bordure Est du Bassin Parisien). Les stocks de C faibles à moyens (30-70 t ha⁻¹) sont caractéristiques des sols des grandes plaines de culture intensive de France ainsi que des sols limoneux, comme par exemple le grand Bassin parisien, une partie du Bassin aquitain, le Toulousain et le sillon rhodanien. Les stocks les plus faibles sont observés en Languedoc-Roussillon (région fortement viticole, caractérisée par un climat chaud).

## 3.5.2. Valeur des stocks de C des sols sous différents modes d'occupation

Le Tableau 3.5-1 et la Figure 3.5-2 présentent les stocks de C des sols sous différents modes d'occupation. Les estimations pour la couche 0-30 cm sont tirées des données RMQS (Réseau de mesures de la qualité des sols)<fnref n="4" />.

<table><caption>Tableau 3.5-1. Statistiques sur les stocks de C par mode d'occupation du sol pour l'horizon 0-30 cm</caption><thead><tr><td></td><td>min</td><td>moyenne</td><td>médiane</td><td>max</td><td>écart type</td></tr></thead><tbody><tr><td>Stock de C organique sous <strong>prairie permanente</strong> (t ha<sup>-1</sup>)</td><td>18,1</td><td>84,6</td><td>78,3</td><td>309</td><td>35,0</td></tr><tr><td>Stock de C organique sous <strong>grande culture</strong> (t ha<sup>-1</sup>)</td><td>9,92</td><td>51,6</td><td>47,9</td><td>137</td><td>16,2</td></tr><tr><td>Stock de C organique sous <strong>forêts</strong> (t ha<sup>-1</sup>)</td><td>6,7</td><td>81,0</td><td>73,4</td><td>230</td><td>35,4</td></tr></tbody></table>

### 3.5.2.1. Sols forestiers

Les forêts occupent actuellement 16,9 millions d'hectares soit 31% du territoire métropolitain (source IFN<fnref n="5" />). Plusieurs études, utilisant soit des approches par inventaire soit par modélisation, indiquent des stocks de 70-92 t C ha⁻¹ pour la couche 0-30 cm avec ou sans la couche de litière (Dupouey et al., 2000 ; Jonard et al., 2017 ; Arrouays et al., 2001 ; Martin et al., 2011 ; Meersmans et al., 2012a et 2012b). Lorsqu'une plus grande profondeur est prise en compte, le stock estimé atteint 102 t C ha⁻¹ (litière + couche 0-100cm ; Jonard et al., 2017). A l'échelle de la France métropolitaine, le stock cumulé est de 1,14 à 1,37 Gt C (Dupouey et al., 2000 et calcul en prenant en compte les références proposées dans le présent rapport).

Les quantités de carbone organique stockées dans les sols forestiers sont très variables. Le pédoclimat (matériau parental du sol, type de sol, température moyenne annuelle, précipitations moyennes annuelles ou grande région climatique) est un important facteur de contrôle des stocks de carbone organique du sol des forêts tempérées, notamment en France métropolitaine (Arrouays et al., 2001 ; Baritz et al., 2010 ; Grüneberg et al., 2014 ; De Vos et al., 2015 ; Barré et al., 2017). Les stocks de carbone organique du réseau RENECOFOR<fnref n="6" /> calculés sur un mètre de profondeur varient fortement selon la pédologie (Jonard et al., 2017), avec des valeurs plus fortes dans les Brunisols humiques et les Alocrisols humiques, et des valeurs plus faibles au sein des Arénosols, des Brunisols oligotrophes et des Alocrisols oligotrophes. Les sols sur matériau parental calcaire (regroupant les Calcisols, Calcosols, Rendisols, Rendosols), les Podzosols et les Luvisols-Redoxisols ont des valeurs de stock de carbone organique sur un mètre, intermédiaires. Il convient de souligner que l'hétérogénéité des valeurs de stocks de carbone organique au sein de chaque groupe de sol ou de matériau parental est très forte (Badeau et al., 1999). De la même manière que pour l'ensemble des modes d'occupation du sol, les stocks de carbone organique sont plus élevés en forêts de montagne, en raison de l'effet dépresseur des basses températures sur les microorganismes responsables de la décomposition des matières organiques.

<footnote n="4">⁴ https://www.gissol.fr/donnees/tableaux-de-donnees/stock-de-C-par-region-et-par-occupation-du-sol-3045</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://inventaire-forestier.ign.fr</footnote>

<footnote n="6">⁶ Réseau National de suivi à long terme des ECOsystèmes FORestiers</footnote>
### 3.5.2.2. Sols de prairie

Les prairies occupent près du tiers de la SAU française, soit 12,5 millions d'hectares, en 2016 (Agreste, 2019). Les prairies sont de diverses natures, ce qui contribue à la variabilité de leurs stocks de C dans le sol. Les statistiques agricoles distinguent : (i) les prairies temporaires (prairies de 0 à 5 ans semées en graminées pures ou mélangées à des légumineuses, couvrant 2,9 Mha soit 23% de la surface totale française en prairie) ; (ii) les prairies artificielles (prairies de 0 à 5 ans semées en légumineuses comme la luzerne, le trèfle violet, couvrant 0,3 Mha soit 2% de la surface en prairie) ; (iii) les surfaces toujours en herbe productives (souvent appelés prairies permanentes, incluant les prairies semées de plus de 6 ans et les prairies naturelles productives, couvrant un total de 6,9 Mha soit 55% de la surface en prairie), et enfin (iv) les surfaces toujours en herbe peu productives (parcours, alpages, landes, couvrant un total de 2,4 Mha soit 19% de la surface en prairie). Les surfaces toujours en herbe (STH) sont dominantes en région de montagne ou semi-montagne, tandis que les prairies temporaires ou artificielles sont relativement plus représentées dans les zones d'élevage de plaine.

Dans les zones de grande culture, les surfaces en prairie sont devenues extrêmement faibles, à l'exception de la luzerne et du trèfle violet mais dans un nombre limité de situations (exemple de la luzerne dans l'est du bassin parisien pour la déshydratation industrielle). Les prairies permanentes sont le plus souvent maintenues pour le pâturage (65% des surfaces, Agreste 2012), une faible proportion d'entre elles étant uniquement fauchée (8%), et le restant étant à la fois fauché et pâturé. Les prairies temporaires sont utilisées à part égale en pâturage (23%) ou en fauche (27%) exclusifs, la majeure partie étant en système mixte (48%).

Les quantités de C organique stockées dans les sols de prairie sont variables. Le type de sol et le climat (incluant l'altitude) et la gestion sont des facteurs importants de variation des stocks de carbone organique des prairies. Ainsi on observe de manière générale un stock de C plus important dans des prairies de montagne gérées plus extensivement que dans des prairies de plaine gérées plus intensivement. Des teneurs élevées en C organique peuvent être également liées aux fortes précipitations, à la minéralogie des sols issus de matériaux volcaniques, ainsi qu'à l'épandage important d'effluents d'élevage sur les sols, lui-même directement lié à la densité animale. Les pratiques (fauche, pâturage, fertilisation, cf. section 3.7) affectent les stocks organiques des sols de prairie. Néanmoins, pour des sols identiques en termes géomorphologiques, les stocks mesurés sous forêts et prairies permanentes sont toujours plus élevés que sous cultures.

En moyenne les stocks de C dans les sols de prairies permanentes sont de $85 \ t \ C \ ha^{-1}$ sur les 30 premiers centimètres de sol (Tableau 3.5-1), valeur très proche des sols forestiers. Ramené à la surface de prairie permanente en France métropolitaine, le stock de carbone organique de ces prairies est de 0,79 Gt.

### 3.5.2.3. Terres arables (grandes cultures)

Les terres arables (grandes cultures, maraichage, fourrages annuels, prairies temporaires et artificielles) occupent 18,4 millions d'hectares, en 2016 (Agreste, 2019). Les cultures pérennes (vergers, vignes, pépinières ligneuses) représentent elles 1,01 million d'hectares, en 2016 (Agreste, 2019). Les stocks moyens sur une profondeur de 0-30 cm sont de $51,7 \pm 1,0 \ t \ C \ ha^{-1}$ dans les sols sous cultures annuelles, $46,5 \pm 7,5 \ t \ C \ ha^{-1}$ en sols de vergers et $34,3 \pm 3,3 \ t \ C \ ha^{-1}$ en sols de vigne (GISSOL ; www.gissol.fr). Ainsi les stocks correspondants pour le territoire français sont de : 0,95 Gt (cultures), 0,27 Gt (vignes) et 0,09 Gt (vergers) de C.

Les quantités de C organique stockées dans les sols cultivés sont variables (Martin et al., 2011 ; Meersmans et al., 2012a). Elles dépendent du climat (ex : la pluviométrie explique pour partie les stocks élevés des sols cultivés en Bretagne et les stocks faibles des sols cultivés en région méditerranéenne), le type de sol (par ex. stocks relativement plus élevés en sol argileux du Marais Poitevin, sol argileux et climat froid sur la bordure Est du Bassin Parisien, et stocks plus faibles en sols limoneux du bassin parisien ou du Toulousain) (Arrouays et al., 2006). Les sols de vignes sont souvent localisés dans des régions de climat chaud (ex. Languedoc Roussillon), sur des sols caillouteux, ce qui, avec les faibles restitutions organiques de la vigne expliquent leurs stocks faibles, quoique associés à une forte variabilité. Les stocks dépendent également de l'historique d'occupation des sols. Ainsi les stocks élevés des sols cultivés en Bretagne et Charentes s'expliquent aussi par des occupations antérieures en prairie.
### 3.5.2.4. Répartition des stocks de C selon le mode d'occupation en France métropolitaine

Les estimations des stocks de carbone totaux pour les différents modes d'occupation observés sur le territoire métropolitain peuvent varier en fonction i) des données utilisées pour estimer les surfaces correspondant aux différents modes d'occupation, ii) des données utilisées pour estimer les stocks moyens par occupation et iii) du contour des différents modes d'occupation retenus dans chacune des différentes sources de données. Considérant que le réseau RMQS est représentatif des différents grands types d'occupation observés sur le territoire métropolitain et des stocks de carbone associés, il est possible d'estimer les stocks de carbone totaux pour chaque grand type d'occupation. Il apparaît que les écosystèmes agricoles de type grande culture représentent un stock total de l'ordre de 0,95 Gt de C et que les écosystèmes de type prairie permanente représentent un stock de 0,79 Gt de C, soit 25 et 22%, respectivement, pour un total de 47% du stock total de C des sols français (3,58 Gt C, hors surfaces artificialisées). Malgré un stock par unité de surface moindre, les écosystèmes agricoles de type grande culture représentent un stock comparable à celui sous prairies permanentes du fait d'une surface concernée plus importante. Toutefois, certains biais sont attendus dans ces estimations par grand type d'occupation du fait de différences, d'un inventaire à l'autre, dans la définition des typologies (et dans le cas présent entre Agreste, les inventaires forestiers nationaux et le RMQS). L'évolution temporelle des stocks donne lieu à un suivi national et rapportage annuel aux instances internationales (Encadré 3.5-2).

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 3.5-2.** Surfaces et stocks de carbone par mode d'occupation, estimés d'après le RMQS. Les surfaces en terres arables incluent les surfaces en prairies temporaires (< 6 ans) et praires artificielles.</figcaption></figure>

### 3.5.3. Tendance actuelle d'évolution des stocks de C des sols sous différents modes d'occupation

Dans cette section est décrite, pour la France métropolitaine, l'évolution tendancielle générale des stocks de C organique des sols en forêt, sous prairie et cultivés. L'état des connaissances sur les déterminants de cette évolution, hors changement de pratique, est présenté et discuté. L'état des connaissances sur l'impact des pratiques pour chaque mode d'occupation est présenté de façon détaillée dans les sections 3.6, 3.7, 3.8 et 3.9.

#### 3.5.3.1. Évolution tendancielle des stocks de C organique du sol en forêt française métropolitaine et leurs déterminants autre que la gestion sylvicole

Des résultats empiriques (observationnels) de changement de stocks de carbone organique du sol en forêt (i.e. par ré-échantillonnage des mêmes sites) issus des inventaires forestiers nationaux ont progressivement été publiés en Europe depuis 2005. Schils et al. (2008) ont fait une évaluation critique des données existantes à cette époque sur les taux de séquestration de carbone dans les sols forestiers, constatant les résultats contradictoires d'études pourtant réalisées dans un même pays (par exemple : cas des études britanniques de Bellamy et al. (2005) et de Kirby et al. (2005)) ne permettant alors pas de conclure clairement à la fonction de puits/source de carbone des sols forestiers en Europe. A partir de données d'inventaires et de différents modèles, Luyssaert et al. (2010) ont estimé que les sols forestiers européens (25 pays) représentaient un puits de carbone hétérogène en moyenne de 0,20 (± 0,10) t C ha⁻¹ an⁻¹, soit environ 29% (± 15%) du puits de carbone total des forêts européennes (incluant plante, litière et horizons minéraux du sol).
## Encadré 3.5-2. Inventaires nationaux

### Une diversité de méthodes

On peut distinguer deux grands ensembles de méthodes de suivi à l'échelle nationale, les méthodes directes et les méthodes indirectes (Martin et al., 2015). Les méthodes directes reposent sur l'utilisation de mesures de terrain, et les méthodes indirectes font appel à des modèles dont le but est de représenter l'effet des variables agro-pédo-climatiques sur le stockage de C organique du sol. En matière d'inventaires nationaux d'émission de gaz à effet de serre, les lignes directrices IPCC proposent de choisir entre trois niveaux de suivi des stocks de C (Tier1, 2 et 3 ; IPCC, 2006).

Les niveaux 1, 2 et 3 renvoient à une utilisation plus ou moins importante de données de mesure sur les stocks de carbone organique disponibles sur la zone d'étude, et à une prise en compte plus ou moins détaillée des processus de dynamique du C dans les sols. Dans le cas d'une approche Tier1, on suppose une transition linéaire, sur 20 ans, entre un stock associé à l'occupation initiale (e.g. culture sans apport de matière organique exogène) et un stock associé à l'occupation finale (e.g. prairie non dégradée). Les paramètres sont des valeurs par défaut tirées des lignes directrices du GIEC (IPCC, 2006). Dans une approche Tier2, certains paramètres par défaut de cette équation simple sont remplacés par des valeurs spécifiquement estimées pour le pays en question ou ses voisins. Enfin dans une approche Tier3, on utilise des modèles plus complexes, souvent basés sur des processus et/ou des données détaillées sur les stocks et les changements de stock. L'utilisation de réseaux de suivi des sols peut parfois en elle-même être considérée comme suffisante pour une approche Tier3 (House, Jo, 2017). Pour les approches Tier2, l'amélioration des valeurs de référence peut soit directement mobiliser des mesures de terrain, soit faire intervenir des modèles statistiques permettant d'établir des prédictions spatialisées des stocks de C atteints en fonction des données d'activité (Mishra et al., 2012). Les modèles utilisés dans les approches Tier3, si complexes soient-ils, ne sont autorisés que s'ils ont été validés sur un jeu de données indépendant pour le pays en question ou ses voisins (IPCC, 2006). Les modèles des approches Tier 1 à 3 sont combinés à des données d'activité (occupation du sol, gestion), des données climatiques et des données pédologiques.

Il y a plus de 10 ans, la majorité des pays qui communiquaient au niveau international leurs émissions dans la catégorie Utilisation des Terres, Changement d'Affectation des Terres, et Foresterie (UTCAF, Land Use, Land Use Change, and Forestry, LULUCF, en anglais) utilisaient des méthodes Tier 1 et Tier 2, avec seuls l'Australie, le Canada et le Royaume Uni appliquant des méthodes Tier 3 (Lokupitiya et Paustian, 2006). Aujourd'hui, on constate toujours une grande diversité de méthodes, reflétant une grande hétérogénéité de données et vraisemblablement de technicité disponible dans les pays signataires de la Convention-Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques (CCNUCC). Les jeux de données globaux et régionaux concernant le climat, les sols, l'occupation des sols et parfois leur gestion étant de plus en plus fréquemment disponibles (Smith et al., 2012), il est à prévoir que les approches Tier 3 soient rencontrées de plus en plus fréquemment, sous réserve que les pays parviennent à respecter le critère de validation sur données indépendantes. Cette tendance pourrait se confirmer du fait d'un certain consensus sur les biais possibles des méthodes Tier1. Le paramétrage de l'approche Tier1 a en effet souvent été critiqué (e.g. Sanderman et Baldock, 2010) car dérivé d'un jeu de données de taille très limitée, notamment pour l'effet des pratiques agricoles (e.g. Ogle et al., 2005 pour l'effet des pratiques agricoles dans les sols chaud et humides des zones tropicales et tempérées).

Depuis 2006, un certain nombre de pays de l'annexe I de la CCNUCC ont mis en place des dispositifs permettant une notification nationale à l'aide de méthodes Tier3, combinant parfois modèles basés processus et réseaux de mesure ou de suivi des propriétés des sols (au Japon, modèles RothC, Yagasaki et Shirato, 2014a, 2014b ; aux Etats Unis, modèle Daycent, Ogle et al., 2010 ; au Danemark, modèle C-TOOL Taghizadeh-Toosi et al., 2014a ; en Finlande, modèle Yasso, Palosuo et al., 2015). Certains pays tels que l'Australie, l'Allemagne, les USA, ont également, depuis 2006, mis en place des réseaux de suivi de la qualité des sols, ce qui va dans le sens des approches Tier2 et Tier 3 (van Wesemael et al., 2011).

### Prise en compte de l'effet des pratiques agricoles et inventaire français

En 2021, l'Union européenne imposera l'intégration de la gestion des terres dans la comptabilisation C (Grimault et al., 2018). Cette décision implique notamment d'intégrer l'effet des modes de gestion dans les inventaires. L'une des possibilités est l'adoption d'une approche Tier 3, ce qui suppose un renforcement des dispositifs de surveillance (principalement le RMQS, et la BDAT en intégrant les limites propres à cette dernière base de données) et des sites de suivi long terme pour paramétrer les modèles basés processus, les valider, et quantifier l'incertitude résultant de leur application. Actuellement, l'inventaire français (CITEPA, 2016) repose sur une approche Tier 2 pour les changements d'occupation du sol, avec des niveaux de stock de C dans les 30 premiers centimètres de sol directement dérivés des données RMQS, par grande région pédoclimatique et par grande classe d'occupation du sol. L'approche Tier 1 est appliquée à la partie Gestion des terres, c'est à dire grandes cultures restant grandes cultures ou forêts restant forêts. Des travaux sont néanmoins en cours au niveau français pour permettre l'application d'une approche Tier3. Ils se basent sur l'application de modèles basés processus sur les sites RMQS, permettant ainsi d'appliquer une méthode de bilan, sans biais, aux inventaires nationaux, et à terme, de coupler de façon optimale l'application de modèles basés processus, de statistiques spatiales, et réseaux de suivi de la qualité des sols (Martin, 2015).