Projecting the evolution of soil due to global change

par Saba Keyvanshokouhi Kardan

Thèse de doctorat en Géosciences de l'environnement

Sous la direction de Sophie Cornu, Peter A. Finke et de François Lafolie.

Soutenue le 07-03-2018

à Aix-Marseille en cotutelle avec Rijksuniversiteit te Gent , dans le cadre de Ecole Doctorale Sciences de l'Environnement (Marseille) , en partenariat avec CEREGE (laboratoire) .

Le président du jury était Isabelle Cousin.

Le jury était composé de Jean-Thomas Cornélis Cornélis, Daniela Sauer.

Les rapporteurs étaient Michael Sommer, Jan Vanderborght.

  • Titre traduit

    Prédiction de l'évolution des sols sous l'impact de l'agriculture et du changement climatique à l'horizon 2100 au moyen d'un modèle mécaniste


  • Résumé

    Pour protéger la ressource sol, il est nécessaire de prévoir les conséquences des activités humaines et du changement global sur l'évolution des sols notamment en modélisant cette dernière. Dans cette étude, nous avons démontré la sensibilité de SoilGen2.24 au climat, à l’usage des terres et à la réduction du travail du sol et identifié trois de ses principales limites, à savoir, certains processus trop simplifiés, certains processus manquants et une hypothèse de volume constant du sol. Ainsi, nous avons 1) construit le premier modèle d'évolution du sol entièrement modulaire, OC-VGEN, en intégrant dans VSoil, les processus du modèle SoilGen2.24; 2) testé différents formalismes pour certains des processus clés responsables de la distribution verticale de Corg, à savoir la distribution verticale des racines, la bioturbation et l'évolution verticale du taux de décomposition de Corg; 3) proposé un module mécaniste du changement de volume pour la modélisation de l'évolution du sol à court et moyen terme. OC-VGEN a été utilisé pour reproduire et projeter l’évolution, à l’échelle du siècle, de la distribution verticale de Corg pour des Luvisols ayant connu des historiques d'utilisation des terres et de travail du sol différents. Nous avons montré que 1) l'impact des processus de rétroaction sur la distribution verticale de Corg n'est pas négligeable; 2) l'usage des terres et le travail du sol influencent les rétroactions internes entraînant un impact indirect sur la dynamique de Corg; 3) le manque de connaissances sur les processus a une plus grande influence sur les trajectoires d’évolution des sols que les incertitudes sur les scénarios climatiques ou d'usage des terres.


  • Résumé

    Soil is a critical natural resource that inherently changes through time. To preserve the soil and protect it, it is necessary to predict the consequences of human activities and global change on soil evolution. This can be achieved using soil evolution modelling. In this study, we demonstrated the sensitivity of SoilGen to climate, land use and tillage reduction and identified three of its main limitations, namely some over-simplified processes, some missing processes and a simplifying assumption of constant soil volume. To overcome these limitations, we 1) built up the first fully modular soil evolution model, OC-VGEN, by using the process of SoilGen2.24 model in a modelling platform, VSoil; 2) tested different formalisms for some of the key processes responsible for the OC depth distribution, namely the root depth distribution, bioturbation and the depth evolution of the OC decomposition rate; 3) proposed a first, mechanistic approach to account for soil volume change in a short to medium time scale soil evolution modelling. OC-VGEN was used to reproduce and project the depth distribution of OC at a century time scale for Luvisols having experienced different histories of land use and tillage. We demonstrated that, at this time scale, 1) the impact of feedback processes on OC depth distribution are not negligible; 2) land use and tillage, beside their direct impact on the input of organic matter to soil, influence the internal feedbacks leading to an indirect impact on OC dynamics; 3) when projecting soil evolution, the lack of knowledge on the process definition has a larger influence on the projected trajectories than uncertainties on climate or land use scenarios.

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