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1 Simon Schmidt Géosciences environnementales, Université de Bâle pour les régions de montagnes suisses Carte du risque d'érosion ERKBerg pour les régions de montagne suisses Simon Schmidt, Katrin Meusburger & Christine Alewell Géosciences environnementales, Université de Bâle, Suisse Réunion technique sur la protection des sols en Suisse, Berne, 1e juin 2017 Situation actuelle de la cartographie de l érosion en Suisse Réunion technique sur la protection des sols en Suisse

2 Erosion du sol sur les herbages 72% de la surface agricole suisse est constituée d herbages, dont env. 50% sont situés en région de montagne (Jeangros & Thomet 2004, Bötsch 2004) Les herbages peuvent aussi subir des dégâts d érosion (Meusburger et al. 2012, Konz et al. 2012, Alewell et al. 2013) 3 Revised Universal Soil Loss Equation - RUSLE la carte suisse du risque d érosion se base sur RUSLE avec les 5 facteurs suivants: K * R * C * LS * P =A Panagos et al., 2015, Environmental Science & Policy 4 2

3 Variabilité dans l espace et dans le temps de l érosivité des pluies (facteur R) en Suisse S. Schmidt 1, K. Meusburger 1, P. Panagos 2 & C. Alewell 1 1 Géosciences environnementales, Université de Bâle, Suisse 2 European Commission, Joint Research Centre Ispra, Italie Calcul de l érosivité des pluies L érosivité des pluies est quantifiée en multipliant l énergie cinétique d une précipitation érosive par son intensité maximale en l espace de 30 minutes (Brown & Foster, 1987) Dans des modèles d érosion comme (R)USLE, l érosivité des pluies comme facteur R est généralement exprimée en tant que somme de tous les événements érosifs en une année/un mois (Wischmeier& Smith 1978; Brown & Foster 1987; Renard et al. 1997) 6 3

4 Définition des objectifs Contexte: Identification de saisons et de régions présentant un risque accru d érosion Problématique: superposition de facteurs R et C élevés But: Etude de modèles spatio-temporels de l érosion du sol à travers: l établissement de 12 cartes mensuelles du facteur R l évaluation de la part du facteur R par rapport au facteur R annuel pour certains mois 7 Répartition des stations de mesure Schmidt et al., 2016, Hydrol Earth Syst Sc 8 4

5 Modélisation du facteur saisonnier R I en maximal en été Schmidt et al., 2016, Hydrol Earth Syst Sc en minimal en hiver 9 Modélisation du facteur saisonnier R II Cartes mensuelles du facteur R calculées par régression krigeage pour la Suisse Schmidt et al., in review, Bulletin SSP 10 5

6 Modélisation du facteur saisonnier R III Coefficient de variation maximal de 207% Schmidt et al., 2016, Hydrol Earth Syst Sc 11 Courbe cumulative du facteur R 12% en 9 jours 62% en 4 mois 15% en 15 jours Schmidt et al., 2016, Hydrol Earth Syst Sc 12 6

7 Erodibilité du sol (facteur K) en Suisse et dans les régions de montagne suisses S. Schmidt, C. Alewell, K. Meusburger Géosciences environnementales, Université de Bâle, Suisse Banque de données d échantillons de sol LUCAS 14 7

8 Carte du facteur K Régionalisationdes paramètres du facteur R (granulométrie de la couche supérieure du sol, matière organique, pierrosité, structure du sol et perméabilité) dans 197 sites d échantillonnage Utilisation de covariantes spatiales à haute résolution 15 Variabilité dans l espace et dans le temps de la couverture du sol (facteur C) en Suisse S. Schmidt, C. Alewell, P. Borrelli, K. Meusburger Géosciences environnementales, Université de Bâle, Suisse 8

9 Dynamique spatio-temporelle du facteur C I Identification de saisons et régions sensibles en combinaison avec le facteur R Approche: Déduction du facteur C sur herbage d après le degré de couverture 17 Dynamique spatio-temporelle du facteur C II Swissimage FCIR FCover 300m haute résolution spatiale (0,25m) haute résolution temporelle (10 jours) Linear Spectral Unmixing pondération en pour cent carte spatiale du facteur C carte spatiotemporelle du facteur C Schmidt et al., en préparation Change Detection carte temporelle du facteur C validation données phénologiques 18 9

10 Citizens Observatory Smartphone App I PNR75 «Big data» Projet: WeObserve Integrating Citizen Observers and High Throughput Sensing Devices for Big Data Collection, Integration, and Analysis Collecte, intégration et analyse des données (informatique, Uni Basel) Dégradation du sol et phénologie végétale (Géosciences environnementales, Uni Bâle) Monitoring des oiseaux (Station ornithologique suisse Sempach) 20 10

11 II Application smartphone pour le monitoring de la dégradation des sols et de la phénologie dans les régions alpines Buts: Documentationdu processus de dégradation des sols et de la phénologie du point de vue de l hétérogénéité spatiale et temporelle Etablissement d une banque de donnéessur la distribution spatiale et temporelle de la dégradation du sol et de la phénologie dans les Alpes Sensibilisation du public au problème de la dégradation des sols 21 III Méthodes: Alewell et al., 2015, Bulletin SSP Recrutement de volontaires (randonneurs, skieurs, vététistes) Documentation photographiqueavec l application Saisie de métadonnées(date, coordonnées GPS, point cardinal, attributs supplémentaires comme les causes) Téléchargementdans la banque de données Evaluation, interprétationet applicationscientifiques ultérieures (ground truth, validation) des données 22 11

12 Gain d informations par? Portails géographiques?????????? Images satellites Photos aériennes 23 Perspectives Les variations spatio-temporelles de quelques facteurs (R, C) requièrent une carte dynamique du risque d'érosion pour la Suisse Introduction de mesures sélectives de protection contre l érosion pour certaines régions et périodes présentant un danger accru Réduction des coûts directs causés par l érosion du sol 24 12

13 Simon SCHMIDT Université de Bâle Géosciences environnementales Bernoullistraße 30 CH-4056 Bâle (0) Merci de votre attention S. Schmidt 1, K. Meusburger 1, P. Panagos 2, P. Borrelli 1, C. Alewell 1 1 Géosciences environnementales, Université de Bâle, Suisse 2 European Commission, Joint Research Centre Ispra, Italie Réunion technique sur la protection des sols en Suisse, Berne, 1e juin

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