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# Utilisation de la spectroscopie Infra-rouge pour estimer les coefficients de sorption de pesticides sur les sols et leur variabilité dans les bassins versants

Jeanne Dollinger, Cécile Gomez, Anatja Samouëlian

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Jeanne Dollinger, Cécile Gomez, Anatja Samouëlian. Utilisation de la spectroscopie Infra-rouge pour estimer les coefficients de sorption de pesticides sur les sols et leur variabilité dans les bassins versants. 53. Congrès du Groupe Français des Pesticides (GFP), Université de Perpignan Via Domitia, Jun 2025, Perpignan, France. hal-05214770

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Submitted on 19 Aug 2025

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# Utilisation de la spectroscopie Infra-rouge pour estimer les coefficients de sorption de pesticides sur les sols et leur variabilité dans les bassins versants

Dollinger Jeanne (1), Gomez Cécile (1), Samouelian Anatja (1)

(1) UMR LISAH, Univ Montpellier, INRAE, IRD, Institut Agro, AgroParisTech, Montpellier 34060, France - jeanne.dollinger@inrae.fr

## Résumé

Les propriétés de sorption des pesticides peuvent être très variables spatialement en fonction des pédoclimats, des éléments du paysages ou des pratiques agricoles, ainsi que des propriétés des pesticides utilisés localement. Caractériser cette variabilité est nécessaire pour une meilleure évaluation des risques de dispersion. Les méthodes classiques de mesure des coefficients de sorption au laboratoire sont chères et chronophages. Le développement de méthodes alternatives d'estimation de ces coefficients est donc un enjeu important. L'objectif de ces travaux est de tester le potentiel de la spectroscopie Moyen Infra-rouge (MIR) et Visible-Proche Infra-rouge (VNIR) couplées à des méthodes de chimiométrie pour prédire les coefficients de sorption de pesticides et donc estimer leur variabilité spatiale. Nos travaux ont montré que les modèles prédictifs développés permettent effectivement de prédire ces coefficients de sorption notamment à l'échelle du bassin versant.

**Mots-clés** : Sorption, Spectroscopie infra-rouge, PLSR, Pesticides, Sols

## Introduction

Une fraction des pesticides utilisés pour protéger les cultures est disséminée dans l'environnement notamment via les flux de ruissellement et d'infiltration (Tang et al., 2012; Voltz and Louchart, 2001). La dispersion des pesticides lors d'épisodes de ruissellement est régulée par des processus de sorption (Farenhorst, 2006; Kookana et al., 2014). L'adsorption des pesticides, notamment sur les sols, permet de limiter leur dispersion. Les propriétés de sorption sont par conséquent des paramètres très sensibles dans les outils (indicateurs/modèles) d'évaluation du risque d'exposition des milieux et organismes non cibles. L'adsorption des pesticides dépend de certaines propriétés des sols telles que le carbone organique, le pH ou la CEC dont l'influence varie en fonction des propriétés physico-chimiques des pesticides (García-Delgado et al., 2020; Kah and Brown, 2007; Kookana et al., 2014; Sarkar et al., 2020). Les propriétés de sorption peuvent être très variables localement en fonction des pédoclimats, des éléments du paysages ou des pratiques agricoles ainsi que des propriétés des pesticides utilisés localement. Les méthodes classiques (OCDE N°106) de mesure de ces propriétés au laboratoire
sont chères et chronophages ce qui restreint les possibilités de caractérisations. Cela reste donc
un challenge actuellement d'analyser les déterminants de leur variabilité et d'acquérir des
données à l'échelle du bassin versant avec une résolution spatiale fine pour paramétrer les outils
d'évaluation de risque. Le développement de méthodes alternatives d'estimation de ces
propriétés est donc un enjeu important.

Rapide et peu coûteuse, la spectroscopie infra-rouge combinée à des méthodes de chimiométrie est une approche alternative aux mesures, qui permet d'estimer un grand nombre de propriétés des sols (Barra et al., 2021; Ng et al., 2022; Seybold et al., 2019). L'absorbance, en spectroscopie infra-rouge est liée à la vibration de groupements fonctionnels minéraux et organiques qui sont des sites de sorption potentiel des pesticides (Dollinger et al., 2024). Les deux gammes spectrales, visible-proche infra-rouge (VNIR 400-2500 nm) et moyen infra-rouge (MIR 4000 – 400 cm-1) ont été utilisées avec succès pour prédire les coefficients d'adsorption d'une gamme restreinte de pesticides (Akter et al., 2023; Forouzangohar et al., 2009; Hermansen et al., 2020; Umali et al., 2012). Pour autant leur généricité, leur robustesse et leur précision reste à évaluer. L'objectif de ces travaux est double 1) tester le potentiel de ces méthodes pour une gamme de pesticides et de sols aux propriétés très contrastées et 2) évaluer leur précision d'estimation des coefficients de sorption à l'échelle du bassin versant pour des paysages structurés par des cultures pérennes (e.g. vignobles) et des éléments linéaires tels que les fossés.

## Matériel et méthodes

Le potentiel de la spectroscopie MIR pour prédire les coefficients d'adsorption ($K_d_{ads}$) et de désorption ($K_f_{des}/n_{des}$) de 3 pesticides aux propriétés physico-chimiques très contrastées a été testé à partir d'un jeu de donnée de 37 sols provenant de Guadeloupe et de l'Hérault. Ces sols couvrent une large gamme de texture (Cl, SiCl, CILO, SiClLO, Lo, SiLO, SaClLO & SaLo), de pH (4,6-8,7) et de carbone organique (0,5-6,5%). Les spectres MIR ont été acquis en réflexion diffuse. Les coefficients d'adsorption ($K_d_{ads}$) et de désorption ($K_f_{des}, n_{des}$) ont été mesurés par batch pour 3 pesticides ; le glyphosate, le 2,4-D et le difénoconazole. Les $K_d_{ads}$, $K_f_{des}$ et $n_{des}$ présentent des distributions contrastées selon la région de prélèvement d'échantillons.

Un second jeu de données a été constitué pour tester la capacité de la spectroscopie MIR et VNIR à prédire et hiérarchiser les gammes de $K_d_{ads}$ du glyphosate, du napropamide et du difénoconazole pour une diversité d'éléments paysagers au sein d'un petit bassin versant. Les sols ont été prélevés en surface (0-5 cm) sur des rangs de vignes (R), des inter-rangs de vignes fréquemment travaillés (TIR) ou fréquemment enherbés (GIR) ainsi que de fossés (D) du bassin versant de Roujan dans l'Hérault. Ces sols couvrent une gamme restreinte de texture (CILO, Lo, SaClLO & SaLo) et de pH (5,6-8,7) et une large gamme de carbone organique (0,6-17,2 %). Les spectres VNIR et MIR ont été acquis en condition contrôlée en laboratoire. Les $K_d_{ads}$ mesurés par batch ont des distributions contrastées selon les éléments du paysage et augmentent de $D=R<TIR<TIR>D$ pour le glyphosate et de $R=TIR<TIR>D$ pour le napropamide et le difénoconazole.

Les modèles de régression PLSR permettant de prédire les $K_d_{ads}$, $K_f_{des}$ et $n_{des}$ à partir des spectres MIR ou VNIR ont été établis grâce au package « pls » sous R. Pour le premier jeu de données les modèles ont été évalués par validation croisée leave-one-out (LOO CV) et pour le
deuxième jeu de données par validation externe. Trois critères ont été utilisés pour évaluer la performance des modèles soit le R², la RMSE et le RPIQ.

## Résultats et discussion

Les modèles PLSR construits à partir du jeu de données comprenant les 37 sols de Guadeloupe et de l'Hérault associés aux spectres MIR offrent de bonnes performances pour la prédiction de $Kd_{ads}$ (0,4<R²<0,9 & RPIQ >1,8) (Figure 1), et des performances plus variables pour la prédiction de $Kf_{des}$ et $n_{des}$. Les modèles PLSR sont très peu performants pour des pesticides ayant des coefficients de sorption faibles et des hystérèses de désorption également faibles comme le 2,4-D. En revanche, si l'adsorption initiale est élevée et l'hystérèse de désorption importante, comme pour le glyphosate et le difénoconazole, les performances de prédiction sont correctes pour les $Kf_{des}$ (0,5<R²<0,9 & RPIQ >1,2) et $n_{des}$ (0,3<R²<0,5 & RPIQ >2,1).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1** : Comparaison des $Kd_{ads}$ mesurés et prédits par spectroscopie MIR pour le glyphosate, le 2,4-D et le difénoconazole. Les points bleus sont des sols de Guadeloupe, les points oranges du bassin versant du Rieutor (Hérault, France) et jaunes du bassin versant de Roujan (Hérault, France).</figcaption></figure>

La spectroscopie MIR permet également d'identifier les groupements fonctionnels impliqués dans les mécanismes de sorption. Les résultats sur ce premier jeu de donnée permettant de tester le potentiel de la spectroscopie MIR pour la prédiction des $Kd_{ads}$ et sa généricité pour des sols et des pesticides très contrastés, sont détaillés dans Dollinger et al. (2024).

<table><caption>**Tableau 1** : Performance des modèles PLSR pour la prédiction des $Kd_{ads}$ par spectroscopie MIR et VNIR, à l'échelle du bassin versant de Roujan.</caption><thead><tr><th>Pesticide</th><th>Gamme spectrale</th><th>Variable latente</th><th>R<sup>2</sup></th><th>RMSEP (l/kg)</th><th>RPIQ</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Glyphosate</td><td>MIR</td><td>6</td><td>0,47</td><td>8,43</td><td>1,55</td></tr><tr><td>VNIR</td><td>15</td><td>0,89</td><td>4,61</td><td>2,84</td></tr><tr><td rowspan="2">Napropamide</td><td>MIR</td><td>17</td><td>0,92</td><td>2,57</td><td>1,46</td></tr><tr><td>VNIR</td><td>15</td><td>0,89</td><td>2,72</td><td>1,38</td></tr><tr><td>Difénoconazole</td><td>MIR</td><td>18</td><td>0,95</td><td>14,49</td><td>2,50</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>VNIR</td><td>10</td><td>0,92</td><td>21,15</td><td>1,71</td></tr></table>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2** : Gammes de K<sub>d ads</sub> mesurés au laboratoire (Exp) et prédits par spectroscopie visible-proche-infrarouge (VNIR) et moyen infra-rouge (MIR) pour les différents éléments du paysage et les pesticides glyphosate (a.), napropamide (b.) et difénoconazole (c.). Les différences statistiques (Wilcoxon rank sum test, p-value<0.05) entre compartiments sont indiquées par les lettres bleues.</figcaption></figure>

A l'échelle d'un bassin versant, les modèles PLSR construits à partir du jeu de données comprenant les 144 sols de Roujan offrent de bonnes performances pour la prédiction de K<sub>d ads</sub> pour les deux gammes spectrales VNIR (0,89<R<sup>2</sup><0,92 & RPIQ >1,4) et MIR (0,47<R<sup>2</sup><0,95 & RPIQ>1,5) (Tableau 2). La gamme VNIR est significativement plus performante pour le
glyphosate alors que la gamme MIR est sensiblement plus performante pour le Napropamide et le difénoconazole.

Les modèles PLSR basés sur la gamme VNIR sont également capables de reproduire les différences statistiques de gammes de Kd<sub>ads</sub> mesurés dans les différents éléments du paysage intégrés dans l'échantillonnage et pour les 3 pesticides (Figure 2). Les modèles PLSR basés sur la gamme MIR permettent de reproduire les différences statistiques de gammes de Kd<sub>ads</sub> entre les différents éléments du paysage pour le napropamide et le difénoconazole mais pas pour le glyphosate (Figure 2).

Les performances de prédiction des modèles MIR-PLSR et VNIR-PLSR sont meilleures que celles d'approches plus classiques telles que les fonctions de pédotransfert basées sur les propriétés physico-chimiques des sols (Boivin et al., 2005; Dollinger et al., 2015; Weber et al., 2004). Pour le glyphosate, les performances de prédiction par VNIR-PLSR sont comparables à celles décrites dans la littérature aux échelles de la parcelle ou de la grande région (Akter et al., 2023; Hermansen et al., 2020). Pour les pesticides hydrophobes, la bonne performance des modèles MIR-PLSR est en accord avec la littérature pour ce type de pesticides (Forouzangohar et al., 2009; Umali et al., 2012).

Ces modèles PLSR nécessitent une étape de calibration pour la diversité des pesticides utilisés localement et des types d'éléments composant le paysage du bassin versant. Idéalement les deux gammes spectrales devraient être testées pour optimiser la précision des prédictions.

## Conclusion

La spectroscopie infra-rouge combinée à de la chimiométrie est une méthode rapide, efficace et peu chère qui permet d'estimer les coefficients de sorption d'une diversité de pesticides sur les sols. C'est donc un outil très intéressant pour la paramétrisation des outils d'évaluation du risque à l'échelle du bassin versant.

## Références

Akter, S., de Jonge, L.W., Møldrup, P., Greve, M.H., Nørgaard, T., Weber, P.L., Hermansen, C., Mouazen, A.M., Knadel, M., 2023. Visible Near-Infrared Spectroscopy and Pedotransfer Function Well Predict Soil Sorption Coefficient of Glyphosate. Remote Sens. 15, 1712. https://doi.org/10.3390/rs15061712

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