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M\u00e9tadonn\u00e9es\n
R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>\n
Poster\n
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Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\nDescription g\u00e9n\u00e9rale![\"\"](\"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/rum-300x283-1.jpg\")
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La r\u00e9serve utile maximale des sols (RUM) repr\u00e9sente la quantit\u00e9 maximale d\u2019eau qu\u2019un sol peut contenir. Elle est conditionn\u00e9e par de nombreux param\u00e8tres comme la texture, la profondeur de prospection des racines, la charge en cailloux ou encore la densit\u00e9 apparente. Elle s\u2019estime \u00e0 partir de sondages p\u00e9dologiques r\u00e9alis\u00e9s sur le terrain le plus g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 partir d\u2019une fosse compl\u00e9t\u00e9e d\u2019un trou r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 la tari\u00e8re. Ce param\u00e8tre est une composante d\u2019entr\u00e9e au calcul de r\u00e9serve en eau du sol<\/a> (RU), qui repr\u00e9sente l\u2019eau r\u00e9ellement disponible dans le sol (\u00e0 ne pas confondre avec la RUM qui repr\u00e9sente la quantit\u00e9 maximale possible, et non le contenu r\u00e9el). Ainsi, on peut assimiler la RUM \u00e0 la taille d\u2019un verre, la RU \u00e9tant la quantit\u00e9 d\u2019eau r\u00e9ellement pr\u00e9sente dans ce verre.<\/p>\n La carte de RUM des sols forestiers a \u00e9t\u00e9 produite par le laboratoire SILVA \u00e0 l\u2019aide des donn\u00e9es de l\u2019Inventaire forestier de l\u2019IGN<\/a> qui a mis \u00e0 disposition les donn\u00e9es recueillies sur les placettes (Drapier et al., 2001). Ainsi 169 260 placettes ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour la construction de la carte, 42 315 pour sa validation et 3 762 pour tester la pertinence des indices produits pour pr\u00e9dire la croissance de quelques essences (Piedallu et al., 2011, Heyser, 2024). La RUM a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9e sur ces placettes pour lesquelles existent des descriptions de sol (plafonn\u00e9es au premier m\u00e8tre), qui peuvent \u00eatre dissoci\u00e9es en deux horizons maximum. La RUM a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e \u00e0 partir des donn\u00e9es de texture \u00e0 l\u2019aide des classes de p\u00e9dotransfert d\u2019Al Majou (Al Majou et al., 2008) et d\u2019une estimation du volume de terre prospectable qui a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 l\u2019aide des donn\u00e9es de profondeur, de charge en cailloux et d\u2019affleurement rocheux (Piedallu et al., 2018). La spatialisation de ces informations a \u00e9t\u00e9 faite par interpolation. La carte fournie des valeurs entre 0 et 130 mm et son \u00e9valuation sur un jeu ind\u00e9pendant indique un R\u00b2 de 0,65 et une erreur moyenne d\u2019estimation (MAE) de 21,6 mm. Des tests visant \u00e0 d\u00e9terminer la capacit\u00e9 des valeurs cartographi\u00e9es \u00e0 expliquer la croissance de quelques essences fran\u00e7aises ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s. Ils montrent que les cartes produites sont li\u00e9es de fa\u00e7on significative \u00e0 la productivit\u00e9 de l\u2019\u00e9pic\u00e9a, du h\u00eatre et du ch\u00eane sessile. La part de la variance expliqu\u00e9e des indices de fertilit\u00e9 de l\u2019\u00e9pic\u00e9a, du h\u00eatre et du ch\u00eane sessile (Seynave 2005, 2008) est respectivement 16,8, 16,2 et 18 % lorsqu\u2019on utilise les valeurs de RUM issues de la carte (Heyser, 2024).<\/p>\n La RUM est complexe \u00e0 estimer, et la m\u00e9thode mise en \u0153uvre pour la r\u00e9alisation des cartes est fortement simplifi\u00e9e. Par exemple, la profondeur d\u2019enracinement et la densit\u00e9 apparente ne sont pas prises en compte faute de donn\u00e9es disponibles, bien que leur effet soit important. De m\u00eame, l\u2019\u00e9valuation de la profondeur du sol \u00e0 1 m\u00e8tre maximum constitue une limite importante. Au niveau des donn\u00e9es de base, de nombreuses impr\u00e9cisions ou erreurs sont attendues dues au grand nombre d\u2019op\u00e9rateurs, et \u00e0 la difficult\u00e9 d\u2019\u00e9valuation des param\u00e8tres requis. Cela est particuli\u00e8rement vrai pour les textures qui sont d\u00e9termin\u00e9es au toucher, et la charge en cailloux qui est estim\u00e9e visuellement. Il est probable que la profondeur du sol soit sous-estim\u00e9e lorsque la charge en cailloux est abondante, \u00e0 cause de la difficult\u00e9 de prospection. D\u2019autre part, les classes de p\u00e9dotransfert permettant de transformer les donn\u00e9es de texture en capacit\u00e9 de r\u00e9tention en eau ne permettent qu\u2019une estimation assez grossi\u00e8re. Enfin, les m\u00e9thodes de spatialisation utilis\u00e9es ne permettent pas de pr\u00e9dire la variabilit\u00e9 locale de la RUM, alors que celle-ci peut \u00eatre tr\u00e8s importante. Aussi, il est d\u00e9conseill\u00e9 d\u2019utiliser cette carte pour \u00e9tudier la variabilit\u00e9 spatiale des RUM \u00e0 des \u00e9chelles tr\u00e8s locales (massif, for\u00eat), d\u2019autres cartes, r\u00e9alis\u00e9es \u00e0 haute r\u00e9solution spatiale, pouvant \u00eatre mis en \u0153uvre pour ce type d\u2019\u00e9tude.<\/p>\n La pertinence de ces donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\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 entre sols forestiers et non forestiers. De plus, il est possible que localement, les valeurs ne soient pas coh\u00e9rentes avec la r\u00e9alit\u00e9. Pour une utilisation op\u00e9rationnelle, il est ainsi recommand\u00e9 de v\u00e9rifier la coh\u00e9rence locale des donn\u00e9es sur le terrain<\/a><\/p>\n 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<\/a>. Soil Use and Management,<\/em> 24 (4), pp. 383-391.<\/p>\n Drapier, J., Cluzeau, C., 2001. La base de donn\u00e9es \u00e9cologiques de l’IFN<\/a>. Revue foresti\u00e8re fran\u00e7aise,<\/em> 53 (3-4), pp.365-371<\/p>\n Piedallu C., G\u00e9gout J.-C., Bruand, A., Seynave I., 2011. Mapping soil water holding capacity over large areas to predict potential production of forest stands<\/a>. Geoderma<\/em>, 160 (3-4), pp.355-366.<\/p>\n Heyser, C., 2024. Cartographie \u00e0 fine r\u00e9solution spatiale du r\u00e9servoir en eau des sols, pour optimiser le choix des essences en contexte de changement climatique. Rapport de stage M2, AgroParisTech, 42 pages.<\/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 Piedallu, C., Pousse, N., Bruand, A., Dietz, L., Fiquepron, J., 2018. Estimer le r\u00e9servoir en eau du sol. Quelles fonctions de p\u00e9dotransfert le forestier doit-il utiliser ?<\/a> For\u00eat entreprise<\/em>, 242, pp. 28-32.<\/p>\n Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., Herv\u00e9, J.-C., Dh\u00f4te, J.-F., 2008. Is the spatial distribution of European beech (Fagus sylvatica L.) limited by its potential height growth?<\/a> Journal of Biogeography,<\/em> 35 (10), pp. 1851-1862.<\/p>\n Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., Herv\u00e9, J.-C., Dh\u00f4te, J.-F., Drapier, J., Bruno, E., Dum\u00e9, G., 2005. Picea abies site index prediction by environmental factors and understorey vegetation: a two-scale approach based on survey databases<\/a>. Canadian Journal of Forest Research<\/i>, 35, pp.1669-1678.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" M\u00e9tadonn\u00e9es R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques Poster Acc\u00e8s aux donn\u00e9es Description g\u00e9n\u00e9rale La r\u00e9serve utile maximale des sols (RUM) repr\u00e9sente la quantit\u00e9 maximale d\u2019eau qu\u2019un sol peut contenir. Elle est conditionn\u00e9e par de nombreux param\u00e8tres comme la texture, la profondeur de prospection … Continuer la lecture Limites d’utilisation<\/p>\nLes r\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/p>\n