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Séquestration de C
atmosphérique dans la
biomasse racinaire de
plantations de saules
Par Gilbert Tremblay
Sous la supervision de
Nicolas Bélanger CEF - TÉLUQ
Et
François Courchesne U de M
Cycle du Carbone: puits et sources
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Contexte
Le dégazage de C fossile dans l’atmosphère
influence le climat global (GIEC, 2007)
Objectifs spécifiques:
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Objectifs
Quantifier la séquestration du C dans la biomasse
racinaire totale produite annuellement par unité de
surface par le saule en cultures intensives en courtes rotations(Mg/ha/an).
(Identifier les sources de var. de la productivité et de
la concentration de C et de N dans les racines pour
mieux estimer la quantité de C immobilisée.)
Déterminer l’influence des conditions pédologiques et climatiques sur la variation de productivité
racinaire et la séquestration du C des sites .
Échantillonnage:
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Méthode
Biomasse racinaire totale:
Par excavation manuelle
Séparée par :
1) Sites (n=8)
2) Souche (n=6)
3) Diamètre (n=4)
Classes diamétrales:
Moins que 0.5 mm
0.5 à 1.0 mm
1.0 à 2.0 mm
Plus que 2.0 mm
Ex: Site Abitibi
Échantillonnage:
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Méthode
Biomasse racinaire fine:
Par ingrowth core
Séparée par :
1) Sites (n=5) Pour couvrir la variabilité intersite
2) Placette (n=3) Pour couvrir la variabilité intrasite
3) Distance (n=3) Pour couvrir la variabilité
spatiale des rangs
Ex: ABI Placette 1
Statistiques:
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Méthode
Données de productivité racinaire totale :
Biomasse totale (Mg/ha/an)
Qté C tot (Mg/ha/an)
Qté N tot (Mg/ha/an)
Nombre de racines ligneuses (qté)
Diamètre au collet (cm) (relation allométrique R2 : 93.9%)
et données de productivité racinaire fine:
Biomasse totale (g / ingrowth core / an)
Qté C tot (g / ingrowth core / an)
Qté N tot (g / ingrowth core / an)
Productivité racinaire totale: Objectif1
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Estimer correctement le contenu en C et en N de
la biomasse: créer des compartiments à C et N
homogènes.
Diamètre racinaire fait varier la respiration
racinaire et donc le contenu en C.
On peut substituer la biomasse au C: au delà de
0.5 mm de diamètre, le C ne varie pas significa-
tivement d’un diamètre racinaire à l’autre.
Concentration en C selon le diamètre racinaire pour les huit sites.
0,5mm
Très faible variation :
Var entre 46 et 47.5%
Productivité racinaire totale: Objectif1
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
BIOMASSE
Tukey Honest Significant Diff.
ABI ≠ HTG (prob 0.0804)
ABI ≠ SJPJ (prob 0.0693)
QTÉ DE CARBONE
Tukey Honest Significant Diff.
ABI ≠ HTG (prob 0.0648)
ABI ≠ SJPJ (prob 0.0768)
ABI ≠ LAV (prob 0.369)
Productivité racinaire (biomasse et Qté C) totale
moyenne annuelle des plants excavés aux huit sites.
QTÉ DE CARBONE:0.3 – 0.9 environ Significativement différent ANOVA one-way: 0.065
BIOMASSE: 0.75 – 1.75 environ Significativement différent ANOVA one-way: 0.026
Productivité racinaire totale: Objectif2: Lien facteurs environnementaux
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques
Densité, pH, % Sable, % Argile, % Matière organique,
CEC, N, C, Ca, Mg, K, P2O5 et CaCO3.
Variables climatiques (Sur 10 ans et sur 40 ans)
Température de l’année, de la saison de croissance et
des saisons individuelles.
Précipitations de l’année, de la saison de croissance et
des saisons individuelles.
Productivité racinaire totale Objectif2: Analyses
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Triplot RDA
RDA1
RD
A2
Biomasse annuelle
Nombre de racines ligneuses
Diamètre au collet
ABI
SJPJ
MTL
STR
BOI
LAV
RXP
HTG
T° Saison croissance
Précipitations Automne
Précipitations Été
Conc H+
-10
1
Analyse canonique de
redondance (RDA) Partition de variance
des variables sélectionnées
Axe1: 38.08%(0.01 sig) Axe2: 27.01%(0.01 sig) Axe3: 14.91%(0.025 sig) Total: 80.00% (0.005 sig)
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Productivité racinaire fine moyenne annuelle des ingrowth core aux cinq sites.
Biom et C Significativement différent
ANOVA one-way: 0.083
Tukey Honest Significant
Diff.
SJPJ ≠ LAV (prob 0.0935)
Productivité racinaire fine Objectif1
3 ans 3 ans 8 ans 4 ans 9 ans
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
RDA1
RD
A2
Biomasse totale
Qté Carbone totale
Qté Azote totale
ABI1
ABI3
ABI5
SJPJ1
SJPJ3
SJPJ5
MTL1
MTL3
MTL5
STR1
STR3
STR5
LAV1
LAV3
LAV5
Contenu volumetriqueen eau du sol
Carbone
Conc H+-1
01
Analyse canonique de
redondance (RDA) Partition de variance
des variables sélectionnées
Productivité racinaire fine Objectif2: Analyses
+ Pédologique = Taux de survie
Influencé par le climat?
Axe1: 66.72%(0.005 sig) Axe2: 2.23%(0.37 sig) Total: 69.00% (0.005 sig)
Objectif 1: Productivité
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Conclusion
La productivité racinaire des plantations varie significativement d’un site à l’autre.
Le diamètre n’influence pas significativement le bilan
global du C dans les racines.
LA BIOMASSE RACINAIRE TOTALE
La productivité racinaire des plantations varie
significativement d’un site à l’autre.
La distribution de la productivité suit celle de la
biomasse racinaire totale.
Dans l’avenir proche: Établir des liens entre les
productivités racinaire et aérienne !
LA BIOMASSE RACINAIRE FINE
Objectif 2: Lien avec les facteurs environnementaux
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Conclusion
Davantage influencée par les conditions
pédologiques (pH, C) que climatiques (VWC)
Facteurs limitant: nutriments et eau.
LA BIOMASSE RACINAIRE TOTALE
LA BIOMASSE RACINAIRE FINE
Principalement influencée par les conditions
climatiques.
Influence (limitée) du pH sur les productivités racinaires
globales et fines.
Influence importante des précipitations sur la
productivité racinaire.
LES BIOMASSES RACINAIRES TOTALE ET FINE
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Merci à:
FQRNT pour son soutient financier
Benoit Cloutier-Hurteau, Pierre Legendre,
Marie-Claude Turmel, Benoit Lafleur,
Mario Fontana, Simon Constantineau,
Joanie Labonté et Julie Labonté
pour leur soutient moral et leur aide.
Remerciements
Bibliographie Amlin, N. Rood, S. (2002) Comparative Tolerances of Riparian Willows and Cottonwoods to
Water-Table Decline. Wetlands Vol. 22(2):338-346
GIEC (2007) The Carbon Cycle and the Climate System. Sur le site IPCC.com consulté le 20/02/13
http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg1/en/ch7s7-3.html
Labrecque & Teodorescu (2005) Field performance and biomass production of 12 willow
and poplar clones in short-rotation coppice in southern Quebec. Biomass and Bioenergy 29:1-9
Legendre & Legendre (2012) Numerical Ecology, 3rd edition. Elsevier, 1006 pages
Marschner P. (2012) Mineral Nutrition of Higher Plants. 3ieme éd. Academic Press Etats-Unis 672
p
Pacaldo, S. Volk, T.A Briggs, R.D. (2013) Greenhouse Gas Potentials of Shrub Willow Biomass
Crops Based on Below- and Abovergound Biomass Inventory Along a 19-Year
Chronosequence, Bioenerg. Res. 6:252-262
Pendall et al. (2004) Below-ground process responses to elevated CO2 and temperature:
a discussion of observations, measurement methods, and models. New Phytologist 162: 311-322
Pregitzer et al. (1998). Variation in sugar maple root respiration with root diameter and
soil depth. Tree Physiology 18 : 665-670
Rytter, R-M (2001) Biomass production and allocation, including fine-root turnover, and annual
N uptake in lysimeter-grown basket willows. Forest Ecology and Management, 140: 177-192
Stolarsky, M. (2008) Content of Carbon, Hydrogen and Sulphur in Biomass of Some Shrub
Willow Species. J. Elementol. 13(4):655-663
Zan, CS. Fyles, JW. Girouard, P. Samson, RA. (2001) Carbon sequestration in perennial
bioenergy, annual corn and uncultivated systems in southern Quebec. Agriculture, Ecosystems
and Environment 86 :135-144.
Statistiques:
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Méthode
De l’univarié au multivarié (Legendre et
Legendre, 2012)
1. Statistiques descriptives (boxplot)
2. Analyse en composante principale (ACP) pour choix de variables
3. Régressions multiples avec var. choisies
4. Analyse canoniques de redondance (RDA) Pour mettre en relation les var. environnementales aux
données de productivité
5. Partition de variance entre les variables pédologiques et climatiques
Objectif 2: Analyses Productivité racinaire totale
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
VAR: Précip. été 10
Axe1: 42.88%(0.09 sig)
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
triplot RDA
RDA1
PC
1
BIOM
ABI
SJPJ
MTL
STRBOI
LAVRXP
HTG
P_E10
-10
1
Régression multiple
Biomasse
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-0.5
0.0
0.5
1.0
triplot RDA
RDA1
PC
1
Nb racines
ABI
SJPJ
MTL
STR
BOI
LAV
RXP
HTG
T°_sai10
-10
1
Régression multiple
Nombre de racines
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-0.5
0.0
0.5
1.0
triplot RDA
RDA1
PC
1
DIAM
ABI
SJPJ
MTL
STR
BOI
LAV
RXP
HTG
P_A10Conc_mmolP_P10
01
Régression multiple
Diamètre au collet
VAR: T° Saison croissance
Axe1: 64.66%(0.023 sig)
VAR: Précip. aut. 10
pH, Précip. Prin. 10
Axe1: 97.77%(0.01 sig)
Objectif 2: Analyses Productivité racinaire fine
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
VAR: P205, N, pH
Axe1: 81.99%(0.05 sig)
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Triplot RDA
RDA1
PC
1
BIOM
ABI1
ABI2
ABI3
SJPJ1
SJPJ2
SJPJ3
MTL1
MTL2
MTL3
STR1
STR2
STR3
LAV1
LAV2
LAV3
P2O5N Conc.H 0
Régression multiple
Biomasse
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
triplot RDA
RDA1
PC
1
CABI1
ABI2
ABI3
SJPJ1
SJPJ2
SJPJ3
MTL1
MTL2
MTL3
STR1
STR2
STR3
LAV1LAV2
LAV3
P2O5N Conc.H 0
Régression multiple
Carbone
-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Triplot RDA
RDA1
PC
1
N
ABI1
ABI2
ABI3
SJPJ1
SJPJ2
SJPJ3
MTL1
MTL2
MTL3
STR1
STR2
STR3
LAV1
LAV2LAV3
VWC Conc.HC
-10
1
Régression multiple
Azote
VAR: P205, N, pH
Axe1: 84.39%(0.01 sig)
VAR: VWC, pH, C
Axe1: 71.77%(0.01 sig)
Objectif 2: Choix de variables ACP
productivité racinaire totale
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques
Densité(P205, MO, C, N), % Sable,
% Argile (K), pH et CaCO3 (Mg)
Variables climatiques (Sur 10 ans)
T° saison de croissance, T° Hiver,
Préci. printemps, été et automne
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
PC1
PC
2
Densite
Conc_mmol
Sable
Argile
MO
CEC
NC
Ca
Mg
K
P2O5
CaCO3
ABI
SJPJ
STR
BOI
LAV
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.0
-0.5
0.0
PC1
PC
2
TK_an10TK_an_40TK_sai10TK_sai40TK_P10TK_P40TK_E10TK_E40
TK_A10TK_A40TK_H10TK_H40
P_an10
P_an40P_sai10
P_sai40
P_P10
P_P40P_E10
P_E40
P_A10P_A40
P_H10P_H40
SJPJ
MTL
STR
BOI
RXP
HTG
Prod. rac. totale: Objectif 2 Choix de variables
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques sélectionnées
Densité
% Sable
% Argile
pH
CaCO3
Variables climatiques (Sur 10 ans) sélectionnées
T° saison de croissance
T° Hiver
Préci. printemps
Préci. Été
Préci. automne
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques
Densité, pH, % Sable, % Argile, % Matière organique,
CEC, N, C, Ca, Mg, K, P2O5 et CaCO3 et Âge de plantation.
Variables pédoclimatiques (par placettes)
Température de l’air aux placettes
Température du sol aux placettes
Contenu volumétrique en eau aux placettes
Productivité racinaire fine Objectif2: Lien facteurs environnementaux
Objectif 2: Choix de variables ACP
productivité racinaire fine
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques
Densité, Ca(, CEC, Mg, %argile),
N(MO), pH, C, K et P205 (%sable)
Variables climatiques (Sur 10 ans) T° sol (T°air), contenu volumétrique
en eau du sol (VWC)
-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
PC1
PC
2
Densite
Conc.H
Sable_tot
Argile_tot
MO
CEC
N
C
Ca
MgK
Na_1P2O5
T_airT_sol
VWC
ABI1
ABI3
ABI5
SJPJ1
SJPJ3
SJPJ5MTL1
MTL3
MTL5
STR1STR3
STR5
LAV1
LAV3LAV5
Prod. rac. fine: Objectif 2 Choix de variables ACP
Contexte Objectifs Résultats Méthode Conclusion
Résultats
Variables pédologiques
Densité,
Calcium,
Azote,
pH,
Carbone,
Potassium et
Phosphore
Âge de plantation
Variables pédo-climatiques T° sol,
contenu volumétrique en eau du sol (VWC)