Estimation des propriétés thermiques du sol à partir des mesures du réseau SMOSMANIA
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- Rose Lamothe
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1 Estimation des propriétés thermiques du sol à partir des mesures du réseau SMOSMANIA Jean-Christophe Calvet AMA, Toulouse, 19 janvier 2015
2 2 Conductivité thermique des sols Introduction Capacité thermique volumique (pas de difficulté théorique à condition de connaître la porosité, la texture, la matière organique, ) : Conductivité thermique ( modèles semi-empiriques uniquement) : ( ) avec D h = diffusivité thermique (m 2 /s) Dépend de l humidité du sol, de la fraction de quartz (q), de la température Peters-Lidard et al : q = F sand mais c est une hypothèse forte (!) q : Mesure très difficile et très onéreuse λ : Mesure difficile (surtout in situ) et onéreuse
3 3 Conductivité thermique des sols Questions Observation : Peut-on utiliser des données de routine température/humidité du sol pour caractériser in situ les propriétés thermiques des sols? Peut-on retrouver la fraction de quartz par modélisation inverse? Modélisation : q = F sand? Quel est l impact de la fraction de matière organique du sol? Quel est l impact des graviers? Comment λ répond-il aux variations de l humidité du sol?
4 4 Utilisation des données SMOSMANIA 21 stations dans le sud de la France (Calvet et al. 2007) 50 km FRANCE Humidité et température du sol à 5, 10, 20 et 30 cm SPAIN Peyrusse-Grande
5 5 Utilisation des données SMOSMANIA 21 stations dans le sud de la France (Calvet et al. 2007) Texture, densité sèche, graviers, matière organique ont été mesurés Très grande variété de sols Sols relativement homogènes verticalement de 5 à 20 cm
6 6 Utilisation des données SMOSMANIA Estimation de la diffusivité thermique D h à 10cm Equation de Fourier 1D : Hypothèse : sol homogène verticalement Utilisation de 3 températures (5,10,20 cm)
7 7 Utilisation des données SMOSMANIA Estimation de la diffusivité thermique D h à 10cm Schéma implicite Crank-Nicholson : avec avec et t = 48 min, z i = 10 cm, z i = 5 cm, z i = 10 cm
8 8 Utilisation des données SMOSMANIA Bilan d erreur Filtrage des effets pluie, évaporation et transpiration m 3 m -3 θ m 3 m -3 sur tout le profil
9 9 Modèle de conductivité thermique A saturation : λ sat estimé à partir des λ(θ ) = C h D h à 10cm (minimisation du RMSE) Modélisation inverse : q estimé à partir de Log(λ sat ) = q Log(λq) + Fsom Log(λ som ) + θ sat Log(λw) + Fo Log(λo) avec F = fraction volumique en m3m-3, «o» = other minerals, Fo = 1 θsat Fsom q, et λq = 7.7 Wm-1K-1, λsom = 0.25 Wm-1K-1, λw = Wm-1K-1, λo = 2 Wm-1K-1 En conditions sèches : Nombre de Kersten Ke (Yang et al. 2005) : λ = λ dry + Ke (λ sat λ dry ) Ke = exp{ k T (1-1/(θ /θ sat )) }, k T = 0.36 λ dry estimé à partir de Lu et al. 2007: λ dry = θ sat
10 Résultats 10 Exemple de relation λ(θ) vs. θ /θ sat à 10cm
11 11 Résultats 18 stations exploitables sur 21 q = 0 pour 3 stations (CRD, NBN, PRD) Pour ces 3 stations, λ sat est très faible (0.37 Wm -1 K -1 pour NBN). Causes : racines (Yang et al. 2005)? Pour les 15 stations avec q > 0 : q mod = F sand θ sat,mod (F-test p-value < 0.01, R 2 = 0.60, RMSD = m 3 m -3 ) avec (porosité estimée à partir des mesures de densité sèche à 10 cm) : θ sat,mod = %CLAY / %SILT %SOM / 100 (F-test p-value < 0.01, R 2 = 0.48, RMSD=0.036 m 3 m -3 )
12 12 Résultats Impact de la matière organique q mod = F sand θ sat,mod θ sat,mod = %CLAY / %SILT %SOM / 100
13 13 Résultats : estimation de λ sat A partir de q mod (hors CRD, NBN, PRD)
14 14 Résultats : estimation de λ sat Impact SOM = 0
15 15 Résultats : estimation de λ sat Impact GRAVEL = 0
16 16 Résultats : estimation de λ sat Impact GRAVEL = 0 et SOM = 0
17 17 Résultats : estimation de λ sat Impact GRAVEL = 0 et q = F sand
18 18 Résultats : estimation de λ sat Impact GRAVEL = 0, SOM = 0, et q = F sand
19 19 Conductivité thermique des sols Conclusion Les profils de température du sol près de la surface permettent d estimer la diffusivité thermique du sol (D h ) à 10 cm en condition d évolution rapide du profil (en général vers midi) Une précision de 0.1 C de la mesure de la température permet d estimer D h et la conductivité thermique à environ 20% Recommandation : mesurer la température avec une meilleure précision La relation entre conductivité thermique et humidité du sol permet d estimer λ sat Pour 3 stations, de très faibles valeurs de λsat sont obtenues, probablement en relation avec une forte densité de racines Une fonction de pédotransfert est proposée pour q, faisant intervenir la fraction volumique de sable et la porosité du sol λ sat est surestimé si on ne prend pas en compte la matière organique du sol
20 20 Merci de votre attention Contact : jean-christophe.calvet@meteo.fr
21 21 autres résultats... Estimation de la porosité à 10cm : Wsat,obs estimé à partir des mesures de densité sèche à 10cm Corrélé à %SOM à 10cm et au rapport %CLAY/%SILT (% massique) à 10cm θsat,mod = %CLAY/%SILT %SOM/100 (F-test p-value < 0.01, R2 = 0.48, RMSD=0.036m3m-3) Estimation de la capacité au champ à 10cm : Wfc,obs = 95% percentile des mesures d humidité du sol à 10cm Corrélé à %SOM à 10cm et à %SAND et %GRAVEL à 10cm θfc,mod = %SAND/ %GRAVEL/ %SOM/100 (F-test p-value < 0.001, R2 = 0.66, RMSD=0.048m3m-3)
22 22 autres résultats... θsat et θfc observés
23 23 autres résultats... Fonction de pédo-transfert (qmod) pour q > 0
24 24 autres résultats... q vs. sable pour q > 0
25 25 autres résultats... Ke = exp{ k T (1-1/(θ/θsat)) }, k T = 0.36?
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