Effet des facteurs de la pédogénèse sur la rétention de P dans les sols ferrallitique

Effet des facteurs de la pédogénèse sur la rétention de P dans les sols ferrallitique

Relation entre Prem et les caractéristiques des sols

La forte sorption de P dans les Ferralsols est souvent liée à la présence de grandes quantités d’oxydes de Fe et d’Al (Uehara et Gilman, 1981 ; Dubus et Becquer, 2001). Par ailleurs, il y a une plus grande corrélation entre la capacité d’adsorption de P et le contenu en gibbsite C_N Fer Chapitre 4. Effet des facteurs de la pédogénèse sur la rétention de P dans les sols ferrallitiques de Madagascar et application du modèle chimiométrique Prem à l’échelle locale 124 qu’entre la capacité d’adsorption P et le contenu en goethite (Hunt et al, 2007 ; Pozza et al, 2009 ; Rolim Neto et al., 2004 ; Schaefer et al, 2004 ; cités par Camargo et al. (2013). La teneur moyenne en Prem prédit de nos sols est de 27 mg l-1, ce qui est similaire à celles rencontrées dans des sols ferrallitiques (Latosols) au Brésil qui ont une teneur moyenne en Prem de 24 mg l-1 (Vendrame et al., 2012 ; Ramaroson et al., 2013). La sorption de P dans les sols ferrallitiques est souvent liée aux charges variables des surfaces d’adsorption. Ces charges variables sont issues de la (dé)protonation de molécules amphotères (matières organiques, oxydes de fer et d’aluminium, dans une moindre mesure kaolinite), qui sont des composés importants des sols tropicaux (Uehara et Keng, 1975 ; Pieri, 1975, 1977). Nos résultats montrent très clairement que la sorption de P est associé à l’importance des teneurs en gibbsite. En effet, les valeurs faibles de Prem, qui indique une forte sorption du P, sont associées aux teneurs élevées de gibbsite et, inversement, les valeurs fortes de Prem, qui indique une faible sorption du P, sont associées aux teneurs élevées de kaolinite (Figure 4, I et II). Dans les sols riches en fer (sols sur roches mafiques, notamment), l’effet des oxydes de fer peut s’ajouter à celui des oxydes d’aluminium pour favoriser la sorption du P. La texture (Figure 4, I et II), notamment la teneur en sable, a aussi un effet sur la sorption du P. La kaolinite, qui a assez peu de charges variables, semble être relativement indépendante de la sorption du P (Figure 4, I et II). Il en est de même du pH, qui est fortement dépendant de la teneur en kaolinite (Vendrame et al., 2013). La troisième hypothèse : « est-ce que le Prem est affecté par les constituants et les propriétés physico-chimiques des divers types de sol » est vérifiée. C’est principalement les quantités d’oxydes d’aluminium et, dans une moindre mesure, d’oxydes de fer, c’est-à-dire les constituants porteurs de charges variables positives, relativement aux quantités de kaolinite et de sable (quartz), c’est-à-dire les constituants avec peu de charges variables, qui régulent la sorption de P et la teneur de Prem. 

Application à l’échelle locale de modèles de Prem développés à une échelle régionale

L’objectif d’utilisation de la spectrométrie infrarouge est d’abaisser les coûts des analyses en laboratoire, permettant aussi un gain de temps et au nombre plus large d’acteurs intervenant dans le domaine de l’agriculture (agriculteurs, techniciens du développement) d’accéder à des analyses de sols. Notre étude avait donc pour objectif de trouver des méthodes de spectrométrie infrarouge pour pouvoir caractériser les constituants et les propriétés physico-chimiques du sol (Chapitre 2 et 3) et de proposer des modèles chimiométriques utiles aux bénéficiaires finaux (agriculteurs…).  Selon Williams (2004), la précision des modèles est déterminée à partir du rapport de performance de l’erreur type à l’écart type des données de référence, ou le RPD. Il est généralement admis que lorsque le RPD < 1,5, le modèle de prédiction est faible ; pour un RPD compris entre 1,5 et 2,0, le modèle de prédiction est acceptable et lorsque le RPD est supérieur à 2,0, il est considéré comme bon (Chang et al., 2001 ; Dunn et al., 2002 ; Cozzolino et Moron, 2003 ; Janik et al., 2007). Malley et al. (2004) ont également montré que le R² est un autre paramètre d’évaluation du modèle. Pour un R² < 0,50, le modèle est faible ; pour un R² entre 0,50 – 0,64, le modèle est considéré acceptable ; pour un R² > 0,65, le modèle est plus qu’acceptable. Par rapport aux résultats obtenus, nos modèles de prédiction des constituants (Kt : R² = 0,69 ; Gb : R²= 0,71 ; Fe2O3_CBD : R²= 0,80 et RPD = 2,2) (Chapitre 2) et les propriétés physico-chimiques (C : R² = 0,85 et RPD = 2,6 ; Prem : R²= 0,70 et RPD = 1,8 (exemple par NIRS); Sable : R²= 0,66 et RPD = 1,7) sont considérés comme bons ou acceptables. Ces résultats sont similaires à ceux obtenus sur des sols ferrallitiques du Brésil qui sont développés aux mêmes latitudes que ceux de Madagascar, où les modèles de prédiction des constituants (kaolinite, gibbsite, carbone et Fe2O3) et des propriétés physicochimiques (sable, Prem) ont un R² > 0,65 et un RPD > 2,0 (détaillé dans : Vendrame et al., 2012 ; Ramaroson et al., 2013). Par ailleurs, la validation d’un modèle est très importante pour qu’un modèle puisse être appliqué à une autre échelle de recherche. La corrélation entre le Prem mesuré et le Prem prédit à partir du modèle NIRS à l’échelle de deux petites régions agricoles du Vakinankaratra (Est du Vakinankaratra et Moyen Ouest du Vakinankaratra) montre que nous avons une corrélation acceptable (R² =0,70). Néanmoins, ce modèle appliqué à l’échelle d’une région agricole diffère des résultats obtenus sur un plus grand ensemble régional, à l’échelle de l’ensemble des sols ferrallitiques de Madagascar (Figure 6). Cette divergence pourrait être liée au fait que certains sols étudiés à l’échelle locale ont été fertilisés. Ces apports de P pourraient ainsi avoir un impact sur les teneurs de Prem. Néanmoins, ces mesures permettent de distinguer les deux groupes de sols étudiés dans le Vakinankaratra : des sols fortement fixateurs de P (Prem faible) dans l’Est du Vakinankaratra ; des sols moins fixateurs de P (Prem plus élevé) dans le Moyen Ouest du Vakinankaratra (Figure 8). La corrélation entre le Prem mesuré et le Prem prédit à partir du modèle de la fonction pédotransfert à l’échelle de deux petites régions agricoles du Vakinankaratra (Est du Vakinankaratra et Moyen Ouest du Vakinankaratra) est plus faible (R² =0,43). Néanmoins, cette régression est peu distincte du modèle de Prem obtenu à l’échelle régionale (R²c = 0,49 ; pentes similaires de 0.43 vs 0.50 ; ordonnées à l’origine similaires de 16,1 vs 11,5 mg l-1)). La Chapitre 4. Effet des facteurs de la pédogénèse sur la rétention de P dans les sols ferrallitiques de Madagascar et application du modèle chimiométrique Prem à l’échelle locale 126 différence peu marquée entre les deux pentes pourrait être liée à la contribution des constituants (Gb, Kt, Fe2O3_CBD, sable, C) sur la disponibilité de P dans le sol. On peut dire que le modèle obtenu à partir de la fonction pédotsransfert est plus proche de la réalité et peut être utilisé dans les différentes situations agricoles. La quatrième hypothèse : «est-ce qu’on peut appliquer à l’échelle locale, les modèles développés de Prem à l’échelle régionale» est donc partiellement vérifiée. Des travaux sont encore nécessaires pour utiliser des modèles développés à une échelle régionale sur des sols natifs (sous savanes de bozaka) et les utiliser à l’échelle d’une petite zone agricole sur des sols ayant déjà été cultivés et ayant probablement été amendés. Néanmoins, même à cette échelle, une distinction entre des sols très fixateurs et des sols moins fixateurs peut être faite à partir des modèles spectraux.