Effet de différentes pratiques culturales sur la respiration du sol

Modélisation de la respiration du sol dans les agro-écosystèmes

Paramétrisation des modèles

Approche empirique 

 Modélisation de la Rh Les données de respiration de sol issues de la méthode EC durant les périodes de sol nu, ainsi que les données acquises avec des chambres de mesures placées sur des ZER ont été utilisées afin d’établir et de tester un modèle simulant la respiration hétérotrophe. Dans une première partie, sur chacun des sites, les paramètres a, a’, et b des équations n° III.1., III.4. et III.5. ont été ajustés sur deux tiers des données disponibles tirés au hasard. L’erreur quadratique moyenne ou RMSE (pour Root Mean Square Error en anglais) a ensuite été calculée entre les données et les valeurs calculées par le modèle ajusté. On souhaite alors ajuster au mieux les paramètres dans le but de réduire cette RMSE.

Le tiers de données restant sert de données de validation. Ces données sont utilisées pour calculer les statistiques de validation avec les valeurs de Rh simulées par le modèle défini par le jeu de paramètres final. Ce protocole a été appliqué 50 fois sur chaque site (ce qui correspond à 50 tirages aléatoires différents) et la moyenne de chacun des 50 paramètres a, a’et b a été retenue pour caractériser le modèle propre à chaque site. Ce sont les résultats statistiques moyens sur les 50 tirages qui sont également présentés. Dans une seconde partie, il s’agit d’étudier la sensibilité de la respiration hétérotrophe à la température (Q10). Contrairement à la première partie, elle est supposée constante quel que soit le site considéré.

Cela revient à émettre les hypothèses suivantes : – L’influence de la température sur la respiration hétérotrophe est indépendante de la qualité de carbone du sol. En d’autres termes, le taux de décomposition lié à la température (Q10) n’est pas ajusté intrinsèquement en fonction de la proportion de carbone labile du sol. – L’influence de la température sur la respiration hétérotrophe est indépendante de la gamme de température rencontrée quels que soient le site et la période étudiée. Pour discuter ces hypothèses, le paramètre b a été fixé de manière à ce que le Q10 soit égal à 2,3 quel que soit le site, qui est une valeur souvent retrouvée dans la littérature pour définir la sensibilité à la température de la composante de respiration hétérotrophe (Hartley et al. (2007) ; Kutsch and Kappen (1997) ; Suleau (2009)). Paramétrisation des modèles 

Modélisation de Rs en période de végétation 

Les données issues de chambres installées dans les inter-rangs de culture de blé ont ensuite été utilisées pour établir et tester un modèle de respiration de sol en période de végétation, en suivant le même protocole d’ajustement des paramètres que celui présenté pour la modélisation de Rh. Suite au travail de modélisation de Rh, dans un premier temps, Rs a été modélisée en ajustant le meilleur des trois modèles (ici Mod THexp) sur les trois sites comportant des jeux de données de respiration de sol en période de végétation : Boigneville, Lonzée et Ottawa (Tableau II-4). Ainsi, utilisant le même formalisme que précédemment : 𝑅𝑠 = 𝑎 ∗ 𝑒𝑥𝑝 𝑏∗𝑇𝑠 ∗ 1 1 + 30 ∗ 𝑒𝑥𝑝 −8.5∗ 𝜃𝑠−𝜃𝑚𝑖𝑛 𝜃𝑐𝑐 −𝜃𝑚𝑖𝑛 (III.22.) Où 𝑅𝑠 (𝑏𝑎𝑠𝑒 ) = 𝑎 (III.23.)

Deux ajustements des paramètres sont donc effectués : l’un avec un Q10 variable et l’autre avec un Q10 fixé à 2,3. Ce modèle a ensuite été comparé à un modèle de Rs plus complexe, modélisant d’une part Rh et d’une autre part Rar sur 2 des 3 sites (Lonzée et Ottawa) pour lesquels les mesures de GPP sont disponibles. Le modèle Rh (THexp) ajusté sur chacun des sites en période de sol nu a été appliqué en période de végétation, et une Rar a pu être calculée comme suit : 𝑅𝑎𝑟 −𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙 é𝑒 = 𝑅𝑠−𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟 é𝑒 − 𝑅𝑕−𝑚𝑜𝑑 é𝑙𝑖𝑠é𝑒 (III.24.) Puis, sur la base de cette Rar-calculée, une équation a été établie pour modéliser Rar comme une fraction de la GPP (équation III.6.). Le paramètre c a été calculé en suivant le même protocole d’ajustement que les autres paramètres (50 itérations, deux tiers de données de calibration, un tiers de données de validation), permettant ainsi de définir le modèle Mod Rh+Rar (équation III.7.). 

Les jeux de données sont divisés aléatoirement (50 tirages) en deux tiers de données d’ajustement et un tiers de données de validation. Il y a deux « jeux » de statistiques (R et RMSE) : un premier lié à l’ajustement des paramètres sur deux tiers des données (Annexe 2) et un second lié à la validation du jeu de paramètres sur le 78 La modélisation de la respiration du sol tiers de données restant (coefficients de corrélation R et RMSE présentés dans les différents tableaux de résultats). Lors de l’ajustement, une fonction cherche à réduire la RMSE entre les données de paramétrisation et le modèle en ajustant les paramètres Trois modèles de Rh et deux modèles de Rs sont paramétrés et comparés. Les deux modèles de Rs proposent deux approches différentes : une approche où Rs est modélisée de manière globale, et une seconde approche où les composantes Rh et Rar sont modélisées séparément. La sensibilité de la Rh et de la Rs à la température est testée en comparant deux ajustements des paramètres selon le même protocole : l’un avec un Q10 variable et l’autre avec un Q10 fixé à 2,3

Approche semi-mécaniste

 Variables et paramètres d’entrée du modèle Les variables d’entrées du modèle sont les mesures de températures et d’humidités du sol aux différentes profondeurs correspondantes aux horizons de sol modélisés (Tableau II-7). En plus des mesures climatiques, la mesure de la biomasse aérienne est également une variable d’entrée du modèle car elle permet de modéliser la quantité de biomasse racinaire d’après la paramétrisation du rapport R/S.

Tableau II-7 : Profondeur de mesure des différentes variables d’entrée du modèle. Profondeur de mesure Température Humidité Surface air 0 cm 0 cm – 15 cm 5 cm 5 cm 15 cm – 30 cm 20 cm 20 cm 30 cm – 45 cm 30 cm 30 cm Les différents paramètres d’entrées du modèle concernent : – La composition biochimique de la plante et des résidus de culture – La texture du sol – La caractérisation hydrique du sol (humidité minimale θmin et humidité à la capacité au champ θcc) – Les coefficients respiratoires de croissance et d’entretien des tissus racinaires – Les sensibilités à la température des différents processus – Le contenu en carbone du profil de sol et sa répartition entre les différents compartiments Les valeurs des différents paramètres d’entrées du modèle et leurs sources sont résumées dans le Tableau II-8. Les valeurs des fractions structurales et métaboliques des résidus foliaires et racinaires du blé sont calculées à partir des teneurs en lignine, cellulose et hémicellulose mesurées en laboratoire. Paramétrisation des modèles 79 Ainsi, 32 % des résidus aériens sont des composants métaboliques pour seulement 24 % des résidus racinaires, pour du blé.