Impact de la quantification de l’inoculum aérien de Phytophthora infestans sur la prédiction du mildiou en champ

Details

Supervisors

Legrève, Anne ; Bogaert, Patrick

Faculty

Faculté des bioingénieurs

Degree label

Master [120] : bioingénieur en sciences agronomiques, à finalité spécialisée

Abstract

La maladie du mildiou de la pomme de terre causée par l’agent Phytophthora infestans est responsable de l’utilisation intensive de fongicides, qui cause des dégâts environnementaux importants. Pour faire face à ce problème, le programme wallon de réduction des pesticides prévoit une diminution de la quantité de pesticides appliqués de 50% d’ici 2030. Afin de mieux cibler les traitements, les Outils d’Aide à la Décision (OAD) avertissent les agriculteurs du risque de mildiou. Ces OAD sont basés sur des modèles qui utilisent des variables météorologiques. Cependant, le modèle wallon Guntz-Divoux de prédiction du mildiou recommande trop de traitements et considère qu’il y a toujours des spores infectieuses dans l’air. La quantification par qPCR d’inoculum aérien mesuré par des capteurs pourrait dès lors permettre de l’améliorer. Ce travail s’inscrit dans le cadre du projet Potato Smart dont l’objectif est d’améliorer l’OAD wallon. Des capteurs d’inoculum aérien ont été placés près de champs non traités à quatre localités de 2019 à 2022. Dans le premier chapitre, la distribution spatio-temporelle de l’inoculum aérien et l’analyse des conditions climatiques de l’interculture ont mis en évidence le rôle de l’interculture sur la concentration de l’inoculum primaire. Ensuite, les analyses des conditions météorologiques de la saison ont été séparées entre les périodes avant et après l’apparition du mildiou afin de différencier le développement de l’inoculum primaire et secondaire. Des résultats plus pertinents ont été observés après l’infection du champ. Ceux-ci confirment que plusieurs cycles de développement de P. infestans s’enchaînent et démontrent l’importance de l’humidité, de l’ensoleillement, des précipitations et de la température pour induire une infection. Après ces analyses, la création d’un modèle de prédiction de la concentration en spores a été entrepris mais n’est pas suffisamment précis pour estimer cette concentration. Le deuxième chapitre a évalué les performances du modèle actuel et a analysé comment ces variables affectent les risques prédits. Les résultats ont affirmés que la fréquence des alarmes envoyées par le modèle est trop importante et que le modèle est très sensible à l’humidité relative. Ensuite, l’intégration au modèle de l’ensoleillement, la température et l’inoculum aérien a permis de réduire le nombre de fausses alarmes émises. Les résultats suggéreraient que le captage de l’inoculum primaire permet de réduire le nombre de recommandations de traitements.