Estimation de la rétention en eau des sols de la Mitidja ouest

Abstract

Dans ce travail, nous nous proposons, sur des échantillons de sols prélevés dans la plaine de la Mitidja, de mettre en évidence les principales caractéristiques qui influent sur les propriétés de rétention en eau d’une part, et d’établir des fonctions de pédotransfert permettant de les calculer à partir d’autres caractéristiques facilement accessibles d’autre part. Les résultats obtenus ont révélé que les propriétés de rétention en eau des sols de la Mitidja sont fortement influencées par la teneur en argile et la densité apparente. Ainsi, aux hauts potentiels, la rétention en eau est principalement due à la macroporosité résultant de la structuration du sol, celle-ci s’exprimant par la densité apparente ; par contre aux bas potentiels, l’eau est retenue principalement dans la microporosité développée par l’assemblage des particules argileuses. A cause de ses faibles taux dans ces sols, la matière organique a un effet négligeable sur la rétention en eau. L’étude de la relation entre l’argile, la matière organique et la capacité d’échange cationique, a mis en évidence que la CEC des sols étudiés est principalement due à l’apport de la fraction argileuse. De même, les équations de régressions établies entre la CEC et la rétention en eau aux différents potentiels sont toutes significatives, de ce fait, nous confirmons que la CEC est un bon estimateur des propriétés de rétention en eau. Sur un sous ensemble d’échantillons de sols argileux, nous avons pu montrer que les propriétés de rétention en eau peuvent s’expliquer par le mode d’assemblage des particules argileuses et par les propriétés de surface des argiles. Des fonctions de pédotransfert ont été établies par régressions multiples entre la rétention en eau à différents potentiels et les caractéristiques de constitution du sol. L’étude de validation a montré que les FPT (modèle I) sous-estiment très faiblement la teneur en eau à tous les potentiels. Les biais de prédiction sont très faibles, La précision de la prédiction est assez bonne. L’adition de la teneur en eau à la capacité de rétention (W330) améliore fortement la qualité des prédictions des FPT (modèle II), en termes de biais et de précision. L’utilisation des CFPT texturales n’améliore pas la qualité des prédictions, leur précision reste moins bonne comparée à celle des FPT (modèle I). Les CFPT structurales, améliorent légèrement la qualité des prédictions. L’utilisation des FPT développées à partir de base de données étrangères (FPT de Rawls et al., 1982 et Bastet, 1999) conduit à des biais de prédiction élevés par rapport à nos FPT et CFPT. De ce fait, nous confirmons que les FPT présentent un caractère régional et montrent leurs limites lorsqu’elles sont employées hors de leur zone d’origine.