Quantitative relationships between Erisyphe necator airborne inoculum density above grape canopy and weather variables.

Carisse, O., Van der Heyden, H., et Morissette-Thomas, V. (2015). « Quantitative relationships between Erisyphe necator airborne inoculum density above grape canopy and weather variables. », Acta Horticulturae (ISHS), 1068, p. 179-188.

Résumé

La production de conidies aériennes joue un rôle important dans les épidémies d’oïdium du raisin. L’Erisyphe necator produit des conidies sur les lésions créées par les ascospores, elles-mêmes produites par des cléistothèces ayant survécu à l’hiver ou des conidies résultant d’infections précédentes. L’évaluation de la densité de l’inoculum, en fonction de la relation entre les variables météorologiques et la concentration aérienne de conidies (CAC), pourrait constituer une méthode efficace pour l’estimation du risque d’apparition de l’oïdium. Afin de décrire la relation entre les variables météorologiques et l’inoculum aérien d’E. necator, nous avons fait un suivi continu, au cours de la saison de croissance, de la concentration aérienne de conidies à l’intérieur du feuillage des vignes, dans un vignoble constitué de cultivars sensibles à la maladie, de 2000 à 2002. Nous avons quantifié la concentration d’inoculum aérien en termes du nombre journalier de conidies par mètre cube d’air. Au total, 54 variables climatiques ont été produites à partir de données sur les conditions météorologiques. Il existe une forte corrélation entre les variables météorologiques, ce qui cause une multicolinéarité. En outre, la quantité d’inoculum aérien varie en fonction des conditions météorologiques observées la journée même ainsi que celles connues durant une certaine période précédant la journée en cours. La CAC journalière et les variables météorologiques correspondantes constituent une série temporelle, caractérisée par une autocorrélation temporelle; ainsi, nous avons analysé les données au moyen de séries temporelles. Les quelques variables météorologiques suivantes sont les seules qui ont permis la prédiction de la CAC, avec un délai de 4 à 7 jours : température journalière moyenne, nombre d’heures par jour où la température se situe entre 25 et 30 °C, nombre d’heures où la température est inférieure à 20 °C, température moyenne lorsque le taux d’humidité relative est supérieur à 85 %, taux d’humidité relative moyen lorsque la température est inférieure à 20 °C et déficit de pression de vapeur moyen lorsque la température est inférieure à 20 °C. Des modèles de régression à retards échelonnés polynomiaux, fondés sur 3 de ces variables, ont permis une prédiction de 65 % de la variation de la CAC.

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