Accounting for bias and boundary condition effects on measurements of saturated core hydraulic conductivity

Dans la plupart des études hydrologiques, il faut connaître la conductivité hydraulique du sol à l’état saturé K-s. On mesure souvent ce paramètre en utilisant des carottes de sol saturé et un dispositif appliquant une charge hydraulique constante. Comme approche standard pour réduire l’incertitude dans les résultats, on effectue des tests répétés à un même gradient de charge hydraulique. Les tests sur les sols à faible perméabilité sont souvent effectués à des gradients de charge hydraulique élevés afin de réduire le temps de mesure. Notre objectif était de tester les hypothèses implicites courantes du calcul de K-s dans les tests de laboratoire à charge constante, c.-à-d. que la relation linéaire théorique entre le gradient de charge et la densité de flux est vérifiée par les données expérimentales et que la droite passe par l’origine. Dans la présente étude, nous avons utilisé une analyse de régression linéaire pour tester ces hypothèses et nous avons déterminé Ks à partir d’une large gamme de gradients de charge pour des carottes de sable limoneux intactes de 4,5 cm de diamètre et de 10 cm de longueur, des carottes de loam argileux intactes de 10 cm de diamètre et de 10 cm de hauteur, et des colonnes de sable compacté de tailles diverses. Nous avons trouvé des relations non linéaires entre le gradient de charge hydraulique (i) et la densité de flux (q) dans les tests effectués sur des carottes intactes des deux types de sol, particulièrement quand les gradients de charge étaient supérieurs à l’unité. Dans le calcul de Ks par une régression linéaire de données obtenues avec des carottes intactes, nous avons trouvé des valeurs moyennes plus grandes d’un tiers environ que celles que l’on obtient avec la méthode « standard » consistant à calculer la moyenne de plusieurs tests répétés à une même charge hydraulique. La différence entre les résultats de l’analyse par régression et ceux de l’analyse standard est attribuable au biais expérimental, lequel est éliminé par la régression linéaire. Bien que l’on n’ait pu déterminer pour I ou q aucun « seuil » évident permettant de prévoir l’apparition de la non linéarité dans les courbes de I en fonction de q, les résultats obtenus avec les carottes intactes portent à croire que I < 1 et q < 5 x 10⁻³ cm/s.