Description générale
La réserve utile maximale des sols (RUM) représente la quantité maximale d’eau qu’un sol peut contenir. Elle est conditionnée par de nombreux paramètres comme la texture, la profondeur de prospection des racines, la charge en cailloux ou encore la densité apparente. Elle s’estime à partir de sondages pédologiques réalisés sur le terrain le plus généralement à partir d’une fosse complétée d’un trou réalisé à la tarière. Ce paramètre est une composante d’entrée au calcul de réserve en eau du sol (RU), qui représente l’eau réellement disponible dans le sol (à ne pas confondre avec la RUM qui représente la quantité maximale possible, et non le contenu réel). Ainsi, on peut assimiler la RUM à la taille d’un verre, la RU étant la quantité d’eau réellement présente dans ce verre.
La carte de RUM des sols forestiers a été produite par le laboratoire SILVA à l’aide des données de l’Inventaire forestier de l’IGN qui a mis à disposition les données recueillies sur les placettes (Drapier et al., 2001). Ainsi 169 260 placettes ont été utilisées pour la construction de la carte, 42 315 pour sa validation et 3 762 pour tester la pertinence des indices produits pour prédire la croissance de quelques essences (Piedallu et al., 2011, Heyser, 2024). La RUM a été estimée sur ces placettes pour lesquelles existent des descriptions de sol (plafonnées au premier mètre), qui peuvent être dissociées en deux horizons maximum. La RUM a été calculée à partir des données de texture à l’aide des classes de pédotransfert d’Al Majou (Al Majou et al., 2008) et d’une estimation du volume de terre prospectable qui a été réalisée à l’aide des données de profondeur, de charge en cailloux et d’affleurement rocheux (Piedallu et al., 2018). La spatialisation de ces informations a été faite par interpolation. La carte fournie des valeurs entre 0 et 130 mm et son évaluation sur un jeu indépendant indique un R² de 0,65 et une erreur moyenne d’estimation (MAE) de 21,6 mm. Des tests visant à déterminer la capacité des valeurs cartographiées à expliquer la croissance de quelques essences françaises ont également été réalisés. Ils montrent que les cartes produites sont liées de façon significative à la productivité de l’épicéa, du hêtre et du chêne sessile. La part de la variance expliquée des indices de fertilité de l’épicéa, du hêtre et du chêne sessile (Seynave 2005, 2008) est respectivement 16,8, 16,2 et 18 % lorsqu’on utilise les valeurs de RUM issues de la carte (Heyser, 2024).
Limites d’utilisation
La RUM est complexe à estimer, et la méthode mise en œuvre pour la réalisation des cartes est fortement simplifiée. Par exemple, la profondeur d’enracinement et la densité apparente ne sont pas prises en compte faute de données disponibles, bien que leur effet soit important. De même, l’évaluation de la profondeur du sol à 1 mètre maximum constitue une limite importante. Au niveau des données de base, de nombreuses imprécisions ou erreurs sont attendues dues au grand nombre d’opérateurs, et à la difficulté d’évaluation des paramètres requis. Cela est particulièrement vrai pour les textures qui sont déterminées au toucher, et la charge en cailloux qui est estimée visuellement. Il est probable que la profondeur du sol soit sous-estimée lorsque la charge en cailloux est abondante, à cause de la difficulté de prospection. D’autre part, les classes de pédotransfert permettant de transformer les données de texture en capacité de rétention en eau ne permettent qu’une estimation assez grossière. Enfin, les méthodes de spatialisation utilisées ne permettent pas de prédire la variabilité locale de la RUM, alors que celle-ci peut être très importante. Aussi, il est déconseillé d’utiliser cette carte pour étudier la variabilité spatiale des RUM à des échelles très locales (massif, forêt), d’autres cartes, réalisées à haute résolution spatiale, pouvant être mis en œuvre pour ce type d’étude.
La pertinence de ces données a été évaluée à l’échelle de la France, mais reste peu connue à des échelles plus fines, et n’a pas été déterminée hors forêt où elle est probablement moins bonne du fait de l’éloignement des points de mesure et des différences entre sols forestiers et non forestiers. De plus, il est possible que localement, les valeurs ne soient pas cohérentes avec la réalité. Pour une utilisation opérationnelle, il est ainsi recommandé de vérifier la cohérence locale des données sur le terrain
Les références bibliographiques
Al Majou, H., Bruand, A., Duval, O., Le Bas, C., Vautier, A., 2008. Prediction of soil water retention properties after stratification by combining texture, bulk density and the type of horizon. Soil Use and Management, 24 (4), pp. 383-391.
Drapier, J., Cluzeau, C., 2001. La base de données écologiques de l’IFN. Revue forestière française, 53 (3-4), pp.365-371
Piedallu C., Gégout J.-C., Bruand, A., Seynave I., 2011. Mapping soil water holding capacity over large areas to predict potential production of forest stands. Geoderma, 160 (3-4), pp.355-366.
Heyser, C., 2024. Cartographie à fine résolution spatiale du réservoir en eau des sols, pour optimiser le choix des essences en contexte de changement climatique. Rapport de stage M2, AgroParisTech, 42 pages.
Piedallu C., Gégout J.-C., Perez V., Lebourgeois F., 2013. Soil water balance performs better than climatic water variables in tree species distribution modelling. Global Ecology and Biogeography, 22 (4), pp.470-482.
Piedallu, C., Pousse, N., Bruand, A., Dietz, L., Fiquepron, J., 2018. Estimer le réservoir en eau du sol. Quelles fonctions de pédotransfert le forestier doit-il utiliser ? Forêt entreprise, 242, pp. 28-32.
Seynave, I., Gégout, J.-C., Hervé, J.-C., Dhôte, J.-F., 2008. Is the spatial distribution of European beech (Fagus sylvatica L.) limited by its potential height growth? Journal of Biogeography, 35 (10), pp. 1851-1862.
Seynave, I., Gégout, J.-C., Hervé, J.-C., Dhôte, J.-F., Drapier, J., Bruno, E., Dumé, G., 2005. Picea abies site index prediction by environmental factors and understorey vegetation: a two-scale approach based on survey databases. Canadian Journal of Forest Research, 35, pp.1669-1678.