# Projet Carbone des sols : Attribution des valeurs de carbone BDAT aux données IGCS

Laura Gay, Nicolas P. A. Saby, Bertrand Laroche

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Laura Gay, Nicolas P. A. Saby, Bertrand Laroche. Projet Carbone des sols : Attribution des valeurs de carbone BDAT aux données IGCS. Inrae. 2022, pp.52. hal-04712734

HAL Id: hal-04712734

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# Programme IGCS

## Inventaire, Gestion et Conservation des Sols de France

## Projet Carbone des sols : Attribution des valeurs de carbone BDAT aux données IGCS

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Convention Ministère de l'agriculture et de l'alimentation – Infosol

MAA/n°32001149

Rapport final du 31 Octobre 2022

Laura Gay, Nicolas Saby, Bertrand Laroche, inrae unité infosol
# 1. Introduction

Le stockage de carbone dans les sols agricoles pourrait contribuer à l'atténuation du changement climatique (Lal, 2004). Cette piste d'action a notamment été mise en avant par l'initiative 4 pour 1000, lancée par la France en 2015, lors de la Cop 21. Néanmoins, pour cibler et lancer des actions en faveur du stockage de carbone à l'échelle locale, il est nécessaire d'établir un diagnostic de la situation actuelle et modéliser les évolutions possibles, en fonction de changements de pratiques.

La démarche ABC Terre pilotée par Agrotransfert-RT (développée dans le cadre de 2 projets ADEME successifs de 2012 à 2019 en réponse aux APR REACTIF et GRAINE) a été conçue pour réaliser ce diagnostic à l'échelle d'un territoire et évaluer l'évolution des stocks sous l'effet de modifications des pratiques. Elle consiste dans un premier temps à simuler l'évolution à long terme des stocks de Carbone organique (Corg) en l'état des agrosystèmes élémentaires identifiés sur le territoire d'étude, à l'aide de l'outil SIMEOS-AMG. Chaque agrosystème élémentaire est défini par un triplet « type de sol, système de culture, teneur en carbone organique actuelle » et, dans un objectif de généricité, les types de sol sont définis sur la base des Unités Typologiques de Sol (UTS) décrites dans les Référentiels Régionaux Pédologiques (RRP). La démarche implique de renseigner une teneur en carbone organique actuelle qui corresponde le mieux possible à une valeur qu'on observerait pour une combinaison donnée « UTS, système de culture ». Cette teneur en Carbone organique actuelle est une donnée d'entrée à laquelle le modèle de simulation est particulièrement sensible et qui donc influence les résultats tant du diagnostic que des prédictions.

Plus généralement, la teneur en carbone organique de l'horizon de surface est une donnée d'entrée nécessaire à l'utilisation de nombreux modèles et outils d'aide à la décision agri-environnementaux « sol-dépendants » (STICS, SYST'N, sensibilité à la battance, ...).

Le cahier des charges de la base de données des RRP demande de renseigner pour chaque UTS une teneur en Corg modale dans l'horizon de surface, mais cette donnée provient souvent d'analyses anciennes et/ou peu nombreuses pour chaque UTS. La fiabilité de cette donnée est considérée comme trop insuffisante pour renseigner sur la teneur en Corg initiale. De plus, elle ne prend pas en compte le fait qu'une même UTS peut présenter des teneurs en Corg modales différentes lorsqu'elle est située dans 2 UCS n'ayant pas la même histoire culturale.
En matière d'information sur les teneurs en Corg, la Base de Données Analyses de Terre fournit des données plus actualisées et en général nombreuses, mais celles-ci ne sont pas associées explicitement à des types de sol. Par ailleurs, elles ne sont localisées qu'à travers leur rattachement à la commune d'origine de la parcelle échantillonnée.

La méthode mise au point dans ABC'Terre consiste à extraire les analyses BDAT de la période décennale la plus récente, au niveau d'unités spatiales pédopaysagères au sein desquelles on suppose que l'histoire culturale présente des traits communs. L'unité spatiale considérée en premier lieu est l'UCS. Les types de sol peuvent correspondre aux UTS du RRP ou à une agrégation d'UTS regroupés sur des critères agronomiques (UTTypterre par exemple). La teneur en Corg obtenue pour un type de sol est affectée à toutes les combinaisons « type de sol x Système de culture » qui lui sont associées au sein de l'UCS. Une teneur en Corg est donc affectée à un couple (type de sol, UCS).

On admet ici l'hypothèse que la distribution et les propriétés des sols au sein d'une UCS constituent un ensemble d'atouts et de contraintes agronomiques qui ont déterminé en partie l'évolution passée des systèmes de culture. Il en résulte par exemple qu'un même type de sol présent dans deux UCS peut globalement avoir subi des histoires culturales différentes, donc présenter en moyenne des teneurs en Corg différentes entre UCS. Il n'en demeure pas moins une forte variabilité des teneurs en Corg observées pour un type de sol au sein d'une UCS, issue de la diversité des pratiques culturales. A défaut d'une véritable validation, les performances de la méthode ont été évaluées avec succès sur 3 territoires-tests, sur des critères de cohérence agronomique des résultats et de généricité.

Le projet retenu proposait de généraliser et d'implémenter la méthode de renseignement de la teneur en Corg actuelle pour un RRP **ayant produit une typologie Typterre**. Les livrables de ce projet devraient permettre le déploiement rapide de la méthode ABC'Terre sur la France. L'objectif premier est de limiter les opérations à réaliser par le chargé de mission sur les données sol, qui le plus souvent ne sont pas de son domaine de compétence. L'automatisation vise aussi à simplifier et fluidifier la procédure d'accès aux données recherchées. Elle permettrait aussi de réduire les risques d'erreur dans la manipulation des données. Enfin, l'application pourrait être en second lieu ouverte à d'autres utilisateurs hors ABC'Terre.
Ce projet représente la première étape d'un travail d'enrichissement des RRPs avec les données de la BDAT en se focalisant sur le carbone et sur un ensemble restreint de RRPs déjà engagés dans une démarche Typterre.
## 2. Démarche générale du projet

Pour la mise en œuvre de cette démarche, le projet a comporté 3 actions principales résumé dans le Tableau 1:

<table><caption>Tableau 1 : description des actions prévues dans le projet</caption><thead><tr><td>Action</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>Généralisation de la méthode à un RRP dans son ensemble avec la classification Typterre</td><td>Une première action a consisté à affiner le protocole pour la généralisation de la méthode proposée par Scheurer et al. (2020) à un RRP dans son ensemble. Nous avons testé la méthode sur des RRP gérés par des partenaires de l'INRAe afin de faciliter les échanges avec l'expert des données. Nous avons retenu l'Alsace, l'Indre et la Vendée</td></tr><tr><td>Bilan des données disponibles</td><td>Fournir un inventaire des RRPs pouvant faire l'objet d'un enrichissement par les données BDAT.</td></tr><tr><td>Intégration dans Donesol</td><td>Les paramètres statistiques calculés sur les teneurs en Corg par méta-UTS/ UCS ou UTS Typterres/UCS ont été versées dans la base de données Donesol sous la forme d'un datamart<fnref n="1" />. Nous avons préparé également le versement dans l'entrepot entrepot.recherche.data.gouv.fr.</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹ Le Datamart est un ensemble de données ciblées, organisées, regroupées et agrégées pour répondre à un besoin spécifique à un métier ou un domaine donné. Il est donc destiné à être interrogé sur un panel de données restreint à son domaine fonctionnel, selon des paramètres qui auront été définis à l'avance lors de sa conception.</footnote>
## 3. Approche Scheurer et al. (2020)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma de la démarche</figcaption></figure>
La démarche générale issue des réflexions produites au cours des projets ABC'Terre est décrite dans la Figure 1 avec les différentes opérations effectuées sur les données. Ces opérations se déroulent en trois temps :

* Les données BDAT sont en premier lieu reliées au niveau des UCS par un croisement géographique par intersection spatiale entre les contours des cantons ou communes avec ceux des UCS,

* Puis une étape d'affectation sémantique sur la base des classes de teneurs en argile et du taux de calcaire permet d'affiner le couplage. Des méta-UTS sont produite consistant à un regroupement des UTS par classes argile x calcaire. Les analyses sont affectées ainsi à des couples UCS/méta-UTS provenant de l'étape précédente.

* Enfin, la typologie UTS simplifiée Typterre est appliquée pour rassembler les UTS et produire des UTT afin de tenter d'augmenter le nombre d'analyses par couple UCS/méta-UTS.

La notion de couple UCS/UTS et importante car une UTS peut être présente dans plusieurs UCS et une UCS est décrite par un ou plusieurs polygones. Elle permet de prendre en compte la localisation spatiale du type de sols et d'affecter en conséquence les analyses de carbone de l'UCS en question et non celles de toutes les UCS.

# 4. Généralisation de la méthode à un RRP dans son ensemble avec la classification Typterre

## 4.1. Production d'un protocole automatisé

La méthode proposée par Scheurer et al. (2020) concernait des territoires restreint de quelques dizaines de communes. Pour le projet, un protocole automatisé développé en langage R a été produit pour l'ensemble des étapes de traitement des données et applicable à l'ensemble d'un RRP, à savoir

Collecte et synthèse dans le SI donesol des données BDAT et RRP. Cette étape vise à rassembler dans des couches SIG les informations des deux bases. Pour la BDAT, les données de la période 2004-2014 sont mobilisées. D'autre part, ces analyses provenant uniquement
des horizons labourés des sols agricoles, seules les données des strates de surfaces des UTS dont l'occupation est agricole sont retenues.

1. Estimation des données afin d'augmenter le volume d'analyses disponibles pour l'affectation sémantique,

a. Pour les taux d'argile manquants dans la BDAT, une estimation est possible à partir d'une fonction de pédotransfert utilisant la CEC et le carbone : l'argile est un paramètre moyennement renseigné dans la BDAT avec un taux de remplissage d'environ 40 % des résultats d'analyses collectées. En effet, cette mesure coûte cher et la texture est souvent considérée comme relativement stable dans le temps. Les agriculteurs n'ont donc pas tendance à multiplier et répéter cette mesure sur les parcelles. D'après la littérature, il existe un lien très fort entre la CEC, l'argile et le carbone organique du sol (SOC) (Manrique et al., 1991). Il semble donc possible d'estimer de manière assez fiable pour notre projet la teneur en argile à partir de la CEC et du SOC pour les analyses disposant de ces mesures. Nous avons ainsi implémenté des modèles statistiques pour estimer la teneur en argile à partir de ces deux covariables. Le modèle utilisé est le « Quantile Regression Forest » (QRF).

b. Pour les taux de calcaire total manquants dans la BDAT et RRP car traditionnellement non mesuré pour les sols non calcaires (surtout les territoires très pauvres en sols calcaires et les RRP plus "anciens"), une estimation des données manquantes sur le calcaire est réalisée : Pour les teneurs en calcaire, il est possible d'inférer les valeurs manquantes à partir des mesures du pH et/ou du nom du sol. En effet, il est d'usage d'économiser une mesure de calcaire lorsque le sol est connu pour être acide. Ainsi, dans le cas de la BDAT, ces valeurs manquantes sont remplacées par 0 lorsque le pH est inférieur à 7. Pour le RRP, la même opération est effectuée mais pour les UTS dont le nom du sol confirme l'absence de calcaire. Les tableaux tiennent compte de ces corrections.

2. Croisements géographiques à l'aide du SIG dans R et sémantiques,
3. Organisation des données et calcul des distributions statistiques par unité (UTS, UTT ou méta UTS). Ces calculs sont réalisés sans prise en compte de la dimension temporelle. Il est possible de calculer en effet les paramètres des distributions statistiques pour des différences périodes comme dans le cas des travaux effectuées sur la BDAT (Saby et al 2017). Nous calculons ainsi les paramètres suivants : le minimum, le 1er quartile, la moyenne, la médiane, le 3ème quartile et le maximum.

4. Description synthétique des résultats dans un rapport généré automatiquement par territoire ou par RRP.

## 4.2. Cartes de la moyenne du carbone par UCS

A des fins d'évaluation de la qualité de l'affectation des analyses et pour fournir aux experts un résultat synthétique et sous forme de carte, nous avons produit la carte de la moyenne de carbone par UCS. Pour cela, les valeurs de moyenne de carbone par méta-UTS et donc par UTS sont moyenné au prorata des surface par UCS. La **Erreur ! Source du renvoi introuvable**. Figure 2 présente ces résultats pour le territoire de l'Indre et une carte des effectifs par UCS est également disponible (Figure 8). Nous avons accompagné ces cartes d'un graphique en barre représentant le nombre de couples UCS/UTS par tranches d'effectifs. Lorsque le nombre d'analyses est inférieur à 10 par UCS, ces unités sont représentées en rouge afin de mettre en avant les zones mal pourvues. Ces UTS avec moins de 10 analyses posent problème quant à la pertinence des statistiques obtenues et devront éventuellement être écartées.
Projet Carbone des sols : Attribution des valeurs de carbone BDAT aux données IGCS

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2 : Carte des effectifs par UCS et graphique en barre du nombre de couples UCS/UTS par tranches d'effectifs.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3 : Teneur en carbone par UCS obtenue par moyenne pondérée des teneurs moyennes par UTS.</figcaption></figure>
Afin d'avoir une meilleure représentation cartographique des UTS avec un très faible effectif, une carte a été réalisée en appliquant la méthodologie décrite par le schéma ci-dessous (Figure 4 **Erreur ! Source du renvoi introuvable.**):

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4: Schéma explicative de la méthode mise en place pour cartographier les UCS avec un grand nombre d'UTS ayant moins de 10 analyses de carbone issues de la BDAT.</figcaption></figure>

Nous sommes ainsi capables de représenter le pourcentage d'UTS avec un effectif inférieur à 10 analyses au sein de chaque UCS. La carte obtenue se présente sous la forme suivante (cf. Figure 5 **Erreur ! Source du renvoi introuvable.**) : plus le pourcentage d'UTS avec un effectif < 10 est élevé, plus l'UCS va être représentée en rouge. Pour le cas de l'Indre, on retrouve donc les UCS mises en évidence par la Figure 2, mais également de nouvelles UCS pour lesquelles l'effectif total est supérieur à 10, mais où ce n'est pas le cas à l'échelle des UTS prises individuellement.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5 : Pourcentage de la surface de l'UCS dont les UTS présentent moins de 10 analyses</figcaption></figure>

### 4.3. Prise en compte de la typologie Typterres dans la démarche

Une solution testée pour limiter les problèmes d'effectifs trop faibles consiste à regrouper les UTS. Une solution différente avait été proposée dans le cadre des projets ABC'Terre en se basant sur l'expertise des pédologues impliqués dans les différents territoires pour regrouper les UCS et donc augmenter le nombre de communes intersectées. Dans le cadre de ce projet sur des territoires plus vaste, la solution retenue repose sur le projet Typeterres. Certains RRPs disposent en effet d'un regroupement des UTS en UTT sur des critères agronomiques.

Les différents résultats obtenus avec ces méthodes sont disponibles au sein des rapports générés pour chaque RRP et le rapport pour le territoire de l'Alsace est en annexe.

Une rapide analyse du pourcentage de couples UCS/UTS ou UCS/UTT avec 10 analyses BDAT ou moins de carbone organique a été réalisée pour chaque RRP traité (**Erreur ! Source du renvoi introuvable**.). Cela permet de comparer les deux méthodes et d'observer si le nombre d'unités avec moins de 10 analyses diminue en utilisant les regroupements Typterres.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 6 : Pourcentage de couples UCS/UTS (rouge) ou UCS/UTT (bleu) avec 10 analyses BDAT ou moins de carbone organique pour chaque RRP traité.</figcaption></figure>

Pour les 3 territoires avec un regroupement Typterres disponible qui sont la Vendée (25085), l'Indre (30085) et l'Alsace (31372), une légère diminution du pourcentage d'unités avec moins de 10 analyses est observée. Ce sont des territoires avec globalement peu de couples UCS/UTS avec un très faible effectif et l'utilisation des UTT permet de réduire encore légèrement ce taux. Dans le cas de l'Isère (38250), c'est l'inverse qui se produit et l'utilisation des UTT augmente légèrement ce pourcentage.

Enfin, les RRPs de la Charente-Maritime (17000) et de l'Oise (25060) n'ont pas encore de regroupement Typterres. Ces 2 territoires ont un taux de couples UCS/UTS avec moins de 10 analyses BDAT bien plus élevés comparés aux autres RRP testés et l'utilisation de regroupements pourrait faire diminuer ce taux.

Le gain reste donc faible car le regroupement ne concerne pas les unités spatiales.
### 4.4. Prise en compte de la répartition géographique hétérogènes des analyses de la BDAT

En effet, la localisation géographique des analyses BDAT peut induire un biais d'affection aux UCS. Certaines communes de la BDAT des territoires étudiés, apparaissant comme plus urbanisées, peuvent présenter une très forte densité d'analyses par rapport aux territoires plus ruraux. L'hypothèse émis est que les analyses peuvent être affectées à la commune de résidence de l'exploitant et non-pas à la parcelle échantillonnée pour des raisons techniques liées à la mauvaise saisie des bordereaux d'analyses par les agriculteurs. Cela peut s'avérer problématique car la localisation de ces analyses peut être éloignée de la localisation de la parcelle échantillonnée.

Afin de limiter ce biais, une première solution testée a consisté à exclure ces analyses de l'approche. Pour cela nous avons utilisé la méthode des outliers. Pour chaque commune, l'effectif est donc calculé et la formule suivante est appliquée sur l'ensemble des effectifs calculés:

$$Outliers > Q_3 + 1.5 \times IQR$$

Avec IQR = Interquartile range (écart interquartile) → IQR = Q₃ – Q₁, Q1 le premier quartile, Q3 le troisième quartile

Cependant, un grand nombre de communes sont éliminées par cette méthode comme le montre la Figure 7 impliquant la perte d'un grand nombre d'analyses pour le calcul des statistiques sur le carbone.

Des histogrammes et boxplots ont été ajoutés au rapport de description des RRP afin de comparer les teneurs en carbone gardées et celles exclues par cette formule. Cela permet de voir si les valeurs et la distribution présentent une différence significative ou non.
<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Figure 7 : Exemple de l'application de la méthode décrite pour supprimer les communes ayant une trop forte densité d'analyses BDAT sur le RRP de l'Indre. Les analyses de la BDAT appartenant aux communes représentées en rouge sont ainsi retirées du jeu de données.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 8 :** Carte des effectifs communaux (A) et cantonaux (B) des analyses de carbone organique pour les analyses de la BDAT avec le contour des UCS en gris.</figcaption></figure>

Afin de contourner ce problème, une solution alternative a été testée. Au lieu de distribuer les analyses de carbone organique de la BDAT à l'échelle communale, celles-ci ont été attribuées aux cantons ancienne génération. L'objectif est de redistribuer les analyses agglomérées dans certaines grandes communes avec peu de surfaces agricoles aux cantons et donc aux communes voisines, afin de ventiler les analyses des communes urbaines dans les territoires ruraux et obtenir une répartition spatiale plus homogène de ces dernières.

A titre d'exemple, les effectifs de données carbone de la BDAT par communes et par canton pour le RRP de l'Indre sont présentés par les Figure 8A et Figure 8B. La répartition des analyses par canton permet une homogénéisation des

effectifs sur le RRP, évitant les grands écarts de densité comme il est possible de l'observer sur la carte A. les communes représentées en rouge sont celles pour lesquelles la densité d'analyses est importante et où il a donc été choisi de les supprimer.

La carte finale de la moyenne du carbone par UCS est quelque peu différente selon la méthode utilisée, comme il est possible de le voir sur la Figure 9.
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Figure 9 : Teneur en carbone par UCS obtenue par moyenne pondérée des teneurs moyennes par UTS. La figure A est le résultat de la distribution des analyses BDAT par communes et la figure B par canton.
### 4.5. Evaluation de l'approche de couplage : première validation des données prédites

Un certain nombre de teneurs en carbone sont disponibles dans Donesol pour chaque strate des UTS, permettant une comparaison des statistiques du carbone BDAT associées aux analyses IGCS par rapport aux teneurs en carbone disponibles dans Donesol. Les valeurs de la strate 1 sont ainsi récupérées afin de mettre en place une comparaison entre la teneur en carbone définie par les experts sur le terrain et la teneur moyenne du carbone calculée à partir des analyses de la BDAT. Cette comparaison n'est pas réalisée de façon automatique car tous les RRPs ne possèdent pas ces informations et certains n'ont pas assez de teneurs disponibles pour permettre une comparaison.

Des graphiques sont fournis pour chaque RRP pour visualiser la distribution et la corrélation des deux carbones :

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 10 : Comparaison des teneurs en carbone organique (g/kg) issue des données de la BDAT et du RRP</figcaption></figure>
Projet Carbone des sols : Attribution des valeurs de carbone BDAT aux données IGCS

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 11: Comparaison du carbone RRP et de la moyenne du carbone BDAT assignée aux couples UCS/UT</figcaption></figure>
## 5. Bilan des données disponibles

La méthode d'attribution des teneurs en carbone a pu être appliquée à une liste de RRPs fournie dans le tableau suivant, indiquant si le regroupement typeterre est disponible ou non. Cette liste a été finalement plus fournie que celle annoncée dans la demande de financement. Par contre, il n'a pas été possible de fournir des résultats pour les RRP de Bretagne car l'algorithme utilisé se base sur la concentration en carbonate. Cette propriété n'est pas discriminante pour les sols bretons essentiellement acides. Il n'a pas été possible de développer une méthode spécifique pour les sols bretons.

<table><caption>Tableau 2: RRP sur lesquels la méthode d'attribution des teneurs en carbone a pu être appliquée</caption><thead><tr><td>RRP</td><td>N° étude</td><td>Typeterre</td></tr></thead><tbody><tr><td>Indre</td><td>30085</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Vendée</td><td>25085</td><td>Oui</td></tr><tr><td rowspan="6">Grand Est</td><td>25010</td><td rowspan="6">Oui</td></tr><tr><td>32246</td></tr><tr><td>25052</td></tr><tr><td>31342</td></tr><tr><td>32247</td></tr><tr><td>31372</td></tr><tr><td>Isère</td><td>38250</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Oise</td><td>25060</td><td>Non</td></tr><tr><td>Charente-Maritime</td><td>17000</td><td>Non</td></tr></tbody></table>
# 6. Diffusion de la méthode et des résultats

## 6.1. Publication du script de traitement

Un projet rassemblant les codes du projet a été créé dans la forge logiciel de l'INRAe et est alimenté pour réaliser une sauvegarde, faciliter la diffusion du code R et sa réutilisation par les partenaires (Figure 12).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 12 : capture d'écran du projet créé dans la forge logiciel inrae permettant de partager le code R.</figcaption></figure>

## 6.2. Diffusion des résultats tableaux des statistiques

Pour chaque RRP traité dans le cadre de ce projet, un rapport synthétique rassemblant des figures et tableaux est créé. D'autre part, des tables résultats au format CSV regroupant
les statistiques du carbone sont fournis. Trois tableaux sont ainsi créés en fonction de l'unité de regroupement choisie. Les statistiques du carbone organique sont donc calculées pour chaque couple UCS/UTS, UCS/UTT et UCS/méta-UTS.

### 6.2.1. SI SOL

Dans l'objectif de pérenniser ces résultats et de les rendre accessibles, un datamart dans la base de données du système d'information Sol hébergé par l'unité Infosol de l'INRAE a été créé. Ce datamart rassemble les tableaux décrits correspondant aux trois sorties décrites précédemment. Le schéma « dm_igcs_carbone » a ainsi été créé et est constitué des 3 tables suivantes :

- « Carbone_ucs_uts » pour les statistiques du carbone organique de la BDAT associé aux couples UCS/UTS.

- « Carbone_ucs_utt » pour les statistiques du carbone organique de la BDAT associé aux couples UCS/UTT.

- « Carbone_ucs_metauts » pour les statistiques du carbone organique de la BDAT associé aux couples UCS/Méta-UTS.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 13 : Capture d'écran du datamart créé et visualisation de la table carbone_ucs_uts</figcaption></figure>

Les tableaux suivants décrivent les colonnes composant les 3 tables du datamart. Elles sont toutes pourvues du numéro de l'étude (no_etude) et de l'identifiant de l'étude (id_etude), afin de pouvoir relier ces tables aux autres tables de la base de données Donesol. Les tables des statistiques du carbone pour les méthodes utilisant les UTT et le méta-UTS ont une colonne en plus qui liste les UTS regroupés au sein de cette nouvelle unité.
<table><caption>Tableau 3 : Métadonnées associées à la table des statistiques du carbone organique pour chaque couple UCS/UTS.</caption><thead><tr><td>Nom de colonne</td><td>Commentaire</td></tr></thead><tbody><tr><td>no_etude</td><td>Numéro d'étude dans la base (affecté par le gestionnaire de la base de données).</td></tr><tr><td>id_etude</td><td>Identifiant de l'étude dans laquelle l'uts est décrite</td></tr><tr><td>id_ucs</td><td>Identifiant de l'ucs</td></tr><tr><td>id_uts</td><td>Identifiant de l'unité typologique de sol</td></tr><tr><td>pourcent</td><td>Pourcentage de l'uts dans l'ucs</td></tr><tr><td>eff</td><td>Nombre de teneurs en carbone organique BDAT assigné au couple UCS/UTS</td></tr><tr><td>min</td><td>Teneur minimale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q1</td><td>Premier quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>moy_C</td><td>Moyenne du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>med_C</td><td>Médiane du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q3</td><td>Troisième quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>max</td><td>Teneur maximale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 4 : Métadonnées associées à la table des statistiques du carbone organique pour chaque couple UCS/UTT.</caption><thead><tr><td>Nom de colonne</td><td>Commentaire</td></tr></thead><tbody><tr><td>no_etude</td><td>Numéro d'étude dans la base (affecté par le gestionnaire de la base de données).</td></tr><tr><td>id_etude</td><td>Identifiant de l'étude dans laquelle l'uts est décrite</td></tr><tr><td>id_ucs</td><td>Identifiant de l'ucs</td></tr><tr><td>id_utt</td><td>Identifiant de l'utt - Une UTT correspond au regroupement par expertise d'un pédologue de plusieurs UTS jugées similaires.</td></tr><tr><td>pourcent</td><td>Pourcentage de l'uts dans l'ucs</td></tr><tr><td>eff</td><td>Nombre de teneurs en carbone organique BDAT assigné au couple UCS/UTS</td></tr><tr><td>min</td><td>Teneur minimale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q1</td><td>Premier quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>moy_C</td><td>Moyenne du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>med_C</td><td>Médiane du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q3</td><td>Troisième quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>max</td><td>Teneur maximale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>list_uts</td><td>Liste des UTS regroupés pour former la nouvelle unité</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 5 : Métadonnées associées à la table des statistiques du carbone organique pour chaque couple UCS/Méta-UTS.</caption><thead><tr><td>Nom de colonne</td><td>Commentaire</td></tr></thead><tbody><tr><td>no_etude</td><td>Numéro d'étude dans la base (affecté par le gestionnaire de la base de données).</td></tr><tr><td>id_etude</td><td>Identifiant de l'étude dans laquelle l'uts est décrite</td></tr><tr><td>id_ucs</td><td>Identifiant de l'ucs</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>id_meta_UTS</td><td>Identifiant du méta uts - Un méta-UTS correspond à un regroupement d'UTS au sein d'un même UCS et partageant la même classe argile/calcaire.</td></tr><tr><td>pourcent</td><td>Pourcentage de l'uts dans l'ucs</td></tr><tr><td>eff</td><td>Nombre de teneurs en carbone organique BDAT assigné au couple UCS/UTS</td></tr><tr><td>min</td><td>Teneur minimale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q1</td><td>Premier quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>moy_C</td><td>Moyenne du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>med_C</td><td>Médiane du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>q3</td><td>Troisième quartile du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>max</td><td>Teneur maximale du carbone organique BDAT (g.kg-1)</td></tr><tr><td>list_uts</td><td>Liste des UTS regroupés pour former la nouvelle unité</td></tr></table>

### 6.2.2. Données FAIR

Afin de fournir des données accessible répondant aux principes des données FAIR, un dataset (https://doi.org/10.57745/II162V) a également été créé sur entrepot.recherche.data.gouv.fr afin de mettre à disposition les trois jeux de données présentés ci-dessus en téléchargement.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 14 : Capture d'écran du dataset publié sur entrepot.recherche.data.gouv.fr</figcaption></figure>

## 7. Echanges avec les partenaires
Un échange avec les partenaires régionaux a été organisé à travers 3 réunions en distanciel afin de discuter des différents résultats obtenus :

* RRP de l'Indre avec O SCHEURER, J MOULIN et R SHERIFF,

* RRP Alsace avec J SAUTER et P VAN DIJK

* RRP Vendée avec C DUCOMMUN

* RRP LOIRET avec H NEDELEC et C CHEVALIER

Ces réunions ont permis de réorienter les objectifs des calculs en ajustant les résultats. Les échanges se sont focalisés également sur la répartition spatiale des moyennes des teneurs en C à partir des cartes produites.

Dans le cas du Loiret, les échanges ont concerné le développement de la typologie typterre sur la région. Nos résultats ont ainsi alimenté les réflexions des pédologues sur la construction de la classification.

## 8. Conclusions

Ces travaux nous ont permit de produire à l'échelle de 11 RRPs des statistiques de la teneur en carbone des sols de surfaces à partir des données de la BDAT pour des unités correspondant aux couples UCS /regroupement d'unités typologiques de sols selon les classes d'argile et de calcaire. Nous avons également produit ces statistiques en utilisant la typologie agronomique Typterre lorsqu'elle était disponible.

Pour aboutir à ces résultats, un premier travail d'estimation de la teneur en argile pour les analyses BDAT a été nécessaire afin d'augmenter le nombre de résultats mobilisables par notre approche. Ensuite, l'algorithme a été implémenté en R en lien avec les bases de données du GIS Sol. Enfin, une analyse a été menée pour prendre en compte l'incertitude sur la localisation des résultats d'analyse issus de la BDAT. Nous avons testé si la résolution communale améliorait les résultats par rapport à la résolution cantonale. Nous avons retenu finalement cette dernière.
Nous avons veillé à mettre en ligne les données statistiques dans le respect des règles fixée par les conventions avec les partenaires afin de permettre une valorisation optimale des résultats de ce projet.

La qualité de l'affectation a été évaluée de manière experte en confrontant notamment les cartes des teneurs en carbone à l'analyse des pédologues spécialistes de l'organisation des sols et des systèmes de cultures.

Enfin, la méthode reposant sur la discrimination des UTS par leur taux de calcaire, il s'avère nécessaire de poursuivre le travail pour les sols acides.

## 9. Bibliographie

Scheurer, O., Bousselin, X., Saby, N., 2020. Une méthode pour caractériser les teneurs en carbone organique des types de sol d'un Référentiel Régional Pédologique sur un territoire agricole à partir de la Base de Données des Analyses de Terre. Etude et Gestion Des Sols 27, 189-208.
# ANNEXE 1 : Rapport fourni aux partenaires pour le RRP de l'Alsace
 regroupement des données BDAT par canton)

## Attribution des valeurs de teneur en carbone organique
de la BDAT aux UTS (Référenciel Régional Pédologique)

Laura Gay, Nicolas Saby, Bertrand Laroche

14 avril 2022

La cartographie des sols à 1/250 000 ou Référentiel Régional Pédologique (RRP) est un
des volets du programme Inventaire Gestion et Conservation des Sols (IGC) piloté parle GIS
Sol. Les sols sont représentés par une carte des Unités Cartographiques de Sols (UCS) associée
à une base de données au format national DoneSol. Une Unité Cartographique de Sol est
définie comme une portion homogène de la couverture pédologique. Elles sont définies par
un ou de plusieurs types de sol ou Unités Typologiques de Sol (UTS) (figure 1). Les UCS restent
les seules entités spatialisées. Les types de sols sont définies par les Unités Typologiques de
Sols (UTS : volume de la couverture pédologique présentant en tous lieux de l'espace la même
succession d'horizons, l'un ou l'autre de ces horizons pouvant être localement absent) soient
agrégées dans les Toutes les interprétations ou calculs/estimations se font au niveau des UTS.
Si l'information doit être représentée sur une carte, une agrégation s'impose pour transférer
les informations obtenues sur les types de sol (UTS) vers une information unique pour l'UCS.
La modalité exprimée doit être alors associée à un indicateur de la variabilité au sein de l'UCS
: pourcentage de représentation au sein de l'UCS ou un écart type. Si la représentation des
sols est à une échelle plus précise, l'UCS sera représentée par une seule UTS. L'information
obtenue sur l'UTS sera alors caractéristique alors de l'UCS.

L'objectif de la Base de Données d'Analyses de Terre (BDAT) est de pouvoir caractériser
la répartition spatiale et d'éventuelles évolutions temporelles des principales caractéristiques
agronomiques des sols cultivés de France. La source d'information de ce programme réside
dans les milliers d'analyses de terre de l'horizon de surface de parcelles agricoles réalisées
chaque année par les laboratoires agréés. Ces analyses de terre sont majoritairement demandées par les agriculteurs pour gérer au mieux la fertilisation des cultures. Par leur nombre et la diversité des origines géographiques des échantillons, elles constituent une source d'information intéressante sur la variabilité des propriétés des horizons de surface des sols cultivés. De plus, elles concernent des paramètres souvent fortement influencés par l'activité humaine (teneurs en éléments nutritifs, pH...), pour lesquels les informations cartographiques existantes sont peu pertinentes. Les laboratoires d'analyse agréés par le ministère chargé de l'agriculture sont donc sollicités afin de fournir les données en leur possession dans le cadre d'une convention tripartite entre la DGPE, l'INRAe InfoSol, et chaque laboratoire.

## 10. Les données du RRP et de la BDAT disponibles sur la zone

Le tableau 6 présente les chiffres clés sur la carte des sols du département.

<table><caption>Tableau 6: Quelques chiffres sur le RRP</caption><thead><tr><td>Superficie (ha)</td><td>Nombre de polygones</td><td>Nombre d'UCS</td><td>Nombre d'UTS</td><td>Surface moyenne des polygones (ha)</td><td>Surface moyenne des UCS (ha)</td></tr></thead><tbody><tr><td>832237</td><td>3471</td><td>75</td><td>290</td><td>240</td><td>10149</td></tr></tbody></table>

Le nombre d'UCS de sols non scellés représentés dans le jeu de données RRP s'élève à **75**, pour un total de **290** UTS. Seule la strate 1 (ou de surface - hors strate organique) a été sélectionnée, correspondant a priori à la profondeur d'échantillonnage des prélèvements effectuées dans le cadre des analyses agronomiques stockées dans la BDAT et donc prélevés en surface. Cette étape pourrait être améliorée dans une version future en calculant une strate composite 0-30cm plus proche des profondeurs de prélèvement observées dans la BDAT. Les tableaux suivants présentent les statistiques descriptives des variables utilisées dans la procédure pour chaque jeu de données :

* Argile et calcaire total pour les données du RRP

* Argile, calcaire total et carbone pour les données de la BDAT

### 10.1. Statistiques descriptives des données RRP

<caption>Tableau 7: Statistiques descriptives des teneurs en argile (en g.kg-1) et du taux de calcaire des données pour les strates de surfaces RRP</caption>
<table><thead><tr><th>Variables</th><th>Effectifs</th><th>Effectifs sans données</th><th>Minimum</th><th>Premier quartile</th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Dernier quartile</th><th>Maximum</th></tr></thead><tbody><tr><td>Calcaire_total</td><td>290</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>42.5</td><td>0</td><td>50</td><td>500</td></tr><tr><td>taux_argile</td><td>289</td><td>1</td><td>40</td><td>180</td><td>249.2</td><td>250</td><td>300</td><td>550</td></tr></tbody></table>

Les informations fournies par la table 7 ci-dessus décrivent les données de calcaire et d'argile disponible, ainsi que le nombre d'analyses manquantes pour chaque paramètre. Les teneurs en calcaire manquantes ont pu être en parti complétées par expertise. Les UTS pour lesquelles la teneur en calcaire et/ou en argile est manquante ne seront pas intégrées dans la méthode d'affectation.

Concernant les données BDAT, **25485** analyses sont disponibles sur la zone d'étude.

## 10.2. Statistiques descriptives des données BDAT

<table><caption>Tableau 8: Statistiques descriptives des teneurs en argile (en g.kg-1), en carbone organique (g.kg-1) et du taux de calcaire selon les données de la BDAT</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Effectifs</th><th>Effectifs sans données</th><th>Minimum</th><th>Premier quartile</th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Dernier quartile</th><th>Maximum</th></tr></thead><tbody><tr><td>Argile</td><td>25485</td><td>0</td><td>6.0</td><td>165.7</td><td>226.9</td><td>209.8</td><td>270.8</td><td>696.0</td></tr><tr><td>Calcaire_total</td><td>25485</td><td>0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>51.2</td><td>10.0</td><td>79.0</td><td>941.0</td></tr><tr><td>Carbone</td><td>25485</td><td>0</td><td>2.3</td><td>10.8</td><td>14.9</td><td>12.8</td><td>16.3</td><td>146.5</td></tr></tbody></table>

La figure 15 représente la distribution globale du carbone de la BDAT. L'histogramme présente un étalement à droite, mais la moitié des valeurs de carbone est comprise entre **10.8** et **16.3** g/kg. Les statistiques descriptives principales du carbone sont les suivantes :

<table><thead><tr><th rowspan="2">Min</th><th colspan="3">Premier</th><th colspan="2">Dernier</th></tr><tr><th>quartile</th><th>Médiane</th><th>Moyenne</th><th>quartile</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>2.3</td><td>10.8</td><td>12.8</td><td>14.84</td><td>16.3</td><td>146.5</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 15: Histogramme de la teneur en carbone organique (g/kg) issue des données BDAT</figcaption></figure>

## 11. Affectation des classes à partir des teneurs en argile et en calcaire

Pour chaque analyse disponible dans les jeux de données de la BDAT et du RRP, une classe lui a été attribuée en fonction de sa teneur en argile et en calcaire. Les règles d'attribution des classes sont décrites dans le tableau 9 ci-dessous.

<caption>Tableau 9: Règles d'attribution des classes d'argile et de calcaire</caption>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Teneur en CaCO3 en %</th><th colspan="4">Teneur en argile en %</th></tr><tr><th>[0 ;7.5[</th><th>[7.5 ;17.5[</th><th>[17.5 ;30[</th><th>>= 30</th></tr></thead><tbody><tr><th>[0 ;1[</th><td>aa</td><td>ab</td><td>ac</td><td>ad</td></tr><tr><th>[1 ;5[</th><td>ba</td><td>bb</td><td>bc</td><td>bd</td></tr><tr><th>[5 ;12.5[</th><td>ca</td><td>cb</td><td>cc</td><td>cd</td></tr><tr><th>[12.5 ;25[</th><td>da</td><td>db</td><td>dc</td><td>dd</td></tr><tr><th>[25 ;37.5[</th><td>ea</td><td>eb</td><td>ec</td><td>ed</td></tr><tr><th>>= 37.5</th><td>fa</td><td>fb</td><td>fc</td><td>fd</td></tr></tbody></table>

Il est donc possible, pour les analyses de la BDAT, de représenter le carbone en fonction des classes précédemment définies.

## 11.1. Représentation des différentes classes de la BDAT
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 16: Histogrammes des teneurs en carbone organique (g/kg) de la BDAT distribuées par classes d'argile et de calcaire</figcaption></figure>

Pour ce jeu de données, 24 classes sur les 24 proposées disposent de données mais certaines classes sont très mal représentées. Dans ces derniers cas, il n'est pas possible de bien caractériser la distribution statistique du carbone organique. La proportion de chaque classe est disponible dans le tableau 16 ci-dessous, avec le nombre d'analyses correspondant.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 17: Boxplots des teneurs en carbone (g/kg) issues de la BDAT pour chaque classe d'argile et de carbone du jeu de données</figcaption></figure>
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 18: Effectif d'analyses en carbone organique de la BDAT dans chaque classe d'argile et de calcaire</figcaption></figure>

Le tableau 10 résume le nombre d'analyses dans chaque classe et le pourcentage que
cela représente sur l'ensemble des données.

<table><caption>Tableau 10: Proportion (%) de chaque classe au sein de la BDAT</caption><thead><tr><td>classe_bdat</td><td>N</td><td>ratio</td></tr></thead><tbody><tr><td>ac</td><td>5573</td><td>21.90</td></tr><tr><td>ab</td><td>5127</td><td>20.10</td></tr><tr><td>bc</td><td>2642</td><td>10.40</td></tr><tr><td>cc</td><td>2553</td><td>10.00</td></tr><tr><td>ad</td><td>2069</td><td>8.10</td></tr><tr><td>dc</td><td>1778</td><td>7.00</td></tr><tr><td>bd</td><td>1122</td><td>4.40</td></tr><tr><td>db</td><td>1073</td><td>4.20</td></tr><tr><td>cd</td><td>897</td><td>3.50</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>classe_bdat</td><td>N</td><td>ratio</td></tr></thead><tbody><tr><td>cb</td><td>599</td><td>2.40</td></tr><tr><td>bb</td><td>541</td><td>2.10</td></tr><tr><td>dd</td><td>456</td><td>1.80</td></tr><tr><td>ec</td><td>335</td><td>1.30</td></tr><tr><td>aa</td><td>240</td><td>0.90</td></tr><tr><td>eb</td><td>169</td><td>0.70</td></tr><tr><td>ed</td><td>81</td><td>0.30</td></tr><tr><td>fc</td><td>76</td><td>0.30</td></tr><tr><td>ba</td><td>38</td><td>0.10</td></tr><tr><td>fb</td><td>32</td><td>0.10</td></tr><tr><td>fd</td><td>29</td><td>0.10</td></tr><tr><td>ca</td><td>20</td><td>0.10</td></tr><tr><td>da</td><td>15</td><td>0.10</td></tr><tr><td>ea</td><td>3</td><td>0.00</td></tr><tr><td>fa</td><td>2</td><td>0.00</td></tr></tbody></table>

Le barplot de la répartition des analyses du RRP par classes est présenté par la figure 19. Au total, ce sont 16 classes calcaire/argile qui sont représentées au sein de ce jeu de données. Cependant, dues à l'absence de certaines teneurs en calcaire, quelques analyses n'ont pas pu être attribuées.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 19: Effectifs des analyses du RRP au sein de chaque classe d'argile et de calcaire</figcaption></figure>

Le même tableau que celui disponible pour la BDAT (tableau 10) est disponible pour les données RRP (tableau 11). Il y a ainsi 16 classes représentées.

<table><caption>Tableau 11: Proportion (%) de chaque classe au sein des données de la strate de surface des UTS RRP</caption><thead><tr><td>classe_igcs</td><td>N</td><td>ratio</td></tr></thead><tbody><tr><td>ac</td><td>77</td><td>25.70</td></tr><tr><td>ab</td><td>65</td><td>21.70</td></tr><tr><td>ad</td><td>37</td><td>12.30</td></tr><tr><td>bc</td><td>33</td><td>11.00</td></tr><tr><td>dc</td><td>20</td><td>6.70</td></tr><tr><td>bd</td><td>15</td><td>5.00</td></tr><tr><td>cd</td><td>10</td><td>3.30</td></tr><tr><td>cc</td><td>9</td><td>3.00</td></tr><tr><td>ec</td><td>8</td><td>2.70</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>classe_igcs</th><th>N</th><th>ratio</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>8</td><td>2.70</td></tr><tr><td>dd</td><td>7</td><td>2.30</td></tr><tr><td>aa</td><td>6</td><td>2.00</td></tr><tr><td>fc</td><td>2</td><td>0.70</td></tr><tr><td>ba</td><td>1</td><td>0.30</td></tr><tr><td>bb</td><td>1</td><td>0.30</td></tr><tr><td>eb</td><td>1</td><td>0.30</td></tr></tbody></table>

## 12. Cartographie des données BDAT à l'échelle cantonale

Les cartes suivantes représentent les effectifs des mesures et les teneurs médianes de la teneur en carbone organique par canton pour les données issues de la BDAT, auxquelles on a superposé les contours des polygones des UCS.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 20: Carte de l'effectif cantonal des analyses de la teneur en carbone organique issues de la BDAT et contours des UCS en gris</figcaption></figure>

La carte des effectifs montre la distribution géographique de la densité d'analyses au niveau cantonal. Cette échelle permet de redistribuer les analyses des communes au canton, afin d'éviter un biais d'accumulation au niveau des grandes villes par exemple. En effet, la BDAT peut présenter des biais de localisation car les analyses sont ramenées à la commune de résidence de l'exploitant et non pas aux coordonnées GPS de la parcelle analysée. Si la parcelle ne se trouve pas dans la commune de résidence, l'analyse n'est donc pas représentative. Le boxplot ci-dessous (figure 21) permet de visualiser la distribution du carbone réparti à l'échelle cantonale.
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 21: Boxplot de la distribution du carbone par canton</figcaption></figure>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 22: Carte de la médiane cantonale de la teneur en carbone organique pour les analyses de la BDAT (g/kg) avec le contour des UCS en gris</figcaption></figure>

## 13. Cartographie des teneurs en carbone de la BDAT à l'échelle des UCS

Le transfert des analyses C des communes vers les UTS selon le protocole retenu (selon le protocole décrit par l'article suivant.) permet de représenter ces teneurs à l'échelle des UCS. Nous présentons les résultats en deux temps, à savoir : en proposant une description de la distribution statistique du carbone organique en utilisant l'unité UTS ou par regroupement au niveau des unités regroupées selon les UTT Typterre. Ces dernières sont le résultat d'un regroupement des UTS sur des critères agronomiques (La définition précise de ces derniers est disponible ici.).
## 13.1. A partir des Unités Typologiques des Sols (UTS)

Les deux cartes suivantes montrent les résultats obtenus en représentant l'information
au niveau des UCS.

Pour la teneur moyenne, il s'agit classiquement de calculer la moyenne pondérée des teneurs en carbone organique par le pourcentage de représentation de chaque UTS dans l'UCS. La teneur en C des UTS correspond ici à la moyenne des teneurs C de la BDAT affectées à l'UTS. Les UTS notées comme non agricoles dans la base ont été exclues.

La carte de l'effectif est par contre issue d'une simple somme du nombre de mesures
BDAT affectées aux UCS.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 23: Teneur en carbone par UCS obtenue par moyenne pondérée des teneurs moyennes par UTS</figcaption></figure>
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 24: Effectif des mesures BDAT affectées aux UTS et sommé par UCS</figcaption></figure>

La figure 25 montre le nombre de couples UCS/UTS pour chaque intervalle d'effectif de données carbone disponible. Les intervalles comprenant moins de 10 analyses sont représentés en rouge.

<table><caption>Tableau 12: Exemple du résultat obtenu pour un échantillon : une moyenne de carbone par couple UCS/UTS</caption><thead><tr><th>couple UCS_UTS</th><th>eff</th><th>carb_list</th><th>moy_C</th><th>med_C</th></tr></thead><tbody><tr><td>10009 / 11274</td><td>104</td><td>7.2; 7.6; 8.9; 9; 9.7; 10; 10.3; 10.4; 10.5; 10.7; 10.8; 10.9; 11; 11.1; 11.2; 11.3; 11.4; 11.5; 11.6; 11.7; 11.76; 11.8; 11.9; 12; 12.1; 12.3; 12.5; 12.6; 12.7; 12.9; 13; 13.1; 13.6; 13.7; 13.8; 13.9; 14.2; 14.3; 14.4; 14.6; 14.8; 15; 15.2; 15.5; 15.6; 15.8; 16.1; 16.4; 16.7; 16.9; 17; 17.4; 17.6; 17.7; 18.3; 19.3; 19.7; 19.8; 21.1; 21.2; 22.1; 22.6; 23.1; 23.5; 25; 27.9; 59</td><td>14.37077</td><td>12.9</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 25: Barplot du nombre de couples UCS/UTS par seuil d'analyses de carbone par UTS</figcaption></figure>

Pour chaque UCS, les UTS avec moins de 10 analyses sont ainsi comptés et un pourcentage à partir de l'effectif total d'UTS au sein de l'UCS est calculé. On obtient ainsi une carte (figure 26) représentant le pourcentage d'UTS avec un effectif inférieur à 10 au sein des UCS.
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 26: Pourcentage de la surface de l'UCS dont les UTS présentent moins de 10 analyses</figcaption></figure>

## 13.2. Création de méta UTS et analyses statistiques

Les méta UTS correspondent au groupement de plusieurs UTS similaires au sein d'un même UCS. La similarité des UTS est déterminée à partir de la classe Argile/Calcaire. Si deux UTS appartiennent à la même classe et sont au sein du même UCS, alors ils sont regroupés afin de former un méta-UTS. Le tableau suivant montre une partie des regroupements effectués au niveau du RRP. On retrouve le pourcentage de recouvrement de l'UCS par le méta-UTS, l'effectif de teneurs en carbone provenant de la BDAT ainsi que la moyenne et la liste des UTS regroupées.

Tableau 13: Nombre d'analyses BDAT pour une sélection de méta UTS
<table><thead><tr><td>id_ucs</td><td>id_meta_UTS</td><td>pourcent</td><td>eff</td><td>moy_C</td><td>list_uts</td></tr></thead><tbody><tr><td>10009</td><td>1</td><td>80</td><td>410</td><td>14.49495</td><td>11316</td></tr><tr><td>10009</td><td>2</td><td>20</td><td>104</td><td>14.37077</td><td>11274</td></tr><tr><td>10010</td><td>3</td><td>100</td><td>2</td><td>14.95000</td><td>12829</td></tr><tr><td>10011</td><td>4</td><td>38</td><td>9</td><td>23.98889</td><td>11088</td></tr><tr><td>10011</td><td>5</td><td>43</td><td>42</td><td>25.33571</td><td>11065</td></tr><tr><td>10011</td><td>6</td><td>17</td><td>9</td><td>25.32222</td><td>11087</td></tr><tr><td>10012</td><td>7</td><td>52</td><td>30</td><td>26.07333</td><td>11067</td></tr><tr><td>10012</td><td>8</td><td>19</td><td>9</td><td>23.98889</td><td>10966</td></tr><tr><td>10012</td><td>9</td><td>29</td><td>42</td><td>25.33571</td><td>11066</td></tr><tr><td>10013</td><td>10</td><td>100</td><td>72</td><td>17.73319</td><td>11068; 11069; 11070</td></tr><tr><td>10014</td><td>11</td><td>100</td><td>33</td><td>25.48485</td><td>11071</td></tr><tr><td>10019</td><td>12</td><td>90</td><td>1234</td><td>14.44967</td><td>12839</td></tr><tr><td>10019</td><td>13</td><td>10</td><td>492</td><td>18.93978</td><td>11323</td></tr><tr><td>10033</td><td>14</td><td>32</td><td>1971</td><td>13.54719</td><td>11118</td></tr><tr><td>10033</td><td>15</td><td>6</td><td>171</td><td>18.36070</td><td>11089</td></tr><tr><td>10033</td><td>16</td><td>54</td><td>54</td><td>13.76296</td><td>12743; 12851</td></tr><tr><td>10034</td><td>17</td><td>28</td><td>1656</td><td>14.27564</td><td>11102</td></tr><tr><td>10034</td><td>18</td><td>5</td><td>391</td><td>17.53274</td><td>11076</td></tr><tr><td>10035</td><td>19</td><td>70</td><td>650</td><td>20.17509</td><td>11099</td></tr><tr><td>10035</td><td>20</td><td>4</td><td>418</td><td>18.73598</td><td>11100</td></tr></tbody></table>

### 13.3. A partir des Unités Typologiques des Terres (UTT - projet Typterres)

Les deux cartes suivantes (figures 27 et 28) montrent les résultats obtenus lorsque la moyenne de la teneur en C par UCS est calculée en utilisant les méta-UTS ou UTT issues de Typterres. Il y a un total de **83** UTT sur la zone d'étude, au lieu de **290** UTS. Comme précédemment, la moyenne pondérée considère le pourcentage de chaque UTT (valeur reportée de celle de l'UTS) au sein de l'UCS.
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 27: Moyenne pondérée de la teneur en carbone organique par UCS obtenue par moyenne pondérée à partir des UTT Typterres</figcaption></figure>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 28: Effectifs des mesures en carbone organique issues de la BDAT summés par UCS</figcaption></figure>

La figure 29 montre le nombre de couple UCS/UTT pour chaque intervalle d'effectif de données carbone disponible. Les intervalles comprenant moins de 10 analyses sont représentés en rouge.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 29: Barplot du nombre de couples UCS/UTS par seuil d'analyses de carbone par UTT</figcaption></figure>

Pour chaque UCS, les UTT avec moins de 10 analyses sont comptés et un pourcentage à partir de l'effectif total d'UTT au sein de l'UCS est calculé. On obtient ainsi une carte (figure 30) représentant le pourcentage d'UTT avec un effectif inférieur à 10 au sein des UCS.
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 30: Pourcentage de la surface de l'UCS dont les UTT présentent moins de 10 analyses.</figcaption></figure>

Les UTS possédant moins de 10 analyses représentent une surface totale de : **9195.9 ha**.
Le même calcul est réalisé pour la méthode prenant en compte en les UTT est la surface totale obtenue est la suivante : **8473.71 ha**.
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 31: Distribution du pourcentage d'UTS ou d'UTT avec moins de 10 analyses au sein de chaque UCS.</figcaption></figure>

# 14. ANNEXES : comparaison avec le carbone renseigné dans Donesol

Quelques analyses de carbone sont disponibles au sein de la base de données Donesol. Une rapide comparaison a donc été réalisée entre les deux jeux de teneurs en carbone. Dans un premier temps, les histogrammes ci-dessous permettent de comparer les distributions de chaque jeu de données. Il y a au total 0 analyse(s) de carbone disponible(s) pour le RRP.

[1] "Pas assez de teneurs en carbone dans donesol pour faire une comparaison"

Corrélation entre le carbone mesuré sur la strate 1 de l'UTS et la moyenne des teneurs en carbone de la BDAT assignée à l'UTS. Les valeurs ont été transformées en log10 pour suivre une distribution normale.

[1] "Pas assez de teneurs en carbone dans donesol pour faire une comparaison"
Comparaison de la distribution du carbone de la BDAT et du RRP par classes
calcaire/argile :

[1] "Pas assez de teneurs en carbone dans donesol pour faire une comparaison"