Axe Echanges Eau – Sol - Plante Université de Liège – Gembloux Agro-Bio Tech Département BIOSystem Engineering (BIOSE) Axe Echanges Eau – Sol - Plante Valorisation de la CNSW dans la modélisation de la lixiviation des pesticides dans les sols B. BAH 14 décembre 2016

Plan Introduction Devenir des pesticides dans les sols Modèles de transfert dans les sols Prise en compte de la variabilité spatiale des sols Conclusions

Introduction Pesticides détectés dans plus de 60 % des sites de contrôle de la qualité des eaux souterraines Important d’appréhender la distribution spatiale du risque pour une meilleure gestion des zones sensibles Limite de potabilité des eaux destinées à la consommation humaine : 0,1 µg/l par substance active analysée et 0,5 µg/l pour le total des substances actives

Devenir des pesticides dans les sols (Barriuso et al., 1996)

Modèle

Modèle simple - MetaPEARL Dégradation Rétention CL : concentration de pesticide lixivié à la profondeur considérée (µg/l) µ : coefficient de dégradation de premier ordre du pesticide (jour-1) θ : humidité du sol à la capacité au champ (-) L : profondeur du sol considérée (m) ρ : densité apparente du sol (kg dm-3) q : flux d’eau dans le sol/bilan hydrique (m/jour) OM : fraction en matière organique du sol (-) Kom : coefficient de distribution du pesticide entre la MO et l’eau (dm3 kg-1) 0, 1 et 2 : coefficients de calibration

Scénario modélisé Définition d’unités de simulations (agro-)pédo-climatiques (US) Une application de 1 kg/ha de substance active sur une culture de printemps Simulations sur des chroniques climatiques de 20 ans par pas de temps journalier Prédiction de la concentration en pesticide lixivié à 1 m de profondeur du sol Choix par type de sol des prédictions correspondant au 80ème centile temporel (recommandation FOCUS)

Prise en compte de la variabilité des sols Difficulté de refléter dans les modèles la diversité de l’information pédologique disponible CNSW et la base de données des profils « Aardewerk »

Prise en compte de la variabilité des sols Application sur le Condroz Sols limoneux (A) et limono-caillouteux (G) à drainage favorable (b), à charge de grès (p) et calcaire (k) ou argilo-calcaire (K) 59 séries de sols 275 profils - 854 horizons

Prise en compte de la variabilité des sols Comparaison de deux approches d’intégration des données On entre un profil « type » par unité typologique de sol : approche AC On entre dans le modèle tous les profils disponibles pour garder a priori la variabilité spatiale des sols : approche CA

Prise en compte de la variabilité des sols Comparaison des moyennes par type de sol Gbbk0_1 : LF (20-65-15) / MO = 3,9% / pH = 6,5 / Charge caillouteuse > 15% Aba1 : LF (16-79-5) / MO = 2,6% / pH = 5,9 / Charge caillouteuse < 5% Gbbr0_1 : LF (11-52-37) / MO = 1,7% / pH = 4,8 / Charge caillouteuse > 15%

Propagation d'incertitude spatiale Prédictions aléatoires des concentrations en pesticide lixivié en tenant compte des distributions statistiques des variables les plus sensibles

Conclusions La CNSW permet de valoriser la diversité des sols et de réduire l’incertitude spatiale associée aux simulations fournies par les modèles La CNSW permet de calibrer des modèles statistiques simples (métamodèle) pour des outils d’aide à la décision La CNSW doit être enrichie par des données « physiques » (densité apparente, humidité du sol, conductivité hydraulique, etc.) auxquelles les modèles sont sensibles Développer le volet « agronomique » qui permettra de modéliser une « pression pesticides » plus en phase avec la réalité agricole