TP 6 - L’effet du CO2 sur la végétation
Article mis en ligne le 22 janvier 2021

par F. Touihrat

Le document ressource de ce TP est un article scientifique, tel qu’il est publié dans une revue scientifique.

Voici des explications aux obstacles les plus courants que vous pourriez rencontrer.

 1. Qu’est-ce qu’un facteur pédologique ?

La pédologie est la science des sols. Les facteurs pédologiques sont les facteurs liés aux sols, leurs caractéristiques. On parle aussi de facteurs édaphiques.

 2. Que signifie le symbole Δ ?

La lettre grecque delta majuscule Δ indique une variation.
ΔCO2 est la variation de la concentration en CO2.
Δt est la variation des temps, autrement dit la durée de la mesure.

 3. Que sont des feuilles trifoliées ?

Chez le Haricot, les feuilles ont normalement trois folioles. On parle donc de feuilles trifoliées.
Cependant, les premières feuilles après la germination n’ont normalement qu’un seul foliole.
L’étude précise que les mesures sont réalisées sur des feuilles trifoliées, c’est-à-dire « adultes », les premières feuilles n’étant pas forcément représentatives du métabolisme de la plante.
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 4. Qu’est-ce qu’un analyseur CHN ?

Un analyseur CHN permet de mesurer les concentrations en carbone, hydrogène et azote. Ces mesures sont utiles pour calculer les concentrations en protéines (molécules organique riches en ces trois éléments).

 5. Qu’est-ce que la phénologie ?

Ce terme a été vu lors de l’étude des archives climatiques.
La phénologie est l’observation de phénomènes biologiques (à différentes échelles) pour en déduire des données climatiques.
Parmi les paramètres phénologiques les plus courants, on utilise :

  • la date de débourrement d’une espèce donnée
  • la date de 1re floraison d’une espèce donnée
  • la date de la chute de la première ou de la dernière feuille
  • le nombre de boutons floraux dans une inflorescence
  • le nombre de boutons dans une inflorescence ayant effectivement fleuri (si des boutons ont avorté avant la floraison)
  • le nombre de fleurs ayant donné un fruit
  • le nombre de graines dans un fruit
  • etc.

 6. Qu’est-ce qu’une analyse de variance, ou ANOVA (analysis of variance [en]) ?

Lors de la construction d’un modèle, on cherche, en général, à établir une relation mathématique entre différents paramètres. Cela revient à chercher l’équation d’une courbe de tendance à partir d’un nuage de points (les points sont les données mesurées expérimentalement).
Selon la régression mathématique testée, la courbe de tendance (modèle) peut être plus ou moins éloignée des points (mesures). Plus la courbe est proche des points, plus le modèle est pertinent.

Mathématiquement, on peut résumer la variance comme étant la moyenne des carrés des écarts à la moyenne. Plus la courbe de tendance est proche des points, plus la moyenne des écarts [1] est faible. La courbe de tendance est d’autant plus représentative du jeu de données issue des mesures.

Lors de la construction d’un modèle, on cherche donc a avoir la variance la plus faible possible. L’analyse de la variance permet de décider si les données sont significatives, c’est-à-dire si on peut construire un modèle pertinent à partir ces données. Cette significativité est exprimée par le critère P, appelé seuil de de significativité.

En biologie, on admet que les données sont significatives si P < 0,05 [2]. Plus P est petit, plus les données sont significatives (on a pu identifier une courbe de tendance fiable).

Parfois, les données issues des mesures de permettent pas de construire un modèle avec une petite variance. On en déduit que les données ne sont pas significatives (on a pu mesurer un paramètre sans intérêt, avoir des données faussées, etc.).