Tavelures du pommier et de l'olivier : réalisation de modèles épidémiologiques par des méthodes exploitant des observations biologiques acquises au verger

par Christophe Roubal

Thèse de doctorat en Sciences Agronomiques

Sous la direction de Marc Bardin et de Philippe Nicot.

Le président du jury était Delphine Blanke.

Le jury était composé de Marc Bardin, Philippe Nicot, Delphine Blanke, Emmanuel Desouhant, Ivan Sache, Michel Giraud.

Les rapporteurs étaient Emmanuel Desouhant, Ivan Sache.


  • Résumé

    La modélisation de la dynamique épidémiologique des ascomycètes parasites des arbres fruitiers présente deux aspects très importants : l’évaluation de la quantité d'inoculum et de son évolution, et l’identification des évènements climatiques donnant lieu à une contamination. Le travail présenté aborde ces deux aspects au travers de deux exemples : la tavelure du pommier, et la maladie de l’œil de paon de l’olivier, parasites majeurs pour les filières concernées.L’acquisition des connaissances sur la biologie des deux maladies a été abordée uniquement sur la base de données acquises sur le terrain, ce qui est original car généralement les modèles ont été réalisés sur la base de connaissances établies en conditions contrôlées.Dans le cas de Venturia inaequalis, agent de la tavelure du pommier, la vitesse de développement journalier de l’inoculum a été établie par optimisation numérique, sur la base d’observations réalisées en Provence. Un modèle de dynamique de projection des ascospores incluant la suspension de l’évolution de l’inoculum primaire lors des périodes sèches a été réalisé puis validé sur un jeu de données indépendantes. La transposabilité du modèle a été ensuite étudiée pour une autre région (Aquitaine). Dans le cas de Fusicladium oleagineum, agent de la maladie de l’oeil de paon, les conditions de contamination ont été établies en fonction de la température et de l’hygrométrie, d’une part par la réalisation d’un abaque sur la base de points sélectionnés par dires d’expert, et d’autre part de façon automatique à l’aide d’un système par apprentissage (réseau de neurones). Un modèle, liant la température moyenne après la contamination à l’apparition des symptômes a été ensuite réalisé.

  • Titre traduit

    Ascospore release dynamic of Venturia inaequalis (and other ascomycetes) : incidence of temperature (and other factors)


  • Résumé

    Apple scab, caused by Venturia inaequalis, and peacoq leaf spot, cause by Fusicladiumoleagineum, are key diseases respectively for apple and olive growers. These disease usuallyrequire a large number of treatments. Adequate protection need a good evaluation ofquantitative disponibility of inoculum, and estimation of infection conditions.In this thesis, these two problems were studied using only field data. This is an originalaprroach to obtain knowledge about biology of fungi : most previous works were realised byregression of laboratory data obtained under controled conditions.In the case of Venturia inaequalis, primary inoculum consists of pseudothecia present in leaflitter. Treatments agains ascospore release period is the cornerstone of the strategy againstapple scab. However, the existing forecasting models are not reliable, and are all based ondegree-day time scale, proposed in 1982.Here, using a corpus of data acquired between 1996 and 2013, including observations ofascospore release and weather data, we assessed the daily rate of development of primaryinoculum by fitting generic new time scale functions. Further improvements were then studiedto take into account elements reported in litterature about the incidence of rain or wetness.Different methods were tested and adapted for the parameterisation of models by numericaloptimisation. Some forcasting models were proposed and adapted to the area where the studywas conducted, with parameters including rain and temperature. The validity was tested, andfurther developements of the forecasting tool was then proposed.In the case of Fusicladium oleagineum, a field-operational model predicting disease outbreakswas established as a function of temperature and relative humidity. First with the help ofpoints selected by experts, Secondly automaticaly using a neural network. A model defininglatent period as a function of average temperature after contamination was then realised.


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