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Élargir son corpus de ressources pédagogiques en exploitant des données cartographiques

Mise à jour le 06/04/2018
Par Vincent Voisin
Des outils cartographiques d’organismes publics français permettent de représenter un nombre important de données en lien avec le territoire. Cependant, alors que ces outils offrent un accès plus direct aux données, leur utilisation en classe dans le cadre d’activités pédagogiques demeure limitée. Au cours de cet atelier, nous proposons de vous guider dans une démarche réflexive afin de rendre plus accessibles les données cartographiques et favoriser leur utilisation en classe.

Démarche réflexive par questionnements

Liens requis pour l'atelier:

  1. Base de données des Analyses des Terres (BDAT) avec la fiche d'aide à l'utilisation
  2. Base de données Agreste sur la statistique, l’évaluation et la prospective agricole sur le site du ministère de l’agriculture et de l’alimentation
  3. Application France Découverte
  4. Base de données Basol
  5. Résultats du recensement agricole de 2010
  6. Statistiques sur les teneurs en éléments traces métalliques et de propriétés pédologiques d’échantillons de sols
  7. Base de données Géoidd (Géographie et indicateurs liés au développement durable)

 

Compétence travaillée : Se servir d’outils numériques cartographiques en traitant des donnés et en adaptant les représentations pour une utilisation dans le cadre d’activités pédagogiques.

 

  1. Afficher des cartes à partir d’un serveur cartographique

Le zinc est un élément en trace métallique (ETM) pouvant être d’origine naturelle ou anthropique. Nous proposons de nous focaliser sur les données concernant cet ETM dans les sols français.

1) A l’aide de la fiche méthode, utiliser l’outil cartographique « Base de Données Analyse des Terres » (BDAT), afin d’afficher, à l’échelle cantonale, les données médianes les plus récentes des teneurs en zinc[1]. Que remarquez-vous vis-à-vis des données et des couleurs représentées ?

Fig. 1. Extrait de la carte des teneurs médianes en zinc des cantons. Les couleurs les plus foncées des teneurs en zinc masquent des disparités importantes sur le territoire

  • Les couleurs apparaissent peu contrastées pour les teneurs des 3 derniers pentiles regroupant 60% des valeurs les plus élevées.
  • Les valeurs de 3,4 à 52,55 mg/kg sont représentées par la même couleur. Cette couleur masque des disparités importantes dans les teneurs.
  • En l’état, cette carte présente peu d’intérêt pédagogique dans le cadre d’une éducation à l’environnement pour la préservation des sols.
  1. Afficher des cartes exploitables pour une utilisation pédagogique

2) Que proposez-vous afin d’améliorer la visualisation ? Proposer une méthode afin de visualiser la vingtaine de cantons ayant les teneurs en zinc les plus importantes. Proposer des explications à la présence de fortes teneurs en zinc dans ces territoires.

  • La réduction à deux couleurs contrastées de la gamme bleutée permet d’accéder à une visualisation claire où apparaissent quatre zones principales (Figure 2).
  • Ces zones minoritaires regroupent les cantons dont les teneurs médianes en zinc s’étalent de 8 à 52,55 mg/kg.
  • En modifiant encore la légende (Figure 3), ces quatre zones gagnent en superficie et d’autres apparaissent en Bretagne, Bourgogne et certains cantons éparpillés le long de la vallée de la Loire.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fig. 2. Extrait d’une carte dont l’échelle a été modifiée. Quatre zones principales apparaissent : en région parisienne, dans les Hauts de France, en Champagne et en Alsace.

Fig. 3. Extrait d’une carte dont l’échelle a été modifiée. D’autres zones apparaissent en Bourgogne et en Bretagne notamment.

  • Cette modification de la légende par des élèves est délicate mais possible. En l’état, la carte est exploitable par des collégiens ou des lycéens.
  • Une question émerge naturellement : Pourquoi les sols de ces zones territoriales sont-ils davantage pourvus en zinc que ceux du reste du territoire ?
  1. Afficher des données cartographiées afin de les corréler pour une utilisation pédagogique

3) Télécharger les données des médianes cantonales des teneurs en zinc. Conserver le fichier.

4) A partir de la base Agreste sur la statistique, l’évaluation et la prospective agricole sur le site du ministère de l’agriculture et de l’alimentation et/ou l’application France Découverte, générer des cartes pouvant expliquer les teneurs élevées en zinc dans les zones précédemment identifiées.

Fig. 4. Part des vignes dans la superficie agricole utilisée en 2010. Des cantons en Champagne et en Alsace correspondent à deux des zones géographiques aux teneurs importantes en zinc.

Fig. 5. Densité moyenne de la population (hab/km²) en 2015. Les agglomérations de paris et Lille-Roubaix-Tourcoing apparaissent correspondre aux deux autres zones dont les sols ont des teneurs élevées en zinc.

5) A partir de la base de données Basol sur les sites et sols pollués, identifier des origines possibles de cette pollution par le zinc. La base de données est-elle suffisante pour identifier les origines des contaminations ? Pourquoi ?

  1. Afficher des données cartographiées sur la même application afin de les corréler plus facilement dans le cadre d’une utilisation pédagogique

6) Traiter le fichier des données cantonales médianes des teneurs en zinc afin de pouvoir importer ces données dans l’application cartographique Agreste et/ou France découverte.

7) Consulter le didacticiel de découverte des fonctionnalités de l’application Agreste. Sur le même écran, afficher deux cartes au niveau départemental afin de préciser ou de nuancer une des corrélations effectuées précédemment entre la localisation cantonale des teneurs en zinc et la cause soupçonnée de l’origine de cet ETM. La comparaison des deux cartes est-elle cohérente ou nuancez-vous l’hypothèse initiale ? Comment expliquez-vous la nuance apportée ?

Fig. 6 et 7. Comparaison de la part des vignes dans la SAU et des teneurs en zinc dans les sols de cantons champenois. La corrélation semble globalement "fonctionner", mais certains cantons comme celui de Suippes s’en éloigne (0,4% de la SAU en vignes avec 11,64 mg/kg de Zn).

 Comment apporter de la scientificité aux corrélations effectuées ?

  1. Certifier les corrélations par un test statistique

Le test statistique du r peut permettre d’apporter de la scientificité aux corrélations effectuées (Figure 8 ci-dessous[2]). Si r est significativement différent de 0, les variables ne sont pas indépendantes. Si r est positif, aux fortes valeurs de l’une des variables sont associées les fortes teneurs de l’autre (et vice versa) ; si r est négatif, aux fortes valeurs de l’une sont associées les faibles valeurs de l’autre (et vice versa).

8) Recueillir les couples de valeurs pour une dizaine de canton du département étudié et calculer la valeur de r.

Tableau 1. Valeurs recueillies des couples de valeur et code canton associé.

Nombre de couple de valeurs

Code Canton

Part de la SAU en vignes (en %)

Teneur médiane en zinc (en mg/kg)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

5131

5107

5137

5102

5118

5103

5130

5199

5140

5127

5140

5104

5135

5110

5129

5122

5135

5116

5105

5108

12,4

20,5

49,1

29,7

5,1

39,1

22,7

29,9

9,9

0,4

9,9

1,4

0,3

0,1

4,1

0,2

0,3

0,0

1,5

0,0

3

8,29

11,29

29,21

1,99

20,43

5,31

6,2

11,05

11,64

11,05

4,8

8,14

5,05

3,8

5,72

8,14

3,08

4,97

2,46

 r = 0,51. La limite de signification à 5%, c’est-à-dire 0,4438, est dépassée. Donc la liaison est significative (Cf. la table du coefficient de corrélation). Il existe statistiquement une relation positive entre la teneur en Zn et la part de la SAU en vignes.

  1. Rechercher des données afin d’affiner la recherche de corrélations

9) Ouvrir la page http://agreste.agriculture.gouv.fr/enquetes/structure-des-exploitations-964/recensement-agricole-2010/resultats-donnees-chiffrees/. Celle-ci vous permet-elle de recueillir des données utilisables dans le cadre de notre étude ? Si oui, lesquelles ?

Les fichiers « Principaux résultats par département et canton » et « Principaux résultats par commune » sont utilisables dans le cadre de cette étude. Télécharger ces fichiers et traiter les afin de les afficher sous forme de carte dans l’application Agreste.

  • La figure 8 permet de remarquer que les régions de l’ouest de la France (Bretagne, Pays de la Loire) sont les territoires où il y a le plus d’animaux d’élevage (bovins, porcins par exemple).
  • Ce constat peut être corrélé avec les teneurs en zinc importantes que la seule cause géologique  (fond pédogéo-chimique) ne parvient à expliquer.
  • Le traitement des données par canton permet d’effectuer une comparaison plus facilement (Figure 9 et 10 suivantes).

Fig. 8. Cheptel en UGBTA par commune. L’Unité gros bétail tous aliments (UGBTA) est l’unité employée pour pouvoir comparer ou agréger des effectifs animaux d’espèces ou de catégories différentes (par exemple, une vache laitière = 1,45, une truie-mère = 0,45 UGBTA).

Fig. 9 et 10. Cartes des teneurs en Zn (mg/kg) et du cheptel (UGBTA) par canton. Les deux types de valeurs semblent associés dans l’Ouest de la France, excepté autour des agglomérations importantes comme Rennes ou Nantes. Un test statistique de corrélation pourrait être réalisé…

 10) Ouvrir la page de statistiques sur les teneurs en éléments traces métalliques et de propriétés pédologiques d’échantillons de sols, ces données, une fois traitées, peuvent-elles être cartographiées par l’intermédiaire de l’application cartographique Agreste ?

Ces données sont cartographiables avec la base de données Géoidd (Géographie et indicateurs liés au développement durable) qui propose un affichage par petites régions agricoles (PRA).

Bibliographie

BAIZE, D. (2000). Teneurs totales en « métaux lourds » dans les sols français. Résultats généraux du programme ASPITET. Courrier de l’environnement de l’INRA, n°39. p. 39-54. [En ligne]. Consulté le 7 mars 2018, sur https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01203415/file/C39Baize.pdf

BAIZE, D., & TERCÉ, M. (2002). Les éléments traces métalliques dans les sols. Approches fonctionnelles et spatiales. Paris : INRA Éditions. 565 p.

BAIZE, D., DOUAY, F., VILLANNEAU, E., BOURENNANE, H., STERCKEMAN, T., CIESIELSKI, H., & KING, D. (2010). Les éléments en traces dans les sols agricoles du Nord-Pas-de-Calais. Étude et Gestion des Sols, Volume 17, 3-4, p. 213-237.

DUIGOU, N., & BAIZE, D., (2010) Nouvelle collecte nationale d’analyses d’éléments en traces dans les sols (horizons de surface) - (Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, Se, Zn). Rapport de contrat ADEME.

MIQUEL, G. (2001). Les effets des métaux lourds sur l’environnement et la santé. Paris : Sénat. Rapport d’information n°261 fait au nom de l’Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques. 365 p. [En ligne]. Consulté le 7 mars 2018, sur https://www.senat.fr/rap/l00-261/l00-2611.pdf

SCHWARTZ, D., LAZAR, P., & PAPOZ, L. (1995). Statistique médicale et biologique. 5ème édition. Paris : Flammarion. 125 p.

STENGEL, P., & GELIN, S. (1998). Sol : interface fragile. Paris : INRA Éditions. 214 p.

ANTONI, V., ARROUAYS, D., BISPO, A., BROSSARD, M., LE BAS, C., STENGEL, P., & VILLANNEAU, E. (2011). L’état des sols de France. Groupement d’intérêt scientifique sur les sols. 188 p. [En ligne]. Consulté le 7 mars 2018, sur http://www.gissol.fr/rapports/Rapport_HD.pdf


[1] Les valeurs affichées correspondent aux formes solubles de zinc qui sont extraites des échantillons de terre en présence d'EDTA dans une solution d'acétate d'ammonium à 1 mol.L-1.

[2] d'après Schwartz, Lazar et Papoz, 1995 ; p. 117-119

 

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