VOLDESPORES 

Enjeux

Les producteurs doivent prendre pendant toute la saison de végétation des décisions concernant la gestion de leurs cultures, dont les actions pour lutter contre les maladies. Compte tenu des risques importants de perte de rendement liés aux maladies foliaires pour la production, la pomme de terre est la grande culture dont l’IFT est le plus élevé, en particulier l’IFT fongicides (12.1 en 2017, source Agreste). Depuis de nombreuses années, l’application massive de fongicides est toutefois remise en question à cause de la perte d’efficacité causée par la résistance des espèces pathogènes, du coût des fongicides et de leur application, des conséquences environnementales et pour la santé humaine des traitements, et de la demande des consommateurs pour des produits sans résidus de pesticides. Les producteurs doivent raisonner au plus juste leurs décisions de traiter ou non, en exploitant toutes les informations à leur disposition.
De nombreux outils ont été développés pour aider à raisonner les décisions de traitement, dont plusieurs modèles de prévision du risque épidémique en fonction des conditions météorologiques, inclus dans des Outils d’Aide à la Décision (OAD) ou utilisés pour rédiger les Bulletins de Santé du Végétal (BSV®). C’est le cas du modèle Mileos® pour le mildiou, et depuis peu, pour l’alternariose de la pomme de terre.

Objectifs

L’objectif du projet est de répondre à deux questions méthodologiques pour améliorer la performance de Mileos® : comment piéger pour obtenir des données fiables et valorisables (type et positionnement des pièges, typage des souches...) ? Comment intégrer et coupler ces données de piégeage à Mileos® (date de démarrage en fonction des piégeages, blocage de la réserve de spores du modèle en fonction des piégeages…) pour obtenir une pertinence améliorée des conseils de protection des cultures et renforcer sa notoriété et son utilisation ?

Résultats attendus

• Caractéristiques des pièges (compromis coût/qualité de l’information) permettant un piégeage optimal pour l’information recherchée ainsi que une densité nécessaire du réseau de piégeage pour un bon compromis coût/spatialisation de l’information.
• Définition d’un seuil de concentration de spores dans l’air pour démarrer (ou redémarrer s’il s’agit d’une vague suivant la première) le suivi dans le modèle Mileos® et ainsi éviter de tenir compte dans les simulations d’évènements climatiques favorables précédant ce seuil.
• Définition d'une méthode de prise en compte des vols de spores dans l’air pour le démarrage du modèle Mileos®.
• OAD intégrant ces améliorations du modèle Mileos® dans l’API.