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Ils écoutent les sons émis par les vers de terre pour mieux comprendre le sol

Publié le 09/07/2018 - 10:41

Les chercheurs de l’Inra et leurs collègues suisses ont ausculté le sol dans la perspective de suivre l’évolution de sa structure, à l’écoute des sons émis par les vers de terre en activité et les racines de plantes en croissance. Pour aboutir à ce résultat, en laboratoire, les chercheurs ont suivi pendant 7 jours la croissance des racines de graines germées de maïs et  l’activité de vers de terre de la famille des Lumbricidae, Octolasiun cyaneum, dans des cellules en verre  (hauteur 25 cm, largeur 8 cm, épaisseur 0,8 cm) contenant un sol limoneux.

Les scientifiques ont mis en évidence que les émissions acoustiques causées par l’activité des vers de terre sont essentiellement liées au creusement de nouvelles galeries.  En effet, au cours de l’expérimentation, ces émissions s‘amplifient pendant les quatre premiers jours tandis que les vers de terre creusent leurs galeries durant les trois premiers jours. Ces émissions se stabilisent ensuite même si les déplacements des vers de terre, qui profitent des galeries nouvellement creusées, augmentent d’abord lentement puis s’accélèrent.

De même, les scientifiques ont montré que le développement des racines de maïs génère des émissions acoustiques. Relativement faibles durant les cinq premiers jours de l’expérimentation, elles augmentent puis se stabilisent à partir de la deuxième semaine. De nombreuses racines se développent dès le deuxième jour, atteignant 1,26 m de longueur au terme de la deuxième semaine. Ce plateau correspond avec la réduction des enregistrements acoustiques, suggérant plus globalement un lien entre les émissions acoustiques et la croissance des racines – le léger décalage pouvant être dû au positionnement des capteurs acoustiques dans la cellule de sol.

Ces travaux révèlent l’intérêt d’enregistrer les émissions acoustiques associées à des processus biophysiques qui contribuent à la structure du sol. Ils ouvrent des perspectives intéressantes pour suivre des processus difficilement observables, identifier les conditions qui leur sont ou non favorables et plus généralement, les gérer, suggérant à terme des applications in situ.

 

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