Modélisation des effets des systèmes de culture sur la dynamique de la plante parasite orobanche rameuse en interaction avec les adventices

par Olivia Pointurier

Projet de thèse en Sciences agronomiques


Sous la direction de Nathalie Colbach et de Delphine Moreau.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de Environnements Santé , en partenariat avec Agroécologie (laboratoire) depuis le 01-09-2018 .


  • Résumé

    En exerçant une compétition pour la lumière et les nutriments, les adventices sont, parmi les bioagresseurs des cultures, à l'origine de la majeure part des pertes de rendement [1]. Les herbicides sont largement utilisés pour gérer cette flore indésirable [2] mais leurs effets négatifs sur la santé et l'environnement sont reconnus [3] et l'apparition d'adventices résistantes aux herbicides [4] remet en question leur efficacité. Face à ces constats, la réglementation européenne a retiré de nombreux produits phytosanitaires du marché et durci la procédure d'homologation, et un plan ministériel a été mis en place en France pour réduire l'utilisation des pesticides au profit d'une gestion agronomique de la flore adventice [3]. Ces mesures amèneront à tolérer une flore adventice résiduelle plus conséquente, ce qui pourrait entraîner une prolifération des bioagresseurs associés à cette flore [5]. Parmi ces bioagresseurs associés, l'orobanche rameuse Phelipanche ramosa (L.) Pomel est une plante qui parasite les racines des cultures [6] et des adventices [7-9]. En France, elle parasite principalement le colza et le chanvre [10] et cause jusqu'à 90% de pertes de rendement [11]. La seule méthode de lutte directe disponible et autorisée en France en grandes cultures est l'application d'herbicides sur variétés résistantes à ces herbicides [12, 13] mais cette pratique va à l'encontre de la réduction d'usages de pesticides. Différentes techniques culturales doivent être combinées pour gérer efficacement l'orobanche rameuse [14, 15] et intégrées dans la stratégie de gestion des adventices potentiellement hôtes de l'orobanche. Compte tenu de l'effet cumulatif des systèmes de culture sur la dynamique des adventices et du pas de temps long associé à la survie des semences adventices dans le sol, la gestion de l'orobanche doit être raisonnée à long terme à l'échelle du système de culture. L'expérimentation est peu appropriée pour cela car elle ne permet de tester qu'un nombre limité de techniques sur quelques années et dans un nombre limité de contextes pédoclimatiques et floristiques. Les modèles de simulation, en revanche, peuvent être utilisés pour aider à concevoir des systèmes de culture en les évaluant à long terme et dans différentes conditions pédoclimatiques et floristiques [16, 17]. Bien que de nombreux modèles prédisent la croissance d'espèces d'orobanches [14, 18-22], aucun ne prédit la dynamique de l'orobanche rameuse dans les systèmes de culture, et aucun ne considère l'interaction avec la flore adventice. Le modèle FLORSYS est une option intéressante pour développer un tel modèle car il prédit la dynamique des adventices dans les systèmes de culture en interaction avec le pédoclimat [16] et sa structure est suffisamment générique pour pouvoir intégrer un module de dynamique de l'orobanche rameuse. FLORSYS simule le développement de chaque plante chaque jour selon un modèle de cycle de vie mécaniste commun à toutes les plantes. FLORSYS est adapté à la conception de systèmes de cultures multiperformants [17] car il permet d'évaluer l'impact de la flore adventice sur la production agricole et sa contribution aux services écosystémiques [23]. II est en outre un outil de transfert utile, dans un contexte où les démarches participatives doivent être développées pour favoriser l'adoption des pratiques innovantes [24], car il est utilisé lors d'ateliers de coconception de systèmes de culture avec des agriculteurs et des conseillers agricoles. Objectif L'objectif de la thèse est de concevoir des stratégies de gestion efficaces pour lutter contre l'orobanche rameuse en (1) développant le modèle PHERASYS, de la dynamique de Phelipanche ramosa dans les Systèmes de culture en interaction avec la flore adventice, (2) en adaptant le modèle FLORSYS afin qu'il puisse intégrer PHERASYS, et (3) en couplant FLORSYS et PHERASYS pour simuler différentes stratégies de gestion de l'orobanche rameuse. Méthodes (1) Les étapes déterminant la dynamique de l'orobanche rameuse sont identifiées, en s'inspirant du cycle de vie générique représenté dans FLORSYS, pour être modélisées. Une analyse de la littérature et des données expérimentales acquises pendant la thèse et dans l'équipe permet de déterminer les formalismes et le paramétrage de PHERASYS. Des expérimentations sont mises en place pour combler les lacunes dans les connaissances (mesure de la mortalité et de la dormance des semences d'orobanche rameuse en fonction des saisons, estimation de la production de semences). (2) FLORSYS doit être adapté avant d'être couplé à PHERASYS car il ne simule que la partie aérienne des plantes tandis que l'orobanche rameuse est un parasite racinaire. Pendant la thèse, nous intégrons donc dans FLORSYS un module racinaire inspiré du modèle Archisimple simulant l'architecture racinaire des plantes cultivées et des adventices [27] (Figure 1). Cette nouvelle version de FLORSYS est évaluée en comparant les densités et biomasses adventices prédites à des observations au champ sur 13 ans. Une analyse de sensibilité est réalisée pour comprendre quels paramètres racinaires sont déterminants dans le parasitisme par l'orobanche rameuse. (3) PHERASYS est finalement couplé à FLORSYS afin de prendre en compte les effets du pédoclimat et des techniques agricoles sur la dynamique de l'orobanche, et les interactions avec les plantes cultivées et les adventices. Les variables décrivant le système racinaire prédites par le module racinaire inclus dans FLORSYS (Figure 1) permettent la connexion à PHERASYS. Différents systèmes de culture sont testés par simulation afin d'identifier des pistes pour une gestion agroécologique l'orobanche rameuse, réduisant l'usage d'herbicides et exploitant les interactions bénéfiques avec les adventices. Différentes rotations, densités de semis, dates de semis et stratégies de travail du sol sont notamment testées. Références 1. Oerke, E., Crop losses to pests. Journal of Agricultural Science, 2006. 144: p. 31-43 2. Union des Industries de la Protection des Plantes, Repères 2017-2018. 2018. 3. Potier, D., Pesticides et agro-écologie. Les Champs du possible. 2014. p. 252 p. 4. Réseau de Réflexion et de Recherches sur les Résistances aux Pesticides, Cas de résistance aux PPP en France. 2018. 5. Norris, R.F., Ecological bases of interactions between weeds and organisms in other pest categories. Weed Science, 2005. 53: p. 909-913. 6. Parker, C., The Parasitic Weeds of the Orobanchaceae, in Parasitic Orobanchaceae : Parasitic Mechanisms and Control Strategies, D.M. Joel, J. Gressel, and L.J. Musselman, Editors. 2013, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. p. 313-344. 7. Boulet, C., et al. Weed species present various responses to Orobanche ramosa L. attack. in 7th International Parasitic Weed Symposium. 2001. Nantes, France. 8. Gibot-Leclerc, S., et al., Potential role of winter rape weeds in the extension of broomrape in Poitou-Charentes. Comptes Rendus de Biologie, 2003. 326: p. 645-658. 9. Gibot-Leclerc, S., et al., Non-host facilitators, a new category that unexpectedly favors parasitic weeds. Agronomy for Sustainable Development, 2013. 33: p. 787-793. 10. Terres Inovia, Enquêtes de surveillance. Questionnaire orobanche. 2018. 11. Gibot-Leclerc, S., et al., What are the traits of Phelipanche ramosa (L.) Pomel that contribute to the success of its biological cycle on its host Brassica napus L.? Flora, 2012. 207: p. 512-521. 12. Fernández-Aparicio, M., X. Reboud, and S. Gibot-Leclerc, Broomrape Weeds. Underground Mechanisms of Parasitism and Associated Strategies for their Control: A Review. Frontiers in Plant Science, 2016. 7: p. 135. 13. Données Ephy - Anses, Le catalogue des produits phytopharmaceutiques et de leurs usages, des matières fertilisantes et des supports de culture autorisés en France. 2018. 14. Grenz, J.H., et al., Assessing strategies for Orobanche sp. control using a combined seedbank and competition model. Agronomy Journal, 2005. 97: p. 1551-1559. 15. Rubiales, D. and M. Fernández-Aparicio, Innovations in parasitic weeds management in legume crops. A review. Agronomy for Sustainable Development, 2012. 32(2): p. 433-449. 16. Colbach, N., et al., The role of models for multicriteria evaluation and multiobjective design of cropping systems for managing weeds. Weed Research, 2014. 54: p. 541–555. 17. Colbach, N., et al., A methodology for multi-objective cropping system design based on simulations. Application to weed management. European Journal Of Agronomy, 2017. 87: p. 59-73. 18. Eizenberg, H., J. Colquhoun, and C. Mallory-Smith, A predictive degree-days model for small broomrape (Orobanche minor) parasitism in red clover in Oregon. Weed Science, 2005. 53(1): p. 37-40. 19. Eizenberg, H., et al., A thermal time model for predicting parasitism of Orobanche cumana in irrigated sunflower—Field validation. Field Crop Research, 2012. 137: p. 49-55. 20. López-Granados, F. and L. García-Torres, Modelling the demography of crenate broomrape (Orobanche crenata) as affected by broadbean (Vicia faba) cropping frequency and planting date. Weed Science, 1997. 45: p. 261-268. 21. Manschadi, A.M., et al. Simulating damage effects of parasitic weeds in APSIM: a generic cohort-based approach. in Fourth International Crop Science Conference. 2004. Brisbane, Australia. 22. Manschadi, A.M., J. Sauerborn, and H. Stützel, Quantitative aspects of Orobanche crenata infestation in faba beans as affected by abiotic factors and parasite soil seedbank. Weed Research, 2001. 41(4): p. 311-324. 23. Mézière, D., et al., Developing a set of simulation-based indicators to assess harmfulness and contribution to biodiversity of weed communities in cropping systems. Ecological Indicators, 2015. 48(Supplement C): p. 157-170. 24. Guichard, L., et al., Le plan Ecophyto de réduction d'usage des pesticides en France : décryptage d'un échec et raisons d'espérer. Cah. Agric., 2017. 26(1): p. 14002. 25. Gibot-Leclerc, S., et al., Responsiveness of Orobanche ramosa L. seeds to GR 24 as related to temperature, oxygen availability and water potential during preconditioning and subsequent germination. Plant Growth Regulation, 2004. 43: p. 63-71. 26. Moreau, D., et al., Trophic relationships between the parasitic plant species Phelipanche ramosa (L.) and different hosts depending on host phenological stage and host growth rate. Frontiers in Plant Science, 2016. 7: p. 1033. 27. Pagès, L., et al., Calibration and evaluation of ArchiSimple, a simple model of root system architecture. Ecological Modelling, 2014. 290: p. 76-84.

  • Titre traduit

    Modelling cropping system effects on branched broomrape dynamics in interaction with weeds


  • Résumé

    Among crop pests weeds cause the major part of yield losses by competing with crops for light and nutrients [1]. Herbicides are largely used to control this unwanted flora [2] but their negative effects on human health and environment are well known [3] and herbicide resistance outbreaks [4] challenge their efficiency. As a result, European authorities removed numerous crop production products from the market and hardened the approval procedure, and a ministerial plan was set up in France aiming at reducing the use of pesticides and moving towards a more agronomical management of weeds [3]. These measures will lead to tolerate a more important residual weed flora and its associated pests [5]. Among these associated pests, branched broomrape Phelipanche ramosa (L.) Pomel is a root parasitic plant of crops [6] and weeds [7-9]. It parasitizes mainly oilseed rape and hemp in France [10] and causes up to 90% yield losses [11]. The only curative method available in France in arable crops is the use of herbicides on herbicide-resistant varieties [12, 13] but this practice is inconsistent with the need to reduce pesticide use. Different cropping techniques must be combined for an efficient control of branched broomrape [14, 15] and integrated into the management of weeds that are potential broomrape hosts. Considering the cumulative effect of cropping systems on branched broomrape dynamics and the long term scale resulting from weed seed survival in the soil, broomrape management must be thought in the long term at the cropping system scale. Experiments are not adapted to this scale because they can only test a limited number of techniques and systems for a few years in a few pedoclimatic and floristic contexts. Conversely, simulation models can be used to design cropping systems by evaluating them in the long term in different pedoclimatic and floristic conditions [16, 17]. Although numerous models predict the growth of broomrape species [14, 18-22], none predict branched broomrape dynamics in cropping systems nor do they take into account the interaction with weeds. The FLORSYS model is an interesting option to develop such a model because it predicts weed dynamics in cropping systems in interaction with pedoclimate [16] and its structure is generic enough to integrate a branched broomrape dynamics submodel. FLORSYS simulates the daily growth and development of each plant according to a generic mechanistic life-cycle model. FLORSYS is adapted to design multiobjective cropping systems [17] because it allows to evaluate the impact of weed flora on crop production and its contribution to ecosystem services [23]. It is also a useful tool to transfer knowledge: it is used in cropping system design workshops with farmers and advisers, which is an example of participatory approaches needed to promote the adoption of innovative practices [24]. Aim The aim of the PhD is to design management strategies to control branched broomrape by (1) developing the PHERASYS model of Phelipanche ramosa dynamics in cropping Systems in interaction with weeds, (2) adapting the FLORSYS model to allow the integration of PHERASYS, and (3) connecting PHERASYS to FLORSYS in order to simulate different branched broomrape management strategies. Methods (1) The key stages of branched broomrape dynamics to be modelled are identified, based on the generic life-cycle of plants in FLORSYS. Literature and experimental data acquired during the PhD and by the supervisors' team are used to determine PHERASYS formalisms and parameters. Experiments are set up to fill knowledge gaps (measuring mortality and dormancy of branched broomrape seeds in the soil over seasons, estimating seed production). (2) FLORSYS must be adapted to be connected with PHERASYS because it only simulates the above-ground part of plants whereas branched broomrape is a root parasite. During the PhD we will thus integrate into FLORSYS a root submodel inspired by the Archisimple model which simulates the root architecture of crops and weeds [27] (Figure 1). This new version of FLORSYS is evaluated by comparing the predicted weed densities and biomasses to 13 years of field observations. A sensitivity analysis is run in order to understand which root parameters determine branched broomrape parasitism. (3) PHERASYS is finally connected to FLORSYS to take into account the effects of pedoclimate and cropping techniques on branched broomrape dynamics in interaction with crops and weeds. Variables describing the root system predicted by the root submodel included in FLORSYS (Figure 1) are used to connect PHERASYS. Different cropping systems are tested by simulations in order to identify guidelines for an agroecological management of branched broomrape reducing the use of herbicides and exploiting beneficial interactions with weeds. Different crop rotations, sowing densities and dates and tillage strategies are tested.   References 1. Oerke, E., Crop losses to pests. Journal of Agricultural Science, 2006. 144: p. 31-43 2. Union des Industries de la Protection des Plantes, Repères 2017-2018. 2018. 3. Potier, D., Pesticides et agro-écologie. Les Champs du possible. 2014. p. 252 p. 4. Réseau de Réflexion et de Recherches sur les Résistances aux Pesticides, Cas de résistance aux PPP en France. 2018. 5. Norris, R.F., Ecological bases of interactions between weeds and organisms in other pest categories. Weed Science, 2005. 53: p. 909-913. 6. Parker, C., The Parasitic Weeds of the Orobanchaceae, in Parasitic Orobanchaceae : Parasitic Mechanisms and Control Strategies, D.M. Joel, J. Gressel, and L.J. Musselman, Editors. 2013, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. p. 313-344. 7. Boulet, C., et al. Weed species present various responses to Orobanche ramosa L. attack. in 7th International Parasitic Weed Symposium. 2001. Nantes, France. 8. Gibot-Leclerc, S., et al., Potential role of winter rape weeds in the extension of broomrape in Poitou-Charentes. Comptes Rendus de Biologie, 2003. 326: p. 645-658. 9. Gibot-Leclerc, S., et al., Non-host facilitators, a new category that unexpectedly favors parasitic weeds. Agronomy for Sustainable Development, 2013. 33: p. 787-793. 10. Terres Inovia, Enquêtes de surveillance. Questionnaire orobanche. 2018. 11. Gibot-Leclerc, S., et al., What are the traits of Phelipanche ramosa (L.) Pomel that contribute to the success of its biological cycle on its host Brassica napus L.? Flora, 2012. 207: p. 512-521. 12. Fernández-Aparicio, M., X. Reboud, and S. Gibot-Leclerc, Broomrape Weeds. Underground Mechanisms of Parasitism and Associated Strategies for their Control: A Review. Frontiers in Plant Science, 2016. 7: p. 135. 13. Données Ephy - Anses, Le catalogue des produits phytopharmaceutiques et de leurs usages, des matières fertilisantes et des supports de culture autorisés en France. 2018. 14. Grenz, J.H., et al., Assessing strategies for Orobanche sp. control using a combined seedbank and competition model. Agronomy Journal, 2005. 97: p. 1551-1559. 15. Rubiales, D. and M. Fernández-Aparicio, Innovations in parasitic weeds management in legume crops. A review. Agronomy for Sustainable Development, 2012. 32(2): p. 433-449. 16. Colbach, N., et al., The role of models for multicriteria evaluation and multiobjective design of cropping systems for managing weeds. Weed Research, 2014. 54: p. 541–555. 17. Colbach, N., et al., A methodology for multi-objective cropping system design based on simulations. Application to weed management. European Journal Of Agronomy, 2017. 87: p. 59-73. 18. Eizenberg, H., J. Colquhoun, and C. Mallory-Smith, A predictive degree-days model for small broomrape (Orobanche minor) parasitism in red clover in Oregon. Weed Science, 2005. 53(1): p. 37-40. 19. Eizenberg, H., et al., A thermal time model for predicting parasitism of Orobanche cumana in irrigated sunflower—Field validation. Field Crop Research, 2012. 137: p. 49-55. 20. López-Granados, F. and L. García-Torres, Modelling the demography of crenate broomrape (Orobanche crenata) as affected by broadbean (Vicia faba) cropping frequency and planting date. Weed Science, 1997. 45: p. 261-268. 21. Manschadi, A.M., et al. Simulating damage effects of parasitic weeds in APSIM: a generic cohort-based approach. in Fourth International Crop Science Conference. 2004. Brisbane, Australia. 22. Manschadi, A.M., J. Sauerborn, and H. Stützel, Quantitative aspects of Orobanche crenata infestation in faba beans as affected by abiotic factors and parasite soil seedbank. Weed Research, 2001. 41(4): p. 311-324. 23. Mézière, D., et al., Developing a set of simulation-based indicators to assess harmfulness and contribution to biodiversity of weed communities in cropping systems. Ecological Indicators, 2015. 48(Supplement C): p. 157-170. 24. Guichard, L., et al., Le plan Ecophyto de réduction d'usage des pesticides en France : décryptage d'un échec et raisons d'espérer. Cah. Agric., 2017. 26(1): p. 14002. 25. Gibot-Leclerc, S., et al., Responsiveness of Orobanche ramosa L. seeds to GR 24 as related to temperature, oxygen availability and water potential during preconditioning and subsequent germination. Plant Growth Regulation, 2004. 43: p. 63-71. 26. Moreau, D., et al., Trophic relationships between the parasitic plant species Phelipanche ramosa (L.) and different hosts depending on host phenological stage and host growth rate. Frontiers in Plant Science, 2016. 7: p. 1033. 27. Pagès, L., et al., Calibration and evaluation of ArchiSimple, a simple model of root system architecture. Ecological Modelling, 2014. 290: p. 76-84.