Near infrared reflectance spectroscopy prediction of soil nitrogen supply in humid temperate regions of Canada

La spectroscopie de réflectance dans le proche infrarouge (NIRS) est prometteuse en ce qui touche l’évaluation rapide de la teneur des sols en N total et en C organique, mais il reste encore à tester sa capacité de prédire les réserves en N des sols dont les propriétés physico-chimiques sont contrastantes. La présente étude visait à : i) évaluer les prédictions de la NIRS concernant certains paramètres mesurables du sol (N total, C organique et rapport C/N) ainsi que son efficacité en tant qu’indicateur indirect des réserves en N du sol, en termes de prélèvement de N par le maïs (Zea mays L.), ii) déterminer les effets de l’hétérogénéité des ensembles d’échantillons sur les prédictions de la NIRS. Des échantillons de sol (n = 282 au total) ont été prélevés de 2000 à 2009 dans 52 localités réparties dans quatre provinces du Canada. Ces échantillons ont été divisés en sous-ensembles de texture (particules fines [≥ 350 g d’argile kg−1, n = 101] ou grossières [< 350 g d’argile kg−1, n = 181]). Des modèles prédictifs ont été élaborés en utilisant une méthode modifiée de régression partielle des moindres carrés. La précision des prédictions a été évaluée à l’aide du coefficient de détermination (R2) et du rapport performance/déviation (RPD = erreur-type de prédiction corrigée pour éliminer le biais, divisée par l’erreur-type des données de référence utilisées pour la validation). Pour la totalité de l’ensemble, les prédictions étaient fiables en ce qui concerne le N total, le C organique et le rapport C/N (0,7 ≤ R2 ≤ 0,9, 1,75 ≤ RPD ≤ 3), mais moins fiables en ce qui concerne les réserves en N du sol (R2 < 0,7, RPD < 1,75). La précision des prédictions concernant le N total, le C organique, le rapport C/N et les réserves en N du sol augmentait avec l’homogénéité des échantillons (les résultats étaient plus probants lorsqu’on utilisait les sous ensembles établis selon la texture plutôt que la totalité des échantillons), et on a obtenu des prédictions fiables des réserves en N du sol (RPD ≥ 2,00) en utilisant les sous-ensembles. Cette étude a montré qu’il est possible d’élaborer des modèles prédictifs fiables s’appuyant sur la NIRS pour le N total, le C organique et le rapport C/N des sols présentant des propriétés physico-chimiques contrastantes, de même que pour les réserves en N du sol, en utilisant des sous ensembles homogènes d’échantillons classés par texture.