Modélisation des effets des systèmes de culture et de leur répartition spatiale sur le phoma du colza et l'adaptation des populations pathogènes responsables de la maladie (Leptosphaeria maculans) aux résistances variétales

par Elise Lô-Pelzer

Thèse de doctorat en Agronomie

Soutenue en 2008

à Paris, AgroParisTech .


  • Résumé

    Une méthode de lutte efficace contre le phoma du colza est l’utilisation de variétés résistantes mais l’efficacité des résistances spécifiques est peu durable. D’autres méthodes de lutte peuvent être mobilisées : lutte chimique et contrôle cultural (adaptation du travail du sol, de la date et de la densité de semis, ou de l’azote organique). La combinaison spatiale et temporelle des méthodes de lutte génétique, culturale et chimique dans le paysage permet de mieux contrôler la maladie et de préserver l’efficacité des résistances spécifiques et la rentabilité économique, tout en répondant aux exigences environnementales et toxicologiques de la production intégrée. Etant données les échelles d’espace et de temps considérées et la multiplicité des techniques, il est difficile de tester expérimentalement ces stratégies. SIPPOM-WOSR a donc été développé, a Simulator for Integrated Pathogen Population Management, for Winter OilSeed Rape. Il est composé de 5 modules simulant la production d’inoculum, la dispersion des ascospores, la croissance du peuplement végétal et le rendement accessible, l’évolution de la structure génétique des populations pathogènes, et l’infection. Les sorties sont l’indice de sévérité de la maladie et les pertes de rendement associées, le rendement, la marge brute, le coût énergétique des pratiques et l’indice de fréquence de traitement, ainsi que la structure des populations pathogènes, sous l’effet de forces évolutives. Des expérimentations et analyses de données ont été réalisées pour acquérir des connaissances et compléter des formalismes, par exemple sur la récurrence de l’épidémie ou sur l’effet de la résistance quantitative sur la sévérité de la maladie. Une analyse de sensibilité a été réalisée pour étudier la sensibilité des différents modules aux variations des parame��tres. Des exemples de simulation montrent l’intérêt de SIPPOM pour tester des stratégies de gestion intégrée et durable d’une maladie.

  • Titre traduit

    Modelling the effects of cropping systems and their spatial distribution on phoma stem canker on winter oilseed rape and the adaptation of fungal pathogen populations responsible for the disease (Leptosphaeria maculans) to cultivar resistances


  • Résumé

    One of the main control methods to manage phoma stem canker is the use of cultivars with specific or quantitative resistances. However, specific resistances lack durability. Other control methods can be used to manage the disease: chemical and cultural control methods (tillage to limit the quantity of primary inoculum on infected stubble, adaptation of the sowing date and rate, organic nitrogen supply to limit crop’s receptivity to infections). The spatial and temporal combination of genetic, cultural and chemical control methods in a region makes it possible to better control the disease, to preserve the efficiency of specific resistant cultivars as well as economic profit for farmers, and to satisfy environmental and toxicological exigencies of integrated crop management. Given the considered scales and the number of technical operations that have to be taken into account, experiments are difficult, or simply impossible to set up to test control strategies. A model has been developed to test cropping systems that address these issues: SIPPOM-WOSR, a Simulator for Integrated Pathogen Population Management, for Winter OilSeed Rape. SIPPOM consists of 5 sub-models simulating i) primary inoculum production, ii) ascospore dispersal, iii) crop growth and attainable yield, iv) dynamics of pathogen population genetic structure, and v) infection and relative yield loss. Output variables are disease severity index and the associated yield loss, yield, gross margin, energetic cost of cultural practices and Treatments Frequency Index, as well as the genetic structure of pathogen populations, under the effect of four evolutionary forces (migration, selection, recombination, and Allee effect). An experiment has been set up to collect data on disease recurrence, and formalisms, as effect of quantitative resistance on disease severity or attainable yield calculation, have been completed with data from other experimentations. A sensitivity analysis has been carried out to study the sensitivity of sub-models to parameter variations. Examples of simulation illustrate how SIPPOM can be used to test integrated and durable disease control strategies.

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  • Détails : 1 vol. ( 246 p.)
  • Annexes : Bibliographie 180 réf.

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