jeanflop/post-ocr-correction huggingface dataset:
method [4]. It is based on three hypotheses that define the two functional micro- and macroscopic Systems of soil porosity. It is then shown that this model, which provides very good fits for the overall shrinkage curve, is governed by the same parametric equation regardless of the texture (clay or sandy-clay) of the ferralitic soil samples studied. Major properties of the structural behaviour of these soil samples are derived that allow quantification of the water, air and pore volumes of both porosity Systems according to moisture content. INTRODUCTION. — Bien que la courbe de retrait soit de plus en plus
que la courbe de retrait soit de plus en plus utilisée pour l'analyse et le suivi des propriétés physiques du sol [1], sa formulation mathématique n'est établie que partiellement et avec une précision trop insuffisante aux environs des points de transition de phase de retrait, pour décider d'un modèle continu ou discontinu du retrait ([2], [3]). Disposant de données très précises et mesurées en continu de la rétraction d'échantillons de sol structurés [4], nous nous proposons dans cette Note, de reprendre l'approche de Sposito et Giraldez ([3], [5]), qui supposent l'existence d'une équation paramétrique universelle des courbes de retrait, et
l'existence d'une équation paramétrique universelle des courbes de retrait, et de rechercher la forme de cette équation. HYPOTHÈSES ET DÉFINITIONS. — Courbes de retrait. — La figure 1 reproduit la courbe de retrait d'un échantillon de sol ferrallitique argileux du Congo (MSBA-BA), suivi en dessèchement depuis l'état saturé (point F), jusqu'à l'état sec, c'est-à-dire en dessous de la limite de retrait (point A). Il s'agit d'une courbe expérimentale obtenue point par point, en sorte qu'il est aisé d'en délimiter avec précision les différentes phases de retrait séparées par les points A, B, C, E, F [4]. Hypothèses de départ. —
A, B, C, E, F [4]. Hypothèses de départ. — Pour considérer le cas général des sols structurés, qui sont en partie désaturés au point B, et dont la constante de retrait (pente dV/dw de la phase C—B) est en général différente de 1, nous avons modifié le modèle de Sposito et Giraldez [3], en posant les trois hypothèses de base suivantes : 1° Il existe un système poral microscopique, qui constitue l'un des volumes fonctionnels responsables du retrait global de l'échantillon. Son point d'entrée d'air est le point de transition entre les deux phases de retrait « normal »
transition entre les deux phases de retrait « normal » et « résiduel » (point B sur la courbe de retrait). 2° La microporosité totale de l'échantillon correspond exactement à la porosité de ce système, si bien que le volume poral de celui-ci, appelé Vmi, est égal à la teneur en eau w, de l'échantillon au point d'entrée d'air B : VmiB = wB. 3° Le volume global de l'échantillon est fonction linéaire des volumes fonctionnels responsables du retrait composant l'échantillon. Définitions, notations. — Tous les volumes constitutifs de l'échantillon considérés ici (eau, air, vides, solide, unités fonctionnelles), sont rapportés
considérés ici (eau, air, vides, solide, unités fonctionnelles), sont rapportés à la masse de la phase solide Ms de celui-ci. La première hypothèse définit qualitativement un volume fonctionnel homogène (Vmi), dont le volume poral est noté Vmi, et la teneur en eau, wt. L'entrée d'air dans ce volume se faisant seulement à partir du point B, on a la relation rfVmi/rfw, = 1 jusqu'en B. La deuxième hypothèse définit quantitativement la microporosité de l'échantillon, et par conséquent aussi sa macroporosité qui est la macroporosité complémentaire, dont le volume poral est noté Vraa et la teneur en eau wa : d'après
noté Vraa et la teneur en eau wa : d'après cette hypothèse, Vmi = Wi = w au point B, ce qui entraîne wa = w - wt = 0 en B. Enfin la troisième hypothèse exprime la relation entre le volume global de l'échantillon V, et ses volumes fonctionnels constitutifs causant le retrait, c'est-à-dire (Vmi), et wa, l'eau extérieure à (Vmi). Cette relation peut être mise sous la forme : étant entendu que la variation du volume de (Vmi) correspond à celle de son volume poral Vmi, puisque le volume de sa phase solide associée est constant. FORMULATION DU
volume de sa phase solide associée est constant. FORMULATION DU RETRAIT. — En confrontant le modèle défini par les hypothèses précédentes, aux données expérimentales des courbes de retrait, on établit l'équation suivante : où : VmIet w0 sont déterminés au cours de la phase de retrait maximal C —B durant laquelle on montre que Vmi = w et wa = 0; Kr et K0 sont les constantes de retrait des phases C — B et F — E : Fig. 1. — Courbe de retrait expérimentale d'un échantillon de sol non remanié (MSBA-BA). Fig. 1. — Expérimental shrinkage curve of
non remanié (MSBA-BA). Fig. 1. — Expérimental shrinkage curve of an undisturbed soil sample (MSBA-BA). 307, Série II, p. 1731-1734, 1988 1733 dVmi-x. dV, x étant la fraction de l'eau s'évaporant de l'échantillon, provoquant le retrait de (Vrai). La validité du modèle est attestée, dans le cas de nos échantillons de texture et structure différentes, par les très bons ajustements obtenus à partir de l'équation [1], de l'ensemble de la courbe de retrait. Ces ajustements ont été effectués, pour tous les échantillons étudiés, en prenant pour x la même fonction paramétrique continue décrite dans le tableau suivant. TABLEAU Valeurs de
paramétrique continue décrite dans le tableau suivant. TABLEAU Valeurs de x et w, dans chaque phase de retrait. x and w, expressions in each shrinkage phase. Phases: F-E E-C C-B B-A A-A0 x = 0 gW1 1 ""-■ 0 e-1 e-1 wn = w-wE w-wA wc-wE wB-wA Un exemple de l'ajustement des parties E—C et B —A de la courbe de retrait est donné à la figure 2, où V, et w, sont les valeurs normalisées du volume massique et de la teneur en eau dans les intervalles considérés. V, est calculé selon les équations suivantes, obtenues à partir de
est calculé selon les équations suivantes, obtenues à partir de (1), pour B —A et E—C respectivement : Les ajustements sont évalués par la somme des carrés des écarts, qui est inférieure à 4.10-4 dans tous les cas étudiés de sols ferrallitiques argileux et sablo-argileux. PROPRIÉTÉS DU MODÈLE. — D'après le tableau précédant, la courbe de retrait est entièrement déterminée par la position des cinq points particuliers : A, B, C, E, F. Or, en intégrant (1) dans chacune des phases de retrait, on obtient quatre relations liant les coordonnées de ces points à Kf et K0 : ce qui
de ces points à Kf et K0 : ce qui ramène à huit le nombre de paramètres nécessaires au tracé de la courbe de retrait. Par conséquent, avec huit paramètres indépendants, comme par exemple les suivants : VA, WA, WB, wa, WE, Kf, K0 et Vs (volume massique de la phase solide) qui sont facilement mesurés, on est en mesure de calculer, pour toute teneur en eau w, tous les volumes structuraux (V, Vmi, Vra), de l'échantillon, ainsi que la répartition de l'eau (wt, wa), et de l'air (Vmi-Wi, Vmf1-w), dans celui-ci. CONCLUSION. — À partir d'un modèle de comportement
dans celui-ci. CONCLUSION. — À partir d'un modèle de comportement structural du sol, mettant en jeu deux volumes fonctionnels emboîtés (Vmi) et wa, on a pu établir l'équation paramétrique qui décrit entièrement le retrait d'échantillons de sol structurés. Le très bon accord obtenu, pour tous les échantillons de sols ferrallitiques étudiés, entre les points observés et calculés des courbes de retrait, atteste la validité du modèle, et de l'équation paramétrique qui le régit. Ceci a pour conséquence importante : — la définition précise des volumes fonctionnels ((Vmi) et wa), et structuraux (V, Vmi, Vma, wt, wa) du sol; — l'existence
structuraux (V, Vmi, Vma, wt, wa) du sol; — l'existence de huit paramètres caractéristiques du sol, qui permettent de déterminer quantitativement l'ensemble de son comportement structural fonction de la teneur en eau. Note reçue le 12 juillet 1988, acceptée le 3 octobre 1988. RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES [1] D. MCGARRY et I. G. DANIELS, Soil Sci. Soc. Am. J., 51, 1987, p. 1575-1580. [2] D. MCGARRY et K. W. J. MALAFANT, Soil Sci. Soc. Am. J., 51, 1987, p. 290-297. [3] G. SPOSITO et J. V. GIRALDEZ, Soil Sci. Soc. Am. J., 40, 1987, p. 352-358. [4] E. BRAUDEAU, Sci. du Sol,
40, 1987, p. 352-358. [4] E. BRAUDEAU, Sci. du Sol, 25, n° 2, 1987, p. 85-93. [5] J. V. GIRALDEZ, G. SPOSITO et C. DELGADO, Soil Sci. Am. J., 47, 1983, p. 419-422. O.R.S.T.O.M., Laboratoire d'Hydrophysique, 70-74, route d'Aulnay, 93450 Bondy. Fig. 2. — Comparaison entre les courbes théoriques (en trait plein), et observées (croix) de Vn=f(wn) (échant. MSBA-BA). Fig. 2.-/4 comparison between predicted (solid lines) and observed curves (cross) of Vn=f(wn). C. R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II, p. 1735-1740, 1988 1735 Paléoclimatologie/Paleoclimatology Pollen et reconstruction quantitative du climat. Validation des données d’Afrique orientale Jean-Claude ROELAND, Joël
du climat. Validation des données d’Afrique orientale Jean-Claude ROELAND, Joël GUIOT et Raymonde BONNEFILLE Résumé —Une fonction de transfert pollen-climat est établie en Afrique Orientale (12°N-4°S et 29°E-41°E) en appliquant la méthode statistique de régression multiple aux données polliniques quantitatives actuelles. La banque de données initiale correspond à plus de 300 sites et 695 taxons. Différentes méthodes de sélection statistique ont été utilisées. L'équation de régression est construite entre les paramètres climatiques et les pourcentages polliniques de 70 taxons correspondant aux spectres polliniques de 227 sites. De 100 à 4500 m d'altitude, tous les types de végétations rencontrés entre 150
m d'altitude, tous les types de végétations rencontrés entre 150 et 2300 mm de pluviosité moyenne annuelle ont été échantillonnés. Les résultats montrent une bonne corrélation entre les valeurs estimées et celles mesurées pour la température et la pluviosité moyennes annuelles. Pollen and quantitative climate reconstruction. Validation of East African data Abstract — In East Africa, a pollen-climate transfer function has been established (12°N-4°S and 29°E-41°E) applying the statistical method of multiple regression to modern quantitative pollen data. The initial data bank contains more than 300 samples and 695 taxa. Different methods of statistical selection have been used. The regression
Different methods of statistical selection have been used. The regression equation is built between climatic parameters and percentages of 70 taxa from 221 pollen spectra. Between 100 to 4,500 meters altitude, all vegetation types known, and mean annual rainfall from 150 to 2,300 mm, have been sampled. The results show a good correlation between estimated and measured values of mean annual temperature and rainfall. Abridged English Version — In order to obtain quantitative climatic estimates from pollen data, the statistical methods established for foraminifers [1] have been applied in North America [2], India [3], New-Zealand [4] and Europe [5], [6].
America [2], India [3], New-Zealand [4] and Europe [5], [6]. We present here the first results concerning the research and the development of what is called a "transfer function" [2] for tropical vegetation extending from desertic to afro-alpine vegetation of East Africa. In this work, we assume vegetation is in equilibrium with climates [7], [8]. More than 300 modern pollen spectra collected by Bonnefille and collaborators in the main phytogeographical domains defined for Africa [9] are used together with complementary data [10], [11]) (tableau I, fig. 1). Considering the significant number of pollen taxa, it was necessary to undertake successive
number of pollen taxa, it was necessary to undertake successive empirical and statistical selections. Taxa related to anthropogenic factors, local conditions, aquatic plants and spores have been primarily withdrawn from the pollen counts. The first step of statistical selection eliminates the taxa present under too low and insignificant percentages. The threshold of selection (2%) was chosen according to the total number of taxa in the database. This selection is completed by the elimination of the more occasional taxa, present in less than 10% of the total number of samples and considered as allochthonous. Correspondence analysis was then applied. This method
considered as allochthonous. Correspondence analysis was then applied. This method tends to summarize on a few factorial axes the variance of the taxa analyzed and enables one to highlight the relationships between them. Taxa with absolute contribution on the first three factorial axes of less than 0.5 were eliminated. Such excluded taxa have no ecological significance. The same procedure is applied to the selection of modern pollen spectra. The final matrix consists of 227 spectra and 70 taxa. Note présentée par Yves COPPENS. 0249-6305/88/03071735 S 2.00 © Académie des Sciences 1736 C R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II,
1736 C R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II, p. 1735-1740, 1988 Climatic parameters were obtained from compiled meteorological stations data [12], [13]), including 30 years of records. Since they are predominant on the pollen sampling sites, it was necessary to interpolate temperature and rainfall from existing meteorological stations included in a given area following a procedure previously used [14]. Table II shows that the errors are about 100 to 200 mm for the rainfall and about 1°C for the temperature, the worst result being found for Kenya's rainfall. The calibration of the pollen-climate relationship is based on canonical
The calibration of the pollen-climate relationship is based on canonical regression [15]. Pollen percentages are transformed into logarithms to minimize the impact of high percentage variations. The dataset is divided in two subgroups, I and II. The calibration is undertaken on subgroup I, and verified on subgroup II. Then, I and II are switched. This results in a linear equation between the two climatic variables and the seventy taxa, and allows us to verify the stability of the estimates. The correlation between reconstructed and measured climatic parameters appears to be high and significant with a level of 1%. The study
high and significant with a level of 1%. The study of the means and standard deviations of measured values shows the extrapolation capacity of the method. The two subgroups represent relatively different climatic situations (Table III shows that the actual mean temperature and precipitation have a discrepancy of 4°C and 141 mm respectively). However, these means are accurately estimated in each subgroup. The comparison of estimated and actual standard deviations shows that the variability of the climate is also reliably reconstructed. Despite the heterogeneity and the complexity of vegetation and climate in East Africa, the results show that the modern
climate in East Africa, the results show that the modern pollen dataset is sufficiently large and diversified to contain the necessary information to establish a reliable pollen-climate transfer function (Fig. 2). INTRODUCTION. — Les données palynologiques fournissent des informations paléoclimatiques classiquement interprétées en fonction de la relation qualitative végétation-climat. Dans le but d'obtenir des estimations quantitatives, les méthodes statistiques mises au point pour les Foraminifères [1] ont été appliquées sur les pollens avec succès pour la première fois en Amérique du Nord [2]. La relation entre les données quantitatives de pollens exprimées en pourcentages (P) et certains paramètres climatiques (C)
pollens exprimées en pourcentages (P) et certains paramètres climatiques (C) constitue la fonction de transfert (B). La reconstruction paléoclimatique quantitative comporte deux étapes : la calibration de B sur des échantillons actuels et son application aux séries fossiles conduisant à des estimations de C aux époques passées. La diversité floristique des grands ensembles végétaux nécessite l'obtention de fonctions de transferts particulières pour chacun d'entre eux. Après l'Amérique du Nord [2], de telles fonctions ont été obtenues en Inde [3], en Nouvelle-Zélande [4] et en Europe ([5], [6]). Nous présentons ici les premiers résultats concernant la calibration pour les végétations tropicales
les premiers résultats concernant la calibration pour les végétations tropicales s'étendant des déserts aux étages afro-alpins de l'Afrique orientale. La méthodologie exposée ne peut être envisagée qu'en formulant l'hypothèse que dans les échantillons actuels utilisés, plantes et végétations sont en équilibre avec le climat ([7], [8]). La fonction de transfert n'utilise pas les données de la végétation elle-même mais les spectres polliniques actuels qui la représentent avec ce que cela suppose d'approximation et de distorsion. C. R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II, p. 1735-1740, 1988 1737 I. LES DONNÉES. — Les sites de prélèvement des spectres polliniques actuels
DONNÉES. — Les sites de prélèvement des spectres polliniques actuels ont été choisis dans les grands domaines phytogéographiques définis pour l'Afrique [9] en privilégiant les végétations relictuelles non perturbées. 1. Les données polliniques. — Nous avons utilisé 306 spectres fournis par les palynologues résultant de l'analyse d'échantillons de surface (tableau I) et non de sommets de sondages ([4], [6]). 271 spectres proviennent de collectes de terrain réalisées entre 1974 et 1986, par Bonnefille (208) en collaboration avec Riollet et de nombreux botanistes (Raynal, Friis, Gilbert, Gillett, Carr) et aussi par Vincens (63); les autres sont extraits de la littérature ([10],
Vincens (63); les autres sont extraits de la littérature ([10], [11]). Les principaux types de végétation rencontrés entre 100 et 4500 m d'altitude sous 150 à 2300 mm de pluviosité ont été échantillonnés (fig. I). Les spectres correspondant aux transects altitudinaux, proches spatialement, n'ont pas été regroupés car ils possèdent des informations climatiques différentes. 2. Sélection des taxons. — Les caractéristiques écologiques des plantes tropicales sont encore trop peu connues pour permettre un choix préalable des taxons. Nous n'avons éliminé que les taxons correspondant aux plantes introduites liées à l'anthropisation, aux aquatiques reflétant les conditions locales, les spores. Il reste
aux aquatiques reflétant les conditions locales, les spores. Il reste entre 200 et mille pollens dans les comptages qui demeurent représentatifs des végétations concernées. Les végétations tropicales sont caractérisées par une grande diversité floristique qui se retrouve dans le grand nombre de taxons polliniques de la base de données (695). Des sélections statistiques sont donc nécessaires. Les taxons trop rares pour avoir une TABLEAU I Répartition des spectres polliniques modernes utilisés pour la reconstitution du climat. Distribution of modern pollen spectra used for climate reconstruction. Pays Nombre Altitude (m) Latitude Longitude Ethiopie 198 350 à 4000 5° à 12°N 34°
Longitude Ethiopie 198 350 à 4000 5° à 12°N 34° à 41°E Kenya 92 100 à 4500 4°N à 4°S 34° à 41°E Burundi 16 2000 à 2430 3°S 29° à 30°E Fig. 1. — Répartition des spectres polliniques modernes en fonction de l'altitude (a); de la pluviosité annuelle (b). Fig. 1. — Distribution of modern surface samples versus altitude (a); annual rainfall (b). 1738 C. R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II, p. 1735-1740, 1988 TABLEAU II Résultats statistiques des interpolations des données météorologiques Statistical results of meteorological interpolated data. Seuil Températures Pluviosité Stations corrélées Pays météo. R
interpolated data. Seuil Températures Pluviosité Stations corrélées Pays météo. R (5%) r e r e Ethiopie 72 5°30 0,24 0,94 1,3°C 0,86 162 mm Kenya 68 4°00 0,24 0,98 0,8°C 0,63 227mm Burundi 34 3°00 0,35 0,97 0,7°C 0,84 110mm R = rayon de l'aire d'interpolation; r = coefficient de corrélation entre valeurs estimées et valeurs mesurées; e = écart-type des erreurs d'interpolation (S /l—r 2; S = écart-type total). R = radius of interpolation area; r = corrélation coefficient between estimated and measured values; e = standard déviation of interpolation errors (S /l—r2; S = total st. déviation). TABLEAU
interpolation errors (S /l—r2; S = total st. déviation). TABLEAU III Résultats statistiques des paramètres climatiques estimés sur les intervalles de vérification I et II. Statistical results of climatic estimated parameters on intervals of verification I and II. Température (°C) Pluviosité (mm) I II I II M 21,5 17,5 849,2 1090,5 M 21,7 18,1 841,1 1057,4 S 6,8 7,7 463,0 466,5 S 7,3 6,6 419,7 445,3 r 0,90 0,91 0,80 0,80 e 0,10% 0,60% 0,03% 0,50% M = moyenne mesurée; M = moyenne estimée; S = écart-type; r = coefficient de corrélation entre valeurs estimées et mesurées; e = écart-type
de corrélation entre valeurs estimées et mesurées; e = écart-type entre moyennes mesurées et estimées rapporté à la variance. M. = mean measured values; M = mean estimated values; S = standard déviation; r = correlation coefficient between measured and estimated values e = deviation between measured and estimated means related to the variance. C. R. Acad. Sci. Paris, t. 307, Série II, p. 1735-1740, 1988 1739 La signification quelconque dans l'analyse sont éliminés. Le seuil de sélection choisi tient compte du nombre total de taxons et de spectres. Nous avons retiré les taxons dont le pourcentage dans l'ensemble des
avons retiré les taxons dont le pourcentage dans l'ensemble des spectres est inférieur à 2 puis ceux présents dans moins de 10 % des cas, ce qui permet l'exclusion des taxons allochtones aléatoires. Une deuxième sélection est basée sur l'analyse factorielle des correspondances. Les contributions absolues des taxons sur les axes factoriels issus de l'analyse et représentatifs des rapports entre eux sont étudiés. La proportion de variance représentée est décroissante du premier au dernier axe, la prise en compte des 3 premiers axes étant amplement suffisante. Nous avons éliminé les taxons n'ayant que des contributions inférieures à 0,5 sur ces
taxons n'ayant que des contributions inférieures à 0,5 sur ces 3 axes. Nous avons constaté que les variables pollens ainsi éliminées n'avaient pas de signification écologique particulière. Il restait, sur les axes factoriels, des taxons isolés dont l'élimination a été discutée par rapport à leur importance écologique et à leur signification climatique. Une procédure identique est appliquée à la sélection des spectres. La matrice finale est alors constituée de 227 spectres et de 70 taxons. 3. Les données climatiques. — La collecte des données a nécessité de nombreuses collaborations avec les différents services météorologiques concernés ainsi qu'auprès du C.I.D.A.T. ([12],
les différents services météorologiques concernés ainsi qu'auprès du C.I.D.A.T. ([12], [13]). Dans de nombreux cas, les données fournies sont discontinues, et peu de stations possèdent des normales sur 30 ans. En Afrique, le nombre de stations météorologiques est restreint et rarement proches des sites de prélèvement. Les températures et précipitations moyennes annuelles ont été déterminées par interpolation [14]. Le calcul est basé sur la moyenne pondérée du climat mesuré en des points voisins du site de prélèvement, en tenant compte du gradient altitudinal. Le rayon de recherche des stations météorologiques est fixé entre 3 et 5°30' de coordonnées géographiques. Le
est fixé entre 3 et 5°30' de coordonnées géographiques. Le coefficient de corrélation est alors maximal entre valeurs interpolées et mesurées (tableau II). II. CALIBRATION DE LA FONCTION DE TRANSFERT. — Les pourcentages (P) sont transformés en forme logarithmique selon : Le but de cette transformation est d'atténuer les amples variations des forts pourcentages dont la signification est moindre que les faibles variations des petits pourcentages, et d'éviter ainsi d'éventuelles distorsions. La régression canonique utilisée [15] est basée sur l'étude des composantes canoniques issues de la matrice de corrélation entre les deux groupes de variables en présence : taxons et