RÉSUMÉ La dynamique du transport des solutés dans les sols agricoles influence de manière critique la qualité de l'eau, la disponibilité des nutriments et la durabilité environnementale. Les pratiques agricoles intensives aggravent les risques de contamination des eaux souterraines par le lessivage des solutés, nécessitant des outils prédictifs solides. Cette étude répond à ce besoin en développant un cadre numérique open-source pour simuler le flux d'eau couplé et le transport de soluté dans des sols à saturation variable, ciblant les applications agricoles. Les équations régissant – l'équation de Richards pour le flux non saturé et l'équation de transport par advection-dispersion (ADE) – ont été discrétisées à l'aide de la méthode des différences finies de Crank-Nicolson (FDM). Les bibliothèques Python (NumPy, SciPy et Matplotlib) ont permis une mise en œuvre efficace. Les équations discrétisées ont été résolues par des méthodes itératives. Les propriétés hydrauliques du sol ont été paramétrées via le modèle de van Genuchten, et l'absorption d'eau par les racines a été incorporée en tant que fonction dépendante de la profondeur. Une validation rigoureuse a été réalisée par rapport à la solution analytique d'Ogata-Banks (ADE) et à des cas d'infiltration de référence (équation de Richards). Le modèle a démontré une grande précision (, ) lors des tests de validation, avec des erreurs de bilan de masse de cm pour le flux d'eau. L'étude établit le cadre basé sur Python comme un outil transparent et adaptable pour simuler le sort des solutés dans les systèmes agricoles. Les principales conclusions montrent que les cultures à faible rétention d'eau nécessitent une irrigation fréquente mais sont confrontées à des risques de lessivage plus élevés, tandis que les sols à haute rétention bénéficient d'un arrosage plus profond et moins fréquent. Les travaux futurs étendront le modèle à des domaines multidimensionnels, incorporeront les effets climatiques dynamiques et les flux préférentiels, et réaliseront une analyse d'incertitude basée sur des scénarios.
Alamirew et al. (2026) ont étudié cette question.