Les outils de prévision de l’érosion des ravines peuvent conduire à une meilleure gestion des terres


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  • L’érosion des sols est un problème important pour la production agricole, affectant la qualité des sols et entraînant la pénétration de polluants dans les cours d’eau. Parmi toutes les étapes de l’érosion des sols, l’érosion en ravines est la phase la plus sévère, où de grands canaux sont creusés à travers le champ. Une fois que les ravines se sont développées, elles sont difficiles à gérer par le carrelage ; elles nécessitent une approche plus globale le long de la zone impactée.

    Des chercheurs de l’Université de l’Illinois ont développé un cadre de modélisation qui utilise des données environnementales de télédétection pour prédire plus précisément la susceptibilité à l’érosion des ravines. Ce modèle prédictif permet aux propriétaires fonciers et aux organismes de conservation de diriger les ressources de gestion vers les zones les plus vulnérables.

    « Les processus d’érosion sont compliqués à prévoir, car il y a tellement de facteurs en jeu, y compris l’activité des agriculteurs, le climat, les précipitations, la température, le développement de la végétation, la topographie et de nombreuses autres variables qui changent toujours avec le temps. Nous voulions intégrer davantage de ces facteurs. variabilités dans l’espace et le temps dans notre modèle pour réduire l’incertitude de la prédiction », explique Jorge Guzman, professeur adjoint de recherche au Département de génie agricole et biologique (ABE) de l’Université de l’Ile et co-auteur de l’article, publié dans la Journal d’hydrologie : études régionales.

    Les chercheurs ont mené l’étude dans le comté de Jefferson, dans l’Illinois, où 59 % des terres sont utilisées pour la production agricole, principalement le maïs et le soja. La région est typique de la production de cultures en rangs dans le Midwest.

    « Nous prédisons la localisation géospatiale de l’érosion des ravines sur la base de données spatiales et temporelles à haute résolution issues de la détection par satellite », explique Jeongho Han, doctorant à l’ABE et auteur principal de l’article.

    « Nous avons utilisé le modèle d’entropie maximale, ou MaxEnt, pour prédire les zones à forte probabilité d’érosion des ravines. En règle générale, les chercheurs se sont concentrés sur des variables statiques telles que le sol, l’altitude et la pente, mais nous avons ajouté des variables temporelles telles que les précipitations et la végétation car l’érosion est fortement affectée par la croissance des cultures, la température et l’intensité des précipitations », déclare Han.

    « Par exemple, l’Illinois a un régime de pluie bimodal, avec des précipitations plus abondantes au printemps et à l’automne. Nous devons tenir compte de la variabilité temporelle de ces facteurs. »

    L’ajout de variables dynamiques a aidé les chercheurs à créer un cadre de modélisation qui représente plus précisément la complexité des facteurs qui affectent l’érosion.

    Pour confirmer leurs résultats de modélisation avec les emplacements réels des ravines, Han et Guzman ont analysé les données LiDAR de l’Illinois Geospatial Data Clearinghouse cartographiées à une résolution spatiale de 2 mètres, qui fournit une détection de la lumière de surface aéroportée pour tout l’Illinois. En comparant les images de deux années différentes, ils ont pu identifier les changements d’élévation de la surface qui pourraient indiquer la formation de ravines. Ces emplacements identifiés ont ensuite été filtrés et traités pour éliminer l’intervention humaine directe comme l’exploitation minière, la construction et d’autres activités, ainsi que pour réduire l’inférence du ravin à la précision du LiDAR.

    Dans l’ensemble, les chercheurs ont découvert que 7,4 % des terres agricoles de la zone d’étude présentaient un risque élevé d’érosion par ravinement.

    Parmi tous les facteurs pris en compte, la pente, l’utilisation des terres, les précipitations quotidiennes maximales saisonnières et la matière organique ont indiqué la contribution la plus élevée à la prédiction de la présence de ravines. Les chercheurs ont également découvert que les changements spatio-temporels de la couverture terrestre et des précipitations étaient cruciaux pour prédire la formation de ravines dans les zones agricoles.

    Leur approche peut être appliquée à toutes les zones agricoles de la région du Midwest américain qui partagent des variables similaires en matière de gestion des terres et d’environnement.

    « L’idée principale est que si nous savons où les ravins sont plus susceptibles de se développer, nous pouvons commencer à mettre en œuvre des pratiques de gestion des terres », explique Guzman. « De nombreux outils et programmes sont disponibles pour la gestion de l’érosion et des éléments nutritifs. Le défi est de savoir comment optimiser ces efforts plus efficacement. Les propriétaires fonciers, les communautés, les décideurs et les agences de conservation peuvent utiliser nos outils pour cibler les programmes et les processus qui dirigent les ressources là où elles sont le plus nécessaires. « 

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