Modèlisation du développement spatio-temporel des maladies d origine tellurique

Les maladies d origine tellurique sont difficilement contrôlables par la lutte chimique ou variétale et se caractérisent par des processus et des échelles spatio-temporelles différents de ceux des maladies aériennes. En particulier, les modes de dispersion des agents pathogènes du sol permettent l apparition et le maintien d une forte structure spatiale de ces maladies, qui se développent souvent sous forme de foyers. Cette agrégation influence à la fois la dynamique temporelle des épidémies et la relation dégâts-dommages, ce qui en fait un éle ment important du raisonnement des méthodes de lutte. L objectif de cette thèse est de comprendre et de modéliser le développement spatio-temporel des épidémies d origine tellurique afin d en déduire des stratégies de gestion susceptibles de limiter les risques associés, en particulier en agissant sur la structure spatiale de ces maladies. Pour ce faire, deux modèles ont été développés. Le premier, spatialement explicite et assez détaillé biologiquement a été paramétré en conditions contrôlées dans le cas du piétin-échaudage du blé. Le test de ce modèle à l aide de données issues du champ montre une bonne précision malgré un biais positif et indique des pistes pour améliorer la valeur prédictive du modèle. Le second modèle, plus simple et plus générique, utilise la théorie de la hiérarchie pour simuler le développement d épidémies à plusieurs échelles spatiales simultanément. Il permet de tester des hypothèses concernant le fonctionnement des épidémies et les liens entre incidences à différentes échelles, et en particulier l effet de la structure spatiale du peuplement hôte et de l inoculum primaire sur la dynamique etl agrégation de la maladie. Dans le cas du piétin-échaudage, pour lequel nous avons montré l importance de la structure spatiale de l inoculum primaire, ces simulations conduisent à préconiser des semis différents en fonction du rang dans la succession culturale.Soilborne diseases are difficult to control by fungicides or resistant cultivars ; they are characterized by processes and spatio-temporal scales that can be different from those of aerial pathogens. In particular, the dispersal processes of soiborne pathogens result in the appearance and persistence of strong spatial patterns, namely disease foci. Aggregation inflences both the temporal dynamics of diseases and their relation to crop losses thus making spatial pattern an important factor when assessing control methods. The objectives of this study were to understand and model the spatio-temporel develoment of soilborne epidemics in order to determine control strategies that may reduce disease risk through an effect on spatial pattern. To that end, two models were developed. The first one is spatially explicit and biologically realistic ; its parameters were measured for take-all disease of wheat. The model was tested with field data ; this showed that the model is precise but overestimates disease development. This test also provided possible avenues for improving the predictive ability of the model. The second model is simpler and more genetic ; it uses hierarchy theory in order to simulate disease spread across multiple spatial scales. Hypotheses concerning the behaviou of epidemics and the relationships between disease incidences at different spatial scales culd be tested using this model for example the effect of the host and inoculum spatial structures on disease dynamics and aggregation. In the case of take-all disease of wheat for which we have demonstrated the importance of the spatial pattern of primary inoculum- the simulation results advocate for different sowing patterns according to the rank of consecutive wheat crops.RENNES-Agrocampus-CRD (352382323) / SudocSudocFranceF