{"id":152,"date":"2026-02-11T19:46:45","date_gmt":"2026-02-11T18:46:45","guid":{"rendered":"https:\/\/silvae-test.agroparistech.fr\/?page_id=152"},"modified":"2026-05-28T18:47:11","modified_gmt":"2026-05-28T16:47:11","slug":"reserve-utile-et-deficit-devaporation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/?page_id=152","title":{"rendered":"R\u00e9serve Utile et D\u00e9ficit d\u2019\u00c9vaporation"},"content":{"rendered":"
\"\"M\u00e9tadonn\u00e9es
\n\"\"R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>
\n\"\"Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"Description g\u00e9n\u00e9rale<\/p>\n

La r\u00e9serve utile (RU, exprim\u00e9e mm) est un indice issu du calcul du bilan hydrique des sols qui repr\u00e9sente la quantit\u00e9 d\u2019eau disponible pour les plantes pour une p\u00e9riode donn\u00e9e (Thornthwaite, 1955). Elle est principalement d\u00e9pendante des apports en pr\u00e9cipitations, de la capacit\u00e9 du sol \u00e0 stocker l\u2019eau, du couvert v\u00e9g\u00e9tal et de l\u2019\u00e9vaporation du sol. Cette quantit\u00e9 d\u2019eau disponible pour les plantes \u00e9volue au cours de l\u2019ann\u00e9e en fonction des apports et des d\u00e9parts, dans la limite de la r\u00e9serve utile maximale du sol (RUM), qui repr\u00e9sente la quantit\u00e9 maximale d\u2019eau qu\u2019une plante peut extraire d\u2019un sol donn\u00e9. Pour ce calcul, la formule de Thornthwaite a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e (Thornthwaite and Mather, 1955). Le d\u00e9ficit d’\u00e9vaporation (DE) a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9. Il repr\u00e9sente la quantit\u00e9 d’eau manquante dans le sol pour satisfaire les conditions d’\u00e9vaporation et de transpiration. Il a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 par la diff\u00e9rence entre l’ETP (\u00e9vaporation et transpiration potentielle, estim\u00e9e sans restriction d’alimentation en eau) et l’ETR (\u00e9vaporation et transpiration r\u00e9elle, calcul\u00e9e en fonction de la RU disponible). C’est un indice de stress hydrique. La r\u00e9serve utile et le d\u00e9ficit d\u2019\u00e9vaporation en eau ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9s mensuellement depuis 1961, et ces donn\u00e9e sont mises \u00e0 disposition dans l\u2019espace de t\u00e9l\u00e9chargement. Les valeurs moyennes de la p\u00e9riode 1991-2020 sont visualisables dans l\u2019interface d\u00e9di\u00e9e.<\/p>\n

Le calcul de la RU et du DE n\u00e9cessitent de combiner pour chaque mois des donn\u00e9es de temp\u00e9ratures et de rayonnement solaire afin de calculer des ETP avec la formule de Turc (Turc, 1961), ainsi que des pr\u00e9cipitations et des valeurs de r\u00e9serve en eau maximale des sols afin d\u2019estimer le stock d\u2019eau disponible. Les mod\u00e8les de ces diff\u00e9rentes donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9s au sein de l\u2019UMR SILVA<\/a> selon une m\u00e9thodologie propre \u00e0 chacune d\u2019entre elles (Piedallu et al., 2007, 2011, 2013). Les mod\u00e8les climatiques (pluie, temp\u00e9rature, rayonnement solaire) ont pour caract\u00e9ristique d\u2019essayer de prendre en compte au mieux les effets topographiques, y compris locaux. Le mod\u00e8le de RUM int\u00e8gre la profondeur du sol, la texture, et la charge en cailloux.<\/p>\n

\"\"Principales limites d’utilisation<\/p>\n

Le bilan en eau des sols est complexe \u00e0 estimer et le mod\u00e8le mis en \u0153uvre pour la r\u00e9alisation des cartes est une version tr\u00e8s simplifi\u00e9e. Les donn\u00e9es de climat utilis\u00e9es correspondent \u00e0 celles observ\u00e9es au sommet de la canop\u00e9e. La profondeur d\u2019enracinement, les flux lat\u00e9raux en eau, l\u2019interception du couvert v\u00e9g\u00e9tal ou les effets li\u00e9s \u00e0 la neige ne sont pas pris en compte bien que leur effet puisse \u00eatre important. De m\u00eame, l\u2019approche au pas de temps mensuel et la prise en compte de la RUM dans le premier m\u00e8tre de sol uniquement, constituent des limites certaines.<\/p>\n

Les donn\u00e9es mises \u00e0 disposition ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es \u00e0 l\u2019aide de mod\u00e8les pr\u00e9sentant des impr\u00e9cisions non homog\u00e8nes dans l\u2019espace. Il n\u2019est pas possible de valider les r\u00e9serves utiles et les d\u00e9ficits d\u2019\u00e9vaporation, faute de mesures ind\u00e9pendantes. Par contre, chacune des composantes du mod\u00e8le de bilan hydrique ont \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es s\u00e9par\u00e9ment avec un jeu de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques, permettant de d\u00e9terminer la qualit\u00e9 des pr\u00e9dictions des variables \u00e9l\u00e9mentaires \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de la France. Ces valeurs sont fournies dans les fiches du portail SILVAE correspondant aux composantes concern\u00e9es. La capacit\u00e9 pr\u00e9dictive des indices de RU et de DE a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e pour pr\u00e9dire diff\u00e9rentes composantes de la dynamique foresti\u00e8re, et compar\u00e9e \u00e0 celle d\u2019indices \u00e9l\u00e9mentaires (pluies, bilans hydriques climatiques, etc.). Les RU ou les DE ont ainsi de meilleures performances \u00e0 pr\u00e9dire la distribution des esp\u00e8ces (Piedallu et al., 2013, 2016), la productivit\u00e9 des for\u00eats (Piedallu et al., 2019), et la mortalit\u00e9 de certaines essences (Piedallu et al., 2022), d\u00e9montrant la pertinence de ces indices.<\/p>\n

La qualit\u00e9 de ces donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de la France, mais reste peu connue \u00e0 des \u00e9chelles plus fines, et n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 d\u00e9termin\u00e9e hors for\u00eat o\u00f9 elle est probablement moins bonne du fait de l\u2019\u00e9loignement des points de mesure et des diff\u00e9rences de sol. Il est possible que localement, les valeurs ne soient pas coh\u00e9rentes avec la r\u00e9alit\u00e9, particuli\u00e8rement du fait des RUM qui peuvent fortement varier localement. Pour une utilisation op\u00e9rationnelle, il est ainsi recommand\u00e9 de v\u00e9rifier la coh\u00e9rence locale des donn\u00e9es sur le terrain.<\/p>\n

\"\"Les r\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/p>\n

Lebourgeois, F., Piedallu, C., 2005. Appr\u00e9hender le niveau de s\u00e9cheresse dans le cadre des \u00e9tudes stationnelles et de la gestion foresti\u00e8re? Notion d’indices bioclimatiques, m\u00e9thode d’estimation de l’\u00e9vapotranspiration potentielle<\/a>.\u00a0Revue foresti\u00e8re fran\u00e7aise<\/em>,\u00a0 57 (4), pp.331-356.<\/p>\n

Piedallu, C., G\u00e9gout, J.-C., Perez, V., Lebourgeois, F., 2013. Soil water balance performs better than climatic water variables in tree species distribution modelling<\/a>. Global Ecology and Biogeography<\/em>, 22 (4), pp.470-482<\/p>\n

Thornthwaite, C.W. & Mather, J.R., 1955. The Water Balance. Publications in climatology<\/em>, 8 (1), pp. 5-86.<\/p>\n

Piedallu, C., G\u00e9gout, J.-C., Lebourgeois, F.,\u00a0 Seynave, I., 2016. Soil aeration, water deficit, nitrogen availability, acidity and temperature all contribute to shaping tree species distribution in temperate forests<\/a>. Journal of Vegetation Science<\/em>, 27 (2), pp. 387-399<\/p>\n

Piedallu, C., Dallery, D., Bresson C., Legay, M., G\u00e9gout, J.-C, Pierrat R., 2022. Spatial vulnerability assessment of silver fir and Norway spruce dieback driven by climate warming<\/a>. Landscape Ecology<\/em>, 38 (2), pp.341-361.<\/p>\n

Piedallu, C., Cheret, V., Denux, J.-P., Perez, V., Azcona, J.-S., Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., 2019. Soil and climate differently impact NDVI patterns according to the season and the stand type<\/a>. Science of the Total Environment<\/em>, 651 (Part 2), pp.2874-2885.<\/p>\n

Turc, L., 1955. Le bilan d’eau des sols : relations entre les pr\u00e9cipitations l’\u00e9vaporation et l’\u00e9coulement. Annales Agronomiques, 6, pp. 1-131.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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