Prediction of water retention properties of soils: use of pedotransfer classes based on texture alone or both texture and structure | Estimation des propriétés de rétention en eau des sols : utilisation de classes de pédotransfert après stratification texturale et texturo-structurale | Estimacion de las propriedas de retencion de agua de los suelos: utilizacion de clases de pedotranferencia tras estratificacion textural y texturo-estructural

français. Un programme de mesures des propriétés de rétention en eau des sols a été développé par l'INRA depuis une dizaine d'années afin de constituer un jeu de données qui puisse être utilisé pour tester les fonctions de pédotransfert (FPT) qui ont été proposées dans la littérature, en établir de nouvelles si celles proposées se révèlent non satisfaisantes et dans ce dernier cas, tester les nouvelles FPT. Dans ce contexte général et partant du constat que les FPT proposées ne permettent pas de prédire les propriétés de rétention en eau de façon satisfaisante, cette étude se propose de suivre une autre voie que celle habituellement suivie pour établir un outil d'estimation des propriétés de rétention en eau. Des classes de pédotransfert (CPT) sont proposées par classe de texture ou par classe combinant texture et structure, cette dernière étant renseignée à l'aide de la densité apparente déterminée sur des mottes de dimensions centimétriques. Ainsi, en utilisant soit la texture seule, soit la texture et la densité apparente de motte, on dispose des teneurs en eau massiques à -10, -33, -100, -330, -1000, -3300 et -15000 hPa en fonction de l'appartenance de l'horizon à telle ou telle classe de texture ou, telle ou telle classe combinant texture et densité apparente de motte. La qualité de la prédiction a été testée sur un échantillon de validation. Elle a aussi été comparée à celle qui aurait été obtenue si l'on avait utilisé les CPT de Jamagne et ai. (1977). Par rapport à ces CPT, les résultats montrent une importante réduction du biais et un accroissement de la précision lorsque l'on utilise les CPT par classe de texture proposées dans cette étude. Lorsque l'on compare les CPT par classes texturales aux CPT par classes texturo-structurales, il n'y a pas d'amélioration notable du biais mais celui-ci était déjà très faible avec les CPT par classes texturales. En revanche, les CPT par classes texturo-structurales, qui permettent de tenir compte à la fois de la texture et de l'état structural du sol, améliorent la précision des prédictions. Pour les CPT par classes texturales, des teneurs en eau volumiques sont déduites des teneurs en eau massiques en utilisant la densité apparente de l'horizon. Les paramètres du modèle de van Genuchten sont donnés pour chaque classe de CPT. Une démarche permettant de prédire les propriétés de rétention en eau d'un horizon est proposée