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Série de couches de données  |  Grid
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CARBIOSOL - Carbone organique total des Sols – Série

Cette série de couches de données regroupe l'ensemble des informations relatives à la cartographie des teneurs et stocks de carbone organique total (COT) des sols agricoles de Wallonie.
  • Propriétaire : Service public de Wallonie (SPW)
  • Date de création de la géodonnée :  30 déc. 2016
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Résumé

Cette série de couches de données regroupe l'ensemble des informations relatives à la cartographie des teneurs et stocks de carbone organique total (COT) des sols agricoles de Wallonie.

Le sol est une ressource naturelle essentielle assurant de nombreuses fonctions : fournisseur de matières premières, support des productions agricoles alimentaires, producteur de biomasse tant alimentaire que non alimentaire, lieu de biodiversité, filtre et réservoir d’eau, stockage de carbone, etc. La qualité d’un sol peut être évaluée grâce à l’étude de divers paramètres physiques, chimiques ou biologiques. Parmi ces paramètres, le carbone organique des sols, qui constitue plus de 50% de la masse de la matière organique du sol, est généralement considéré comme l'indicateur principal de la qualité des sols, à la fois pour ses fonctions agricoles et environnementales.

Le carbone organique total est défini comme la somme des fractions labile et stable du carbone organique.

Le projet "Carbone organique, biomasse et activité microbienne des sols : vers un indicateur de la qualité des sols de Wallonie" (CARBIOSOL) est destiné au développement d'indicateurs de la qualité biologique et du carbone organique du sol pour l'évaluation de l’État des sols en Wallonie. Ce projet est mené par l'ULg et l'UCL et est financé par la DGARNE (SPW-DGO3) depuis juillet 2013. Les objectifs du projet ont, entre autres, consisté à :
- Optimiser l'utilisation du réseau de surveillance des sols agricoles pour le carbone (RSS) en Wallonie (dit réseau CARBOSOL);
- Établir une cartographie des teneurs en carbone organique total (COT) des sols pour l'ensemble des zones agricoles en Wallonie, en considérant deux périodes de référence, à savoir i) une période historique de 1949 à 1972 et ii) une période actuelle de 2004 à 2014;
- Mettre à jour et établir la cartographie des valeurs de stocks de COT pour les zones agricoles wallonnes.

Dès lors, sept couches de données spatialement continues sur le territoire wallon ont été produites au format raster et sont compilées au sein de la présente série. Elles peuvent être séparées en deux catégories.

1. Couches de données relatives aux teneurs en COT des sols
--------------------------------------------------------------

- Deux couches représentent les teneurs moyennes prédites en COT pour les sols sous cultures et prairies permanentes en Région wallonne. La première cartographie concerne la période de 1949 à 1972, et la seconde s'étend de 2004 à 2014. Ces couches présentent une résolution spatiale de 90 mètres. En chaque pixel, la valeur des teneurs moyennes prédites de COT est exprimée en gramme de carbone par kilogramme de terre fine sèche (gC/kg).
- Deux couches présentent les incertitudes de prédiction à 90% (coefficient de variation - CV) associées aux deux cartographies des teneurs en carbone organique total et induites par la modélisation mise en place par l'équipe du projet CARBIOSOL. Ces couches sont établies à une résolution de 90 mètres et la valeur en chaque pixel est exprimée en pourcentage relatif.
- Une couche représente la différence relative des teneurs dans les sols sous cultures et prairies du territoire wallon entre la période 1949-1972 et 2004-2014. La résolution spatiale de 90 mètres est conservée. Les valeurs sont exprimées en pourcentage relatif (% relatif à la valeur prédite pour la période 1949-1972).

2. Couches de données relatives aux stocks de COT des sols
-----------------------------------------------------------

- Une couche reprend les stocks en carbone organique total pour les sols sous cultures et prairies permanentes en Région wallonne. Elle concerne une période de 2005 à 2014 et présente une résolution spatiale de 40 mètres. En chaque pixel, la valeur des stocks de COT est exprimée en Mégagramme de Carbone par hectare (MgC/ha);
- Une couche présente l’incertitude de prédiction à 90% associée à la cartographie des stocks en carbone organique total des sols et induite par le calcul des stocks et la modélisation. Cette couche est établie à une résolution de 40 mètres et la valeur en chaque pixel est exprimée en pourcentage relatif (% relatif à la valeur médiane prédite).

Ces couches de données participent, entre autres, à la production de l’Etat de l'Environnement Wallon 2016 (EEW 2016) en alimentant spécifiquement la partie consacrée aux matières organiques dans le sol.

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Distributeur

Service public de Wallonie (SPW)

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Fournisseur

Cellule SIG de la DGARNE (SPW - DGO3 - DEMNA - DCoD)

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Format de distribution

  • TIFF (.tif, .tiff), version 1
  • ESRI File Geodatabase (.fgdb), version 10

Conditions pour télécharger et utiliser la donnée


ACCÈS :
Les conditions générales d'accès s’appliquent (https://geoportail.wallonie.be/files/documents/ConditionsSPW/DataSPW-CGA.pdf) mais sont restreintes ou étendues par les conditions particulières de type D1 (https://geoportail.wallonie.be/files/documents/ConditionsSPW/DataSPW-CPA-TypeD1.pdf)

UTILISATION :
Les conditions générales d'utilisation s'appliquent (https://geoportail.wallonie.be/files/documents/ConditionsSPW/DataSPW-CGU.pdf)

Territoire couvert

Région wallonne

Système de référence spatiale

Belge 1972 / Belgian Lambert 72 (EPSG : 31370)

Étendue temporelle

L'étendue temporelle indique la période à laquelle la donnée a été observée sur le terrain.

Non renseigné

Modèle de la donnée

Retrouvez ci-dessous la description des attributs de la donnée, sa structure, etc.

Non renseigné

Légende

Retrouvez ci-dessous les documents qui décrivent la légende de la donnée.

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Légende des couches de données Légende des couches de données CARBIOSOL

Identification de la fiche descriptive

Identifiant de la fiche descriptive
47e4ea34-fe00-4712-b795-4a85fdab7dd7
Date de mise à jour de la fiche descriptive

14/10/2019

Fiche descriptive complète
Consultez la fiche descriptive complète dans Metawal.

Identification de la donnée

Identifiant global de la donnée
http://geodata.wallonie.be/id/47e4ea34-fe00-4712-b795-4a85fdab7dd7
Identifiant local de la donnée
COT_SERIE
Date de la dernière diffusion

27/10/2017

Dernière mise à jour de la donnée

30/12/2016

Langue de la donnée

Français

Échelle de référence

Résolution spatiale

40 m

Précision en X et Y

Précision en Z

Non renseigné

Généalogie de la donnée

1. Contexte

Les différentes couches de données présentes dans cette série ont été produites dans le cadre de la subvention CARBIOSOL III (carbone organique, biomasse et activité microbienne des sols - SPW-DGO3). Leur conception se base sur une méthodologie de cartographie des teneurs en Carbone Organique Total mise au point dans le cadre du projet CARBIOSOL I et adaptée pour les stocks dans le cadre de CARBIOSOL II. Cette méthode a été développée par l'UCL et l'ULg.

2. Modèle

La méthodologie d’ajustement des modèles spatiaux est similaire quelle que soit la variable d'intérêt étudiée (teneurs ou stocks). Ce sont les données utilisées en entrée et les paramètres des modèles qui engendrent une spécificité des produits cartographiques finaux.

La production des incertitudes va, quant à elle, être différente entre teneurs et stocks. Les incertitudes des modèles liés aux teneurs intègrent l’incertitude de modélisation uniquement. Les incertitudes liées aux stocks intègrent également celles liées aux calculs des stocks observés (en effet, ce calcul intègre les mesures de la teneur en COT, de la densité apparente du sol et de la pierrosité).

D'une manière générale, la méthode de spatialisation des teneurs et des stocks s’appuie sur des techniques de cartographie numérique des sols (Digital Soil Mapping ou DSM). Des simulations aléatoires basées sur la méthode dite "Monte-Carlo" sont ajoutées dans le cadre de l’estimation des stocks de COT afin d’estimer les incertitudes liées aux calculs des stocks observés. La chaine de traitement peut se décomposer en 4 grandes étapes :

a. Constitution d'une base de données en entrée
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Cette base de données comprend, d'une part, les mesures d'observation de la variable étudiée et d'autre part, de nombreuses co-variables environnementales indépendantes ayant une influence potentielle sur cette variable.

La source de données concernant les observations varie en fonction de la variable et de la période temporelle envisagées.

Les co-variables environnementales sont des couches disponibles sous un format continu dans l'espace (en raster). Elles sont relatives au relief, à la nature des sols, au climat ou encore à l’activité humaine. La résolution spatiale de ces couches de co-variables influence la résolution des couches finales, 90m pour les teneurs et 40m pour les stocks.

Pour plus de détails sur les données utilisées en entrée dans chaque modèle, veuillez vous reporter à la généalogie reprise dans les métadonnées des couches de données individuelles.

b. Ajustement de Modèles Additifs Généralisés (GAM)
---------------------------------------------------
Un modèle GAM est une généralisation du modèle de régression linéaire multiple et consiste à préserver la nature additive du modèle mais en remplaçant les coefficients par des fonctions de lissage des co-variables. Ces fonctions permettent de prendre en compte le caractère non-linéaire de la relation qu’il peut y avoir entre la variable dépendante (teneurs ou stocks) et les co-variables.

Une analyse des relations entre variable cible et co-variables environnementales permet d’ajuster un modèle GAM : le modèle moyen. Un modèle moyen a donc été développé pour chaque variable d'intérêt et pour chaque type d’occupation du sol, à savoir les cultures et les prairies permanentes. Pour chaque occupation de sol, ce modèle a été ajusté sur un jeu de calibration contenant deux tiers des points d’observation concernés, et validé sur le tiers restant.

Une fois le modèle validé, il est appliqué à l’ensemble des couches continues des co-variables environnementales impliquées dans le modèle afin d’obtenir une représentation en continu de la variabilité spatiale de la variable.

c. Simulations Monte-Carlo (uniquement dans le cas des stocks)
---------------------------------------------------------------
Ces simulations permettent de rendre compte des incertitudes associées au calcul des stocks et à la modélisation :
- Le coefficient de variation des stocks (CV = ES/moyenne*100) observés en Wallonie pour le réseau CARBOSOL est connu pour différents sols à l’échelle sub-parcellaire. Sur base de ces coefficients de variation, 100 simulations Monte-Carlo ont été réalisées et, pour chacune d'entre elles, le modèle GAM moyen a été réajusté. De ce fait, 100 modèles GAM ont été produits;
- Pour chacun des 100 modèles réajustés ci-dessus, 100 simulations Monte-Carlo ont été réalisées sur base des intervalles de confiance des paramètres du modèle. Cela a donc donné lieu à la constitution de 10.000 couches GAM (100x100) de données indépendantes pour les stocks.

d. Estimation spatiale et incertitudes de prédiction
------------------------------------------------------
Quand il s’agit de teneurs, le modèle moyen est utilisé pour l’estimation de la couche finale. Les incertitudes liées à la modélisation (ici coefficient de variation - CV) sont calculées en utilisant les intervalles de confiance des paramètres du modèle moyen (estimés selon une approche bayésienne).

Pour les stocks, les 10.000 couches indépendantes sont utilisées pour calculer des statistiques. La médiane est retenue comme valeur prédite. Les incertitudes sont calculées tel que préconisé par le projet GlobalSoilMap (*): les incertitudes de prédiction à 90% correspondent à la différence entre le 95ème percentile et le 5ème percentile. Les couches raster en sortie constituent les produits cartographiques finaux.

3. Les outils

L’ensemble des analyses spatiales et des simulations numériques ont été effectuées sous le logiciel R via le développement de scripts informatiques.

Les couches finales ont été transformées dans ArcGis 10.x afin de les compiler dans une géodatabase (.gdb).

Réf. scientifique : Chartin, C., Stevens, A., Goidts, E., Krüger, I., Carnol, M., van Wesemael, B. Mapping Soil Organic Carbon stocks and estimating uncertainties at the regional scale following a legacy sampling strategy (Southern Belgium, Wallonia). Geoderma Regional, In press. http://dx.doi.org/10.1016/j.geodrs.2016.12.006

(*) Référence : Heuvelink, G.B.M, 2014. Uncertainty quantification of GlobalSoilMap products, in : Arrouays, D., McKenzie, N., Hempel, J., Richer de Forges, 1., McBratney, A. (Eds.), GlobalSoilMap: Basis of the global spatial soil information system. CRC Press, 335-340.

Documents relatifs à la qualité

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Tests de conformité

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