Thèse soutenue

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
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Elise Lô-Pelzer
Direction : Marie-Hélène JeuffroyJean-Noël AubertotLydia Bousset
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Agronomie
Date : Soutenance en 2008
Etablissement(s) : Institut national agronomique Paris-Grignon (1971-2006)

Mots clés

FR

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

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 paramètres. Des exemples de simulation montrent l’intérêt de SIPPOM pour tester des stratégies de gestion intégrée et durable d’une maladie.