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CWS (conventional tillage + without straw residues + urea), NWS (no tillage + without straw residues + urea), SCU (conventional tillage + without straw residues + controlled-release urea), HN (high stubbles + no tillage + urea), HC (high stubbles + conventional tillage + urea), SN (straw cover + no tillage + urea) and SNF (straw cover + no tillage + urea + continuous flooding).
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Le méthane est produit en anaérobiose par des microorganismes anaérobies stricts qui décomposent la matière organique. Pour étudier les relations de régression entre les émissions de méthane et les microorganismes du sol, nous avons conçu un projet de deux ans sur la variation saisonnière des émissions de méthane et les activités totales des microorganismes du sol (ATMS), ainsi que les populations de méthanogènes (PMET) dans une rizière de double culture du riz faisant l’objet de différentes pratiques culturales. Les mesures ont été faites au moyen de la technique statique de chromatographie en phase gazeuse dans une enceinte fermée et de la méthode du nombre le plus probable. Pour déterminer l’effet moyen des traitements du sol sur les émissions de méthane, les ATMS et les PMET, sept pratiques culturales ont été utilisées dans cette étude : TCU (travail classique du sol, sans résidus de paille + urée); STU (sans travail du sol, sans résidus de paille + urée); TCUC (travail classique du sol, sans résidus de paille + libération contrôlée d’urée); CLST (chaume long, sans travail du sol + urée); CLTC (chaume long + travail classique du sol + urée); PST (couverture de paille, sans travail du sol + urée) et PST (couverture de paille, sans travail du sol + urée + inondation). Nous avons utilisé moyenne quotidienne des paramètres suivants pour l’analyse : émissions de méthane, ATMS et PMET. Le logiciel statistique R a été utilisé pour l’analyse de régression. Les différentes pratiques culturales ont influé de manière significative sur les flux de méthane, l’ATMS et les PMET. Nous avons aussi observé des variations saisonnières similaires dans les flux de méthane, l’ATMS et les PMET durant les saisons de croissance du riz. Nous avons constaté des corrélations fortement positives entre les flux de méthane, l’ATMS ou les PMET. Les modèles polynomiaux exponentiels ou quadratiques expliquent bien les deux relations respectives. L’analyse de régression a révélé que les PMET pouvaient expliquer au moins 97 % de la variance du flux de méthane (R2 = 0,97, P < 0,001), tandis que la précision d’ajustement du modèle de régression non linéaire du flux de méthane avec deux prédicteurs de l’ATMS et des PMET était légèrement supérieure que celle observée dans l’analyse de régression unidimensionnelle (R2 = 0,98, P < 0,001). On sait cependant que les émissions de méthane des rizières dépendent de nombreux facteurs, parmi lesquels l’ATMS et les PMET sont ceux qui influent le plus
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