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Window Pane, la redécouverte d'une ancienne méthode:
quel avenir ? Etude de l'exemple de la Septoriose (Mycosphaerella graminicola)
du blé d'hiver
Pietravalle Stéphane(1), van den Bosch Frank(1), Shaw Michael(2).
(1) IACR Rothamsted, Harpenden AL5 2JQ, UK
(2) Department of Agricultural Botany, The University of Reading, Whiteknights,
Reading RG6 6AS, UK
Le développement et la dispersion des spores fongiques sont souvent
dépendants des conditions météorologiques. Contrairement
au développement temporel pour lequel des facteurs non-climatologiques
tels que l'historique des cultures sont associés avec d'autres
tels que la température, la dispersion spatiale est assurée
exclusivement par des facteurs météorologiques (vent et
pluie). Si la dispersion éolienne est prédominante pour
de nombreux pathogènes, certains, tel Mycosphaerella graminicola,
sont principalement disséminés par les gouttelettes d'éclaboussure.
Dans ce cas, afin d'établir des modèles de prédicition,
deux approches radicalement différentes ont été utilisées.
Alors que la première est mécaniste, la seconde (Window
Pane) est basée sur une recherche systématique de corrélations
ou misclassifications (dans le cas de réponse binaire).
Nous avons développé une version améliorée
et généralisée de cette dernière méthode
et l'avons éprouvée sur quatre années de données
de Septoriose du blé d'hiver collectées sur 9 sites d'Angleterre
et du Pays de Galles (base de données IDR4, 32 combinaisons sites/années).
Après avoir décrit cette méthode, nous présenterons
les premiers résultats obtenus et les deux principales manières
de les utiliser: soit à l'aide de régressions linéaires
multiples, soit avec une analyse de discriminant. Nous montrerons ainsi
comment, dans le cas de la Septoriose du blé d'hiver, il existe
une distinction très claire entre les approches qualitative et
quantitative. L'étude des variables météorologiques
au cours du stade végétatif du blé (entre décembre
et mars) est suffisante pour prédire la présence ou l'absence
finale de Septoriose (à un seuil de 5% sur les trois feuilles supérieures
de la canopée). Par contre, dans le cas où l'épidémie
est présente, son importance ne peut être prédite
qu'à l'aide des données météorologiques au
cours de la montaison (en avril et mai).
Contrairement aux modèles mécanistes dont les hypothèses
sont généralement largement commentées, la théorie
utilisée par Window Pane -et sa validité- n'ont jamais été
étudiées. Nous présenterons donc l'analyse basée
sur du bootstrap que nous avons faite dans ce sens et discuterons du problème
de corrélation entre les variables météorologiques.
Enfin, nous envisagerons brièvement d'autres possibilités
d'applications de Window Pane telles que l'échelle thermique ou
le taux de progression épidémique ainsi que le potentiel
d'application futur de cette méthode, par exemple dans un système
d'aide à la décision.
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