The soil data bases of the Gis Soil

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Submitted on 5 Jun 2020

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The soil data bases of the Gis Soil

Claudy Jolivet

To cite this version:

Claudy Jolivet. The soil data bases of the Gis Soil. 1. session DIVGRASS, Nov 2011, Aix-en-Provence,

France. 36 p. �hal-02803223�

1

^ère

 session DIVGRASS, CESAB Aix­en­Provence – 21 au 25 Novembre 2011

Claudy Jolivet

INRA, US 1106 InfoSol, Orléans

The soil data  bases of the Gis 

Soil 

National soil survey databases

Inventory, Management and  Conservation of Soils (IGCS)

1/250 000 to 1/10 000

Inventorying and monitoring programs dedicated to improve the  knowledge of French soil distribution and evolution 

Geographical French Soil data  base (BDGSF)

1/1 000 000

French soil monitoring network (RMQS)

Semantic base (SGBD) Geographic base (SIG)

Type of data

Lo c atio n  X, Y

G e o re fe re nc e d s o il m apping   units

UCS 2 UCS 1

UCS 3

S urfac e  data

UCS 1

UCS 2

UCS 3

Po int data

Profil1

Caractères descriptifs

PROFILHORIZON ANALYSE

Profil1 Ho1.1 Ana

Ho1 .2

Caractères descriptifs UCS UTS STRATE

Ucs1 UCS 1 Uts1.1 ^{UTS 1}

Elaboration 

of a soil map and database

BDGSF (1/1 000 000) : structure of  the data base

M et ad at a d at ab as e In ve nt ai re d es é tu de s pé do lo gi qu es

Knowledge database

Rules and pedotransfert functions

Higher resolution databases

Geographic database 1/1 000 000

Descriptive Attributes

Estimated Attributes UTS

1 2 3 UCS

Descriptive Attributes 1

2 3 1

2

3 1

Analytical database

Representative soil profiles Profiles

Descriptive Attributes 1

2

3

BDGSF : Available attributes in  geographic database

 STU : soil type unit

 SOIL : soil type  FAO­Unesco 1974 (modified)

 TEXT1 / TEXT2 : dominant or secondary texture of surface

 SLOPE1/SLOPE2 : dominant or secondary slope

 AGLIM1/AGLIM2 : dominant ou secondary phase 

 MAT1 / MAT2 : dominant or secondary parent material 

 ZMIN / ZMAX : minimum or maximum elevation

 USE1 / USE2 : land use

 DT :  depth of change in soil texture

 TD1 / TD2 : texture of subsurface

 ROO : depth of apparition of root obstacle

 IL : depth of apparition of impermeable layer

 WR : water regime

 WM1 / WM2 / WM3 : hydraulic management

 CFL : confidence level

BDGSF : Available attributes in soil  profiles table  (measured or estimated)

 Profile : 

 Soil type

 Parent material

 Water table level

 Location

 Horizon :

 Soil type

 Depth

 Particle size distribution

 Amounts of stones and gravels

 Organic Carbon

 Bulk density

 Porosity

 Water retention (1500, 100, 10, 1 kPa, FC)

Exemple of attribute in BDGSF : soil 

types distribution

 To identify and locate the main soil types at regional  scale and to characterise their properties

 To elaborate quality databases for soil data users

 To assess soil abilities and risks for different land uses  (agriculture, environment, territories management)

So ur ce  : I NR A  Or léa ns « Inventoring to better manage  soils »

Inventory, Management and 

Conservation of Soils (IGCS)

1/10 000 Plots

Secteurs de référence (SR)

1/50 000 à 1/100 000 Small regions Connaissance

Pédologique de la France (CPF)

1/250 000

Regions, Departements Référentiels Régionaux

Pédologiques (RRP)

IGCS :  a multi­scale program

Progressive enrichment

IGCS : 

structure of the database

Référentiels régionaux pédologiques :  state of progress 

Wallis-et-Futuna

Mayotte St Pierre-et-Miquelon Nouvelle Calédonie

Martinique

Guadeloupe

Guyane

Réunion

0 50 Kilomètres 100 200

Légende

No RRP

RRP starting in 2011 RRP in progress

RRP completed

1/250 000 scale 

80% of the territory in progress or completed

1/100 000 scale

CPF completed and published CPF completed but not published CPF in progress

Châteauroux Bourges Versailles

Châteaud un

St Jean d’Angely

C éret Mont-Louis

Perpignan Lod è ve

Tarbes Auch Toulouse

Muret Montauban Condom Langon

Bordeaux Brive

la Gaillarde Lesparre

M

é

^doc

Royan Angou-

lême St Léonard

de Noblas Bellac La

La Rochelle

Poitiers Montmorillon Fontenay

le Comte

-

Ch â telleraultLe Blanc Chinon Loches

Tours Blois Angers

Vierzon Gien

Montluçon Moulins Vichy StAmand

-

Montrond Orl é ans Montargis Auxerre

Avallon Tonnerre

Beaune Dijon Sens Troyes

Chartres

Paris Meaux Beauvais Compi ègneSoissons Reims

St Quentin Laon Boulogne /

mer

Lorient Janz é

Auray

Carentan

Argel èss / Mer Millau Le Vigan

Montpellier Arles N

î

^mes

Aix- en provence

Toulon Orange

Carpentras Digne

St Tropez Cannes

Privas Die Gap

St Etienne

Colmar St Di é Nancy Metz

St Dizier

Langres

Besançon

StAmourSt Claude Thonon lesBains Chamonix St Gervais lesBains

Sisteron Barcelonnette Embrun

Nyons

Castellane

B é

é

^ziers

é Confolens

Bastia

Calvi

Ajaccio

Bonifacio Bastelica Corte

Vico Porto- Vecchio Draguignan

Marseille

Nice Vieve

Rivesaltes Carcassonne Castres

Foix Pamiers

Albi Carmaux Rodez

Toulouse Lavaur St Gaudens

StGirons Bagnères-de-

Luchon

-

è Argel è s

-

Gazost Larrau

Pau Dax Maul é on Licharre Espelette

Bayonne Aire / adour Mont de Marsan Soustons

Mimizan Bazas Agen Moissac Cahors Florac Alès

Arcachon Marmande Gourdon Figeac Decazeville Mende Largenti è re

Brian çon

ç

Vizille Moutiers Grenoble

Romans

/

Valence Le Puy St Flour

Firminy St Jean de

Maurienne Brioude

Mauriac

Aurillac Tulle Sarlat Périgueux St Yrieix Bergerac P

é

^rigueux

Nontron Jonzac St Laurent etBenon

Saintes Limoges

Guéret

Ussel Aubusson La Châtre Niort

Clermont Ferrand Montbrison Lyon

Roanne

Belley Chamb é ry

é

Bourg en Bresse Villefranche sur Saône

Annecy M âconcon

Charolles Les Sables

d'Olonne Challans

Ile d'Yeu La Roche

sur Yon Parthenay Saumur Cholet Nantes St Nazaire

Decize Nevers ChChinon

â

^teau

Autun Chalon sur Sa ô nee

Lons le Sauniers Pontarlier

Morteau Vannes Redon

Ploermel

Segre

Ch

â

teaubriantLa Fl èche Le Mans Vend ôme

Romorantin Cosne sur

Loire Gray

Ch

â

^tillon

sur Seine Montbard

Luxeuil les Bains

Vesoul Belfort Thann Mulhouse

Altkirch Strasbourg Lun éville Epinal Chaumont Bar le Duc Bar sur Aube Romilly sur Seine Provins Melun

Fontainebleau Voves Dreux Alen ç on

Mamers Flers

Mayenne Avranches Laval Rennes St Malo Loud é ac

é

St Brieuc Pontivy Guingamp Chateaulin Quimper Pont Croix

Brest Morlaix Plabennec

Perros

Guirec Granville St Lô Briquebec

Falaise Caen

Bernay Le Havre Rouen

Evreux Epernay Ch â lon s/MarneSt Mihiel

Verdun Thionville

SarreguemiHaguenau Wissebourg Forbach

Cherbourg St Vaast la

Hougue F

é

^camp Yvetot

Dieppe

Abbeville Amiens

Montdidie

r

CambraiAvesnes sur HelpeGivet

Montm édyLongwy Arras ValenciennesMaubeuge

Montreuil Lille St Omer Dunkerque

Mid 2011

Neufchâtel en Bray

Vouziers Mézières

Connaissance Pédologique de la 

France : state of progress 

Secteurs de Référence :

Anciens secteurs : drainage et  irrigation

1 : 10 000

Nouveaux secteurs

Secteurs de Référence : 

state of progress 

DONESOL : the national data base for  inventory and monitoring programs

 multi­scale A harmonised checked (quality)

evolutive shared database

4 500 studies

88 000 soil profiles

12 300 000 data

180 regional  collaborators who  collect the data and 

implement the  database, which are 

often the owners of  the data

IGCS :  Regional partnership network

ENITAB  ENITAB  CRA­Aq  CRA­Aq 

CDA CDA    CRA­Br, CDA CRA­Br, CDA

CDA CDA CDA CDA

CRA­Li CRA­Li CDA CDA

ISA Lille ISA Lille DRAAF DRAAF

CDA CG53 CDA CG53

LaSalle Beauvais LaSalle Beauvais

CRA­Pi, CDA CRA­Pi, CDA

CRA­PC  CRA­PC 

CDA  CDA 

SCP SCP GRAPE   GRAPE  

CDA CDA Univ­FC Univ­FC Univ­Caen 

Univ­Caen  CDA,  CDA,  DRAAF DRAAF

CDA CDA

INP­ENSAT INP­ENSAT CRA­MP CRA­MP

CDA CDA DRAAF DRAAF

SIRA SIRA CRA­RA  CRA­RA 

CDA CDA SIG­LR

SIG­LR INRA  INRA  Sciterre Sciterre

ARAA  ARAA  CRA­L

CRA­L CDA CDA ANDRA ANDRA CDA  CDA 

Sol  Sol  Est DRAA Est DRAA F F AGROSU AGROSU P­DIJON P­DIJON

CDA CDA VetAgroSup VetAgroSup

Sol & 

Sol & 

Environnement Environnement

OEC OEC ONF ONF CRPF CRPF ODARC ODARC

Conservatoire du Littoral Conservatoire du Littoral

INRA INRA

IRD

INRA ­ IRD INRA ­ IRD

NOUVELLE CALÉDONIE

INRA ­ IRD

INRA ­ IRD IRD IRD IRD IRD IRD ­ CIRAD IRD ­ CIRAD AGROCAMPUS Ouest

AGROCAMPUS Ouest Sol Conseil Sol Conseil

•  National statement (global statistic report on soil parameters  evolution)

•  Mapping (to get an instant picture of soil quality and detect  gradients)

•  Warning (early detection of unsuspected evolution)

•  Exploration (to explore the relation between soil quality and  possible controlling factors) 

•  Validation (of spatial predictions issued from external  modelling procedures)

•  Archiving (to constitute a bank of soil samples)

Réseau de Mesures de la  Qualité des Sols (RMQS)

« Monitoring the soil quality of 

French soils » 

• 2200 sites

• located along a   16 km x 16 km grid

• representative of  soil types and land  uses in France

• regularly resampled

RMQS : 

a systematic network

N

5 m 2 m

2 m

20 m

1 4 1 4 1 4 1 4 1 4

1 4 1 4 1 4 1 4 1 4

1 4 1 4 1 4 1 4 1 4

1 4 1 4 1 4 1 4 1 4

1 4 1 4 1 4 1 4 1 4

2 3 2 3 2 3 2 3 2 3

2 3 2 3 2 3 2 3 2 3

2 3 2 3 2 3 2 3 2 3

2 3 2 3 2 3 2 3 2 3

2 3 2 3 2 3 2 3 2 3

Sampling surface

pedological pit

Soil sampling and description

Environment and  contamination sources History and 

management pratices

Observations on sites

Vegetation relevés

3. Natural vegetation 1. Forests

2. Permanent grasslands

Soil analysis

• Contaminants : 

   trace elements   (Cd, Co, Cr, Cu, Mo, Ni, Pb, Tl, Zn)  

  persistant organic   pollutants  (PAH, OCP, Pesticides, dioxines)

   pathogen   microorganisms

• Agronomic parameters :  pH, organic carbon, 

nitrogen, phosphorus, particle size distribution, CEC and  exchangeable cations, major elements, boron, CaCO3,  free iron

• Biodiversité : 

   microorganisms   (bacterial and fungi ADN)  

   soil fauna   (nematodes, collembola, earthworms…)

Implementation of the first campain :  2000­2009

2200 sites  with 18 sites  overseas

Guadeloupe et Martinique

Summary of the first campain

• 10 years of sampling

• 1 600 soil pits

• from 0 to 2500 meters (elevation)

• 98 000 soil augering 

• 24 000 samples (60 tons) 

• 1 800 000 data collected

• 300 participants ( Among which 6 mules and 3 donkeys )

Soil land uses

893

598 554

66 54 21 7 34

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

successions culturales

surfaces boisées

surfaces toujours en

herbe

vignes vergers et

cultures pérennes arbustives

milieux naturels particuliers

friches parcs et jardins

prélèvement impossible

N o m b re d e s it es

Vegetation relevés

559 relevés

Agronomic soil parameter

pH water (0­30 cm) Saturation ratio in exchangeable  cations (0­30 cm)

Source : Gis Sol 2011, L’état des Sols de France

Source : Martin et al, 2011, Biogeoscience

Organic carbon stocks 

OC stock 0­30 cm = 3,260±0,872 Pg C

Stock de C (kg/m²)

BRT model*

*SOC stocks = f (climate, NPP, soil properties, land use)

OC content (0­30 cm)

ECOMIC­RMQS

Microbiogeography in French soils based on  molecular approach

Soil microbial biomass µg ADN /kg soil

DNA µg/kg

20991.1 1749.58

Soils ADN qPCR ADNr 16S

Source : Dequiedt et al, 2011 ­ Global Ecology and Biogeography

Surface (0-30 cm)

Total lead content (HF) 

Surface (0-30 cm) + parent material

Matériau parental extrait de la BD des sols de France à 1/1 000 000

Source : Gis Sol 2011, L’état des Sols de France

POP­RMQS

Screening of persistants organic pollutants in RMQS soils (PAH, dioxines et furanes, OCP, herbicides)

80 molecules screened on 123 sites

lindane was  detected on  100 % on the  screened 

samples

Source : Villanneau et al., 2009, Chemosphere

   

Vegetation relevés  on RMQS sites

 how ?

 why ?

   

RMQS :

 Soil sampling and description

 More than 500 site with permanent cover : permanent grasslands, forests, natural vegetation, _fallows 

(no cultivation practices from the last 10 years)

Objectives of the relevé :

 description of the vegetation to qualify the site (Corine Biotope)

 Evaluation of specific diversity to study the relationships between soil parameters (microbial) and vegetation diversity

 

  Quick method (max 1 h per site)

   

4 relevés per site

(at the corners of the site)

Releve strategy on RMQS site

Variable surface :

Circle of 1 m < radius < 3,5 m π m² < surface < 40 m²

Vascular plants

espèce distance

1 8

2 12

3 33

4 42

5 51

6 53

7 72

8 80

9 81

10 84

11 90

12 93

espèce d (cm)

1     5

2   18

3   21

4   32

5   96

6 128

7 178

8 190

9 170

10 208

espèce d (cm)

1   23

2   47

3 121

4 168

5 199

6 280

7 320

8 9 10

Methodology

Exemple of vegetation relevé

N°RMQS 11797

Date 06/05/2008

Commune BESSUEJOULS

Département 12

Descripteur SBA

Numéro du site RMQS Angle Distance (en cm) Code espèce

1797 NW 4 TARAXA Z

1797 NW 5 BELL PER

1797 NW 5 SENE JAC

1797 NW 6 MEDI LUP

1797 NW 8 VALERI Z

1797 NW 11 POA TRI

1797 NW 12 TRIF REP

1797 NW 13 VICI HIR

1797 NW 14 LOLI MUL

1797 NW 19 VICI SAT

1797 NW 21 RANU BUL

1797 NW 25 PLAN LAN

1797 NW 26 GERA DIS

1797 NW 32 LEON AUT

1797 NW 34 GALI SAX

1797 NW 42 VERO ARV

1797 NW 60 FEST PRA

1797 NW 63 MENTHA Z

1797 NW 65 PRUN SPI

1797 NW 67 CERA FON

1797 NW 80 BROM HOR

1797 NW 82 GERA MOL

11151 NW 88 POA PRA

1797 NE 0 LOLI PER

1797 NE 4 BELL PER

1797 NE 7 POA TRI

1797 NE 8 GERA DIS

1797 NE 8 TRIF ARV

1797 NE 12 TARAXA Z

1797 NE 12 DACT GLO

1797 NE 12 BROM HOR

1797 NE 13 RANU BUL

1797 NE 18 RUME ACE

1797 NE 26 VICI SAT

1797 NE 34 SENE JAC

1797 NE 41 VICI HIR

1797 NE 42 FEST PRA

1797 NE 56 CENT JAC

1797 NE 68 LAMI PUR

1797 NE 70 MEDI LUP

1797 NE 79 VERO ARV

1797 NE 81 LEON AUT

1797 NE 89 VERO ARV

1797 NE 92 TRIF REP

1797 SW 0 BROM HOR

1797 SW 0 LOTU COR

1797 SW 1 POA TRI

1797 SW 4 SAXI GRA

1797 SW 6 CIRS VUL

1797 SW 6 FRAG VES

1797 SW 7 GALI SAX

1797 SW 11 RANU BUL

1797 SW 12 VICI HIR

1797 SW 14 FEST PRA

1797 SW 17 MEDI LUP

1797 SW 18 POTE REP

1797 SW 19 GERA DIS

1797 SW 24 BRASSICA

1797 SW 25 BELL PER

1797 SW 29 SANG MIN

1797 SW 33 CERA FON

1797 SW 35 MYOS ARV

1797 SW 35 SENE JAC

1797 SW 44 VALERI Z

1797 SW 63 LOLI PER

1797 SW 65 TARAXA Z

1797 SW 67 VERO ARV

1797 SW 76 LAMI PUR

1797 SW 81 LOLI MUL

1797 SW 85 RUME ACE

1797 SE 0 LOLI PER

1797 SE 6 MEDI LUP

1797 SE 8 TARAXA Z

1797 SE 9 PLAN LAN

1797 SE 11 GERA DIS

1797 SE 11 POA TRI

1797 SE 21 BROM STE

1797 SE 24 POA ANN

1797 SE 25 SENE JAC

1797 SE 25 FEST PRA

1797 SE 26 MYOS ARV

1797 SE 26 MEDI ARA

1797 SE 32 RANU BUL

1797 SE 36 CERA FON

1797 SE 37 BROM HOR

1797 SE 40 TRIF ARV

1797 SE 43 RUME ACE

1797 SE 44 BELL PER

1797 SE 57 VICI HIR

1797 SE 61 GALI SAX

1797 SE 67 DAUC CAR

1797 SE 82 VICI SAT

Nomenclature : TAXREF  (MNHN)

02/2008 Data analysis by S. Barbier  (CBN Aquitaine) 559 relevés +  Over the whole territory Data available Soil data associated Management practices Inframetric georeferencement

> 80 observers ­

Various competence

non exhaustive method

January to december

Contact & infos …

INRA, US 1106 InfoSol

Centre de Recherche d’Orléans 2163, Avenue de la Pomme de Pin

CS 40001 ARDON  45075 Orléans cedex 2

Tél. 02 38 41 48 24 – Fax 02 38 41 78 69

claudy.jolivet@orleans.inra.fr

http://www.gissol.fr

Claudy Jolivet

Pédologue, Responsable du Réseau 

de Mesures de la Qualité des Sols