An approach for assessing impact of land use and biophysical conditions across landscape on recharge rate and nitrogen loading of groundwater.

Li, Q., Qi, J., Xing, Z.S., Li, S., Jiang, Y., Danielescu, S., Zhu, H., Wei, X.H., et Meng, F. (2014). « An approach for assessing impact of land use and biophysical conditions across landscape on recharge rate and nitrogen loading of groundwater. », Agriculture, Ecosystems and Environment, 196, p. 114-124. doi : 10.1016/j.agee.2014.06.028  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

L’évaluation de l’impact des pratiques agricoles sur la qualité des eaux souterraines est essentielle aux fins de la gestion de l’environnement. Cette évaluation est toutefois difficile, à cause de la dynamique de l’utilisation des terres et de l’interaction avec les conditions topographiques et climatiques. Dans le cadre de notre étude, nous avons mis au point une méthode de régression multiple permettant d’évaluer l’impact de l’utilisation des terres sur la qualité des eaux souterraines et leur quantité, en nous servant de l’analyse de covariance pour sélectionner les variables du modèle de régression parmi les variables d’entrée clés d’un modèle SWAT (outil d’évaluation du sol et de l’eau) qui est largement utilisé et bien étalonné. Grâce à cette méthode, on peut appliquer à l’échelle d’un grand bassin hydrographique les prédictions établies pour un petit bassin hydrographique au moyen du modèle SWAT étalonné, afin d’obtenir des estimations spatiales et temporelles de l’alimentation de la nappe souterraine et de la charge en nitrate dans le grand bassin. Cette méthode permet également d’évaluer les répercussions de l’utilisation des terres, des types de sols et des facteurs climatiques sur la qualité de l’eau et la quantité d’eau. Les précipitations, la température de l’air, l’évapotranspiration, l’utilisation des terres et les types de sols sont considérés comme les facteurs les plus importants pour l’estimation des taux mensuels d’alimentation de la nappe souterraine et de charge en nitrate à l’aide de la méthode élaborée. Parmi les différentes cultures étudiées, la culture de la pomme de terre est celle qui a la plus grande incidence sur la charge en nitrate des eaux souterraines. Il existe une bonne concordance entre les prédictions des modèles de régression multiple sur le taux d’alimentation mensuel de la nappe souterraine mis au point dans le cadre de notre étude et les prédictions du modèle SWAT (R2 > 0,77). Les résultats des modèles de la charge en nitrate mensuelle n’ont pas été très satisfaisants, mais ont quand même présenté une concordance raisonnable avec les résultats du modèle SWAT (valeurs R2 > 0,60). En outre, la méthode mise au point peut facilement être greffée à des modèles de simulation des eaux souterraines à grande échelle (p. ex., MODFLOW) pour l’estimation de la variabilité spatiale des caractéristiques du paysage en termes de pollution de sources diffuses.

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