Analyser les émissions de gaz à effet de serre : des données terrain aux insights

Les mesures de flux de gaz à effet de serre (GES) sont notoirement bruitées. Les capteurs dérivent, la météo perturbe l’échantillonnage, et la relation entre les conditions du sol et les émissions de gaz est non linéaire. Cet article présente l’approche analytique utilisée dans les projets de recherche environnementale sur les GES, en s’appuyant sur les données de l’expérience EucFACE comme référence.

Qu’est-ce qu’on mesure ?

Les principaux gaz étudiés dans les analyses de flux du sol sont :

• CO₂ — produit par la respiration microbienne et l’activité racinaire
• CH₄ — consommé ou produit par les bactéries méthanotrophes/méthanogènes
• N₂O — produit lors de la nitrification et de la dénitrification

Les flux sont typiquement exprimés en µmol m⁻² s⁻¹ (CO₂) ou nmol m⁻² s⁻¹ (CH₄, N₂O).

Étape 1 : Ingestion des données et contrôle qualité

Les données brutes arrivent sous forme de fichiers CSV de séries temporelles issus de chambres automatiques ou d’échantillonnages manuels. La première étape est le contrôle qualité :

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("flux_ges_bruts.csv", parse_dates=["timestamp"])

# Supprimer les valeurs physiquement improbables
df = df[df["flux_co2"].between(-50, 50)]
df = df[df["flux_ch4"].between(-500, 500)]

# Signaler et supprimer les erreurs d'instrument (typiquement codées -9999)
df = df.replace(-9999, np.nan)

# Interpoler les courtes lacunes (jusqu'à 2 valeurs manquantes consécutives)
df = df.interpolate(method="time", limit=2)

Étape 2 : Analyse exploratoire

Avant la modélisation, comprendre les tendances saisonnières et diurnes :

import matplotlib.pyplot as plt

df["mois"] = df["timestamp"].dt.month
moyenne_mensuelle = df.groupby("mois")["flux_co2"].mean()

moyenne_mensuelle.plot(kind="bar", title="Flux CO₂ moyen mensuel")
plt.ylabel("µmol m⁻² s⁻¹")
plt.tight_layout()
plt.savefig("co2_saisonnier.png", dpi=150)

Étape 3 : Modélisation statistique

Pour les données de flux GES, un modèle à effets mixtes est généralement approprié — il prend en compte la structure de mesures répétées (plusieurs observations par chambre par jour) et permet des effets aléatoires au niveau du site ou de l’anneau.

En Python, statsmodels fournit des modèles linéaires mixtes :

import statsmodels.formula.api as smf

modele = smf.mixedlm(
    "flux_co2 ~ temperature + humidite_sol + traitement",
    data=df,
    groups=df["anneau_id"]
)
resultat = modele.fit()
print(resultat.summary())

Points essentiels à vérifier :

• Normalité des résidus (graphique Q-Q)
• Homoscédasticité entre les groupes de traitement
• Variance expliquée par les effets fixes vs. aléatoires

Étape 4 : Visualisation des résultats

Les tableaux de bord interactifs rendent les données GES accessibles aux non-spécialistes. Le portail d’estimation des GES a été construit avec Python Streamlit et déployé sur Heroku, permettant aux utilisateurs d’explorer les estimations de flux modélisés par site, traitement et période sans écrire de code.

Graphiques clés à inclure :

• Séries temporelles par groupe de traitement (eCO₂ vs. ambiant)
• Cycle saisonnier superposé sur plusieurs années
• Nuages de points flux vs. facteurs environnementaux (température, humidité du sol)
• Estimations de flux annuels cumulés avec intervalles de confiance

Récapitulatif

Le workflow de modélisation complet pour le jeu de données EucFACE est documenté dans les projets portfolio Modélisation GES et Modélisation géographique.