Au Québec, dans toutes les provinces canadiennes et dans 18 États américains, la méthode de détermination des besoins en chaux des sols agricoles est basée sur l'analyse du pH[indice SMP]. Cependant, cette méthode pose des problèmes de précision par rapport aux sols dont les besoins en chaux sont faibles. Ainsi cette méthode n'est pas trop en phase avec la réalité agronomique d'une majorité de sols du Québec ayant de faibles besoins et entretenus chaque année par des pratiques de chaulage. L'objectif de cette étude était de développer une nouvelle procédure d'évaluation des besoins en chaux basée sur les analyses routinières des sols (pH[indice eau], MO, P[indice M3], K[indice M3], Ca[indice M3], Mg[indice M3], Al[indice M3]) et leur calibration par apprentissage supervisé sur les courbes de titrage de l'acidité des sols. Pour réaliser cette étude, 270 courbes de titrage ont été élaborés à partir d'expériences de laboratoire, ensuite ces courbes ont été paramétrisés et les covariables découlant de cette paramétrisation sont prédits par intelligence artificielle à partir de caractéristiques physico-chimiques de base des sols analysés. Ce projet de recherche a été réalisé de façon à prendre le plus en considération possible la réalité des sols agricoles au Québec, l'échantillonnage a été faite au niveau de 9 régions du Québec. Les résultats obtenus prouvent qu'il est possible de paramétriser une courbe de titration d'un sol et de prédire ses besoins en chaux à partir de ses paramètres physico-chimiques routinières. / In Quebec, in all Canadian provinces and in 18 American states, the method for determining the lime requirements of agricultural soils is based on pHSMP analysis. However, this method poses accuracy problems for soils with low lime requirements. Thus, this method is not in phase with the agronomic reality of a majority of Quebec soils with low needs and maintained each year by liming practices. The objective of this study was to develop a new procedure for evaluating lime requirements based on routine soil analyses (pH[subscript water], MO, PM3, KM3, CaM3, MgM3, AlM3) and their calibration by supervised learning on soil acidity titration curves. To carry out this study, 270 titration curves were elaborated from laboratory experiments, then these curves were parameterized and the covariates resulting from this parameterization are predicted by artificial intelligence from basic physicochemical characteristics of the analyzed soils. This research project was carried out in such a way as to take into account the reality of agricultural soils in Quebec as much as possible. The sampling was done in 9 regions of Quebec. The results obtained prove that it is possible to parameterize a soil titration curve and to predict its lime needs from its routine physico-chemical parameters.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/70400 |
| Date | 03 August 2022 |
| Creators | Dupre, Lenz Clove Richardly |
| Contributors | Khiari, Lotfi, Gallichand, Jacques |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (x, 61 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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