The inventory-based approach for prediction of SOC change following land use change
Résumé
Quantification des impacts du changement d’affectation des terres sur les stocks de carbone organique des sols sur base de l’interprétation de différents inventaires pédologiques
Cet article décrit et illustre une méthode pour prédire le changement temporel du stock de carbone organique dans le sol (COS) résultant d’un changement d’affectation des terres sur base des différences observées dans l’espace. La méthode repose sur l’inventaire des teneurs en COS pour différentes combinaisons de sols et d’affectation des terres, appelées “unités paysagères”. Les différences dans les teneurs en COS pour des unités paysagères, sur un même type de sol soumis à diverses affectations des terres, sont interprétées par rapport au changement d’affectation des terres. Nous concluons d’une analyse de séries temporelles des statistiques agricoles sur les cultures, les herbages et les effluents d’élevages, que cette méthode est une alternative peu coûteuse à des méthodes plus complexes telles que les estimations multi-temporelles et la modélisation. Notre méthode présuppose toutefois (i) un inventaire représentatif des conditions actuelles de gestion des terres et du climat et (ii) des données statistiques récentes sur l’importance et les types de changement d’affectation des terres. Nous discutons des exemples de gestion des terres et de changement d’affectation des terres comme la conversion de pâtures en terres de culture et celle de prairies permanentes en prairies temporaires, et enfin l’apport d’effluents d’élevage.
Abstract
This paper describes and illustrates an approach to predict soil organic carbon (SOC) change in time after land use change as derived from SOC differences in space. The approach requires the availability of a SOC inventory for spatially explicit combinations of soil and land use type, further termed landscape units (LSU). SOC of LSU with equal soil type but different land use type are compared and the observed differences in SOC are interpreted as the expected SOC change after the corresponding land use change. From a confrontation with time series of agro-statistical data on crop and grassland areas and on animal manure production, we conclude that the approach is a low-cost alternative for more complex methods like multi- temporal assessments and modelling, provided that (i) an inventory reflecting current management and climate conditions and (ii) additional information on the extent and type of recent land use changes are available. Examples of land use and land management changes are discussed, such as grassland – cropland conversions, the conversion of permanent to temporary grassland, or changes in manure application.