# Cartographie du risque d'émissions de Gaz à effet de serre par les sols en Région Centre – Val de Loire

Nicolas Canal, Catherine Hénault, Isabelle Cousin

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Nicolas Canal, Catherine Hénault, Isabelle Cousin. Cartographie du risque d'émissions de Gaz à effet de serre par les sols en Région Centre – Val de Loire. Kick-off projet Hydroges, Dec 2016, Ardon, France. hal-01603902

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Submitted on 5 Jun 2020

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INRA
SCIENCE & IMPACT

# CARTOGRAPHIE DU RISQUE D'ÉMISSIONS DE GAZ À EFFET DE SERRE PAR LES SOLS EN RÉGION
## CENTRE - VAL DE LOIRE

UR SOLS
Unité de Recherche de Science du Sol
d'Orléans

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ÉQUIPE : N. CANAL, C. HÉNAULT, I. COUSIN

## Contexte scientifique

Le protoxyde d'azote (N₂O) est un Gaz à Effet de Serre (GES) recensé parmi les six principaux GES d'origine anthropique contribuant à l'élévation de la température moyenne terrestre (COP21, 2015), avec 9,3 % des émissions totales en France en 2014 (CITEPA, 2016). C'est également le principal GES émis par les activités agricoles, avec 74 % des émissions totales (équivalent CO₂) en 2008 en région Centre - Val de Loire (Lig'Air, 2011). Compte-tenu de son Pouvoir de Réchauffement Global élevé (environ 300 fois supérieur à celui du CO₂), il paraît indispensable de maîtriser ses émissions. Les efforts de réduction nécessitent avant tout de correctement évaluer à l'échelle de la France ou de la région les valeurs d'émissions de N₂O émis par les sols agricoles. De cette manière, des leviers d'atténuation pourront être proposés en adéquation avec l'inventaire des émissions de ce GES ainsi réalisé. L'INRA et la région Centre - Val de Loire travaillent conjointement pour aller plus loin et proposer une cartographie du risque d'émissions du N₂O à l'échelle de la région.

## Matériel et Méthode

Parmi les différentes méthodes de quantification des émissions de GES existantes, l'une d'entre elles repose sur la **modélisation et l'utilisation de données** sur les principaux facteurs impliqués dans leurs émissions (caractéristiques du sol, météorologie, type de culture ou encore occupation des sols). Pour cela, les **Référentiels Régionaux Pédologiques (RRP)** au 1/250 000ème, issus du programme « Inventaire, Gestion et Conservation des Sols » (IGCS) sont utilisés afin de décrire précisément les sols sur la zone d'intérêt. Le risque d'émissions du N₂O étudié dans ce projet est défini par le croisement d'un **aléa** et d'une **vulnérabilité**. L'aléa est défini par la fonction biologique des sols capables ou non de **dénitrifier le N₂O en diazote (N₂)** (Hénault et al., 2005). La vulnérabilité correspond à la **fréquence d'apparition d'une teneur en eau critique du sol** (Hénault et Germon, 2000). La zone géographique délimitée par le **bassin versant du Haut-Loir**, recoupant trois départements de la région Centre - Val de Loire, a été choisie pour réaliser les essais de cette **méthode**.

## Représentation spatiale de l'aléa : potentiel de réduction des sols

### Fonctions de pédotransfert (FPT) développées dans le cadre du projet Solges :

En utilisant le jeu de données issu du projet « Réseau de Mesures de la Qualité des Sols » (RMQS), des FPTs ont ainsi pu être développées afin de retrouver, à partir des caractéristiques de la couche de surface du sol, des indicateurs sur la capacité du sol à réduire ou non le N₂O en N₂. Différents outils statistiques ont ainsi été utilisés pour établir ces différentes FPTs :
- l'utilisation d'une **fonction de régression simple** à partir des données de pH de la couche de surface afin d'obtenir l'indicateur Rmax (N₂O / (N₂O + N₂)max).

- l'utilisation d'un outil statistique basé sur le calcul des moindres carrés partiels (« PLS ») appliqué au données de pH, de la Capacité d'Echange Cationique (CEC) et de taux d'argile afin d'obtenir l'indicateur Index (Rmax x durée d'incubation).

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## Représentation spatiale de la vulnérabilité : seuil critique de la teneur en eau simulée

### Variables quotidiennes modélisées à partir du modèle de culture et de bilan hydrique « Simulateur multi-disciplinaire pour les Cultures Standard » (STICS) :

Un modèle de culture est utilisé afin de simuler l'évolution de la croissance d'une culture par Unité Typologique de Sol et ensuite régagrégées par Unité Cartographique de Sol sur une année culturale (2015-2016), en utilisant pour cela des données sur le sol, des données météorologiques (station météo de Bricy) et un itinéraire de culture. Les variables en sortie ainsi obtenues au pas de temps quotidien sur le profil de sol permettent de déterminer la période durant laquelle le sol a atteint la valeur critique du « Water-Filled Pore Space » (WFPS), ici fixée à 60 %. Au-delà de ce seuil, la **production de N₂O par dénitrification** est élevée. On calcule également la période durant laquelle la couche de surface atteint une **teneur en eau égale à celle à la capacité au champ** paramétrée pour cette même couche.

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## Résultats

Il apparaît que les valeurs de Rmax inférieures à 0,4 correspondent aux UCS avec des valeurs de pH de la couche de surface supérieures ou égales à 7,7. A l'inverse, les valeurs de Rmax supérieures à 0,8 correspondent aux zones où les valeurs de pH sont inférieures à 5,85. L'Index est inférieur à 50 à l'est et à l'extrême ouest du bassin versant. Il est globalement compris entre 50 et 100 à l'ouest. Dans le nord du bassin, pour les UCS situées au centre, ainsi qu'à l'extrême sud-est, l'Index dépasse 100. En effet, dans ces zones, les valeurs de pH sont faibles et peuvent en partie expliquer de si grandes valeurs.

On retrouve des zones où le seuil critique du WFPS fixé n'est jamais atteint, notamment là où les sols présentent une **texture à dominante sableuse**. A l'inverse, les zones où les sols présentent une **surface argileuse**, et donc possédant de fortes valeurs moyennes de capacité au champ, montrent que le seuil critique du WFPS est souvent atteint. Enfin, on observe un **gradient est - ouest** concernant la répartition spatiale du nombre de jours où la teneur en eau de la couche de surface est égale à celle à la capacité au champ.

## Suite

Il sera nécessaire de **spatialiser l'information météorologique** afin de pouvoir simuler plusieurs années culturales successives. Cela permettra d'évaluer l'impact du type de culture utilisé sur le bilan hydrique et donc sur la vulnérabilité des émissions du N₂O. Il faudra ensuite bien définir la notion de **risque d'émissions de N₂O** au cours d'une année culturale, par le **croisement** des indicateurs issus de l'aléa et de la vulnérabilité.

## Références

* CITEPA (2016) : http://www.citepa.org/fr/activites/inventaires-des-emissions/ccnucc/COP21 (2015) : http://www.cop21.gouv.fr/les-principaux-chiffres-du-rechauffement-climatique/Hénault et Germon (2000) : NEMIS, a predictive model of denitrification on the field scale. *European Journal of Soil Science*, 51(2), 257-270.

* Hénault et al. (2005) : Predicting in situ soil N₂O emission using NOE algorithm and soil database. *Global Change Biology*, 11(1), 115-127.

* Lig'Air (2011) : Inventaire des émissions polluantes et des Gaz à effet de Serre - Région Centre.

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INRA
SCIENCE & IMPACT

Centre de Recherche INRA Val de Loire
Orléans - Unité de Science du Sol
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