Agroenvgeo (INRA)
Prédictions spatiales des teneurs totales et extractibles en Zinc
Le réseau RMQS repose sur le suivi de 2200 sites répartis uniformément sur le territoire français (métropole et outre-mer), selon une maille carrée de 16 km de côté. L’évaluation et le suivi de la qualité des sols sont fondés sur l’analyse de propriétés physiques, chimiques et biologiques des sols, associée à la recherche des sources de contamination diffuse et à la connaissance de l’historique de l’occupation et des pratiques de gestion de chaque site.
L’ensemble des prélèvements, mesures et observations réalisés sur un site est détaillé dans le Manuel du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols. La première campagne de prélèvement en métropole s'est déroulée de 2000 à 2009. Le RMQS couvre également les départements d'Outre-mer : après un déploiement en 2006-2007 aux Antilles, la mise en place du RMQS s’est poursuivi à la Réunion, à Mayotte et en Guyane.
La première campagne RMQS, axée sur la contamination des sols, a permis de produire un ensemble de données sur les principaux paramètres pédologiques classiques ainsi que les teneurs en éléments traces (ET) et également des polluants organiques persistants.
Ce jeu de données se base sur les mesures des sites pour fournir les estimations spatialisées à une résolution de 1000 m des teneurs en 9 ET (As, Cd, Cr, Cu, Hg, Pb, Ni, Th et Zn) produites à l’aide d’un algorithme géostatistique robuste. Cette page traite du Zinc.
Simple
- Date ( Creation )
- 2018-03-01
- Date ( Publication )
- 2018-03-01
- Date ( Revision )
- 2023-02-13
- Presentation form
- Digital map
- Credit
-
1 ) Marchant, B. P., N. P. A. Saby, R. M. Lark, P. H. Bellamy, C. C. Jolivet, et D. Arrouays. « Robust analysis of soil properties at the national scale: cadmium content of French soils ». European Journal Of Soil Science 61, nᵒ 1 (2010): 144 52. doi: 10.1111/j.1365-2389.2009.01212.x .
2 ) Marchant, B.P., N.P.A. Saby, et D. Arrouays. « A Survey of Topsoil Arsenic and Mercury Concentrations across France ». Chemosphere 181 (août 2017): 635 44. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2017.04.106. doi: 10.1016%2Fj.chemosphere.2017.04.106 .
3 ) Saby, N. P. A., B. P. Marchant, R. M. Lark, C. C. Jolivet, et D. Arrouays. « Robust geostatistical prediction of trace elements across France ». Geoderma 162, nᵒ 3 4 (2011): 303 11. doi: 10.1016/j.geoderma.2011.03.001.
- Status
- Completed
- Maintenance and update frequency
- Not planned
- Name
- geotiff
- Keywords
-
- RMQS
- Zinc total
- Eléments traces
- Carte de prédiction
- ETM
- ET
- Zinc extractible
- Zinc
- France
- Use limitation
- La fiabilité attendue des données doit être en adéquation avec la résolution d’utilisation annoncée (1000 x 1000 m). Toute interprétation des données à un niveau de précision supérieur à celui indiqué est déconseillée sans observations de terrains complémentaires. Les auteurs tiennent aussi à attirer l'attention des utilisateurs sur le fait que ces estimations concernent les 30 premiers cm du sol.
- Use limitation
- : URL : https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/fr/ La licence qui s'applique pour la réutilisation de cette carte est la licence ouverte « Attribution 2.0 France (CC BY 2.0 FR) » : URL : https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/fr/
- Use limitation
- Free use, subject to mentioning the source (at least the name of the producer) and the date of its last update. Utilisation libre sous réserve de mentionner la source (à minima le nom du producteur) et la date de sa dernière mise à jour.
- Access constraints
- Other restrictions
- Use constraints
- License
- Other constraints
- No restriction of public access Pas de restriction d'accès public
- Spatial representation type
- Grid
- Denominator
- 1000
- Metadata language
- fr
- Topic category
-
- Geoscientific information
- Environment
- Description
- France
))
- Reference system identifier
- http://www.opengis.net/def / EPSG:2154 /
- Topology level
- Geometry only
- Geometric object type
- Surface
- Geometric object count
- 2295
- Distribution format
-
-
geotiff
(
)
-
geotiff
(
)
- OnLine resource
-
pred_teneur_etm_zn_tot
(
OGC:WMS
)
Visualiser la carte du Zinc total
- OnLine resource
-
teneur_etm_zn_ext
(
OGC:WMS
)
Visualiser la carte du Zinc extractible
- OnLine resource
-
Programme RMQS
(
WWW:LINK-1.0-http--link
)
Informations sur le Programme RMQS
- OnLine resource
-
Données disponibles sur le GisSol Dataverse (INRA - Institut National de la Recherche Agronomique)
(
WWW:LINK-1.0-http--link
)
Data INRA
- OnLine resource
-
pred_teneur_etm_zn_tot
(
WWW:DOWNLOAD-1.0-http--download
)
Télécharger la carte du Zinc total (format .tif)
- OnLine resource
-
pred_teneur_etm_zn_ext
(
WWW:DOWNLOAD-1.0-http--download
)
Télécharger la carte du Zinc extractible (format .tif)
- Hierarchy level
- Dataset
- Statement
- La méthodologie utilisée pour modéliser et prédire la variation spatiale des 9 ETM sur l'ensemble du territoire métropolitain français est basée sur celle développée par Marchant et al (2010) pour cartographier le Cd. Elle se base sur un modèle linéaire mixe (Linear Mixed Model - LMM). Les modèles linéaires mixtes sont un type de modèle de régression qui prend en compte à la fois (1) la variation expliquée par des relations déterministes avec les variables indépendantes d'intérêt - effets fixes, et (2) une interpolation spatiale de la variation non expliquée par les variables indépendantes d'intérêt- effets aléatoires. Dans cette étude, la mise en place du LMM s’est traduit par les étapes suivantes : 1. Transformation logarithmique des observations en ET. 2. Estimation des coefficients à effets fixes par la médiane des observations transformées dans chaque classe de matériaux parental. 3. Soustraction des effets fixes des observations transformées pour calculer les résidus. 4. Ajuster les paramètres d'un variogramme de Matérn à l’estimation robuste ponctuelle Dowd du variogramme. 5. Equeutage des données pour éliminer les effets des outliers. 6. Prédictions sur une grille de 1 km de la variation des ET logotransformées par krigeage simple des observations équeutées avec ajout des effets fixes aux prédictions. 7. Transformation inverse des prédictions. Une validation croisée du modèle a été également effectuée.
gmd:MD_Metadata
- File identifier
- 4f532b8a-ce9f-5dc8-b6f9-41e55d7582dd XML
- Metadata language
- fr
- Character set
- UTF8
- Hierarchy level
- Dataset
- Date stamp
- 2023-09-08T15:35:28
- Metadata standard name
- ISO 19115:2003/19139
- Metadata standard version
- 1.0
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