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Projet de biomodélisation du criquet pèlerin. Présentation résumée du biomodèle SGR

Launois Michel, Duranton Jean-François, Launois-Luong My-Hanh, Lecoq Michel, Popov M., Gay Pierre-Emmanuel, Gigault Jérôme, Balança Gilles, Coste Caroline, Foucart Antoine, Monard Jahiel A.. 1992. Projet de biomodélisation du criquet pèlerin. Présentation résumée du biomodèle SGR. Montpellier : CIRAD-PRIFAS, 19 p.

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Abstract : Le Criquet pèlerin occupe une aire d'habitat de prés de 30 millions de kilomètres carrés et se réfugie en période de rémission dans les aires les plus arides et les plus inaccessibles. Certaines années, il se met à pulluler puis à grégariser avant d'envahir plusieurs dizaines de pays au maximum de son expansion. La seule stratégie efficace est d'intervenir dès le dé but du rassemblement des acridiens. Il faut pour cela le surveiller en permanence. Malheureusement, les informations de terrain sont difficiles à obtenir, à transmettre, à vérifier, ce qui empêche la localisation des cibles en temps utile. Pour pallier en partie cet inconvénient, un modèle spécifique au Criquet pèlerin est proposé en vue de réaliser une veille acridienne permanente et de permettre une anticipation du diagnostic des situations dangereuses. Le biomodèle SGR, modèle spécifique au Criquet pèlerin, #Schistocerca gregaria# (Forskàl, 1775) sur l'ensemble de son aire d'habitat, est approvisionné en données météorologiques à partir du modèle numérique mondial géré par le Centre Européen de Prévisions Météorologiques à Moyen Terme. Il est composé de sous-modèles concernant l'évolution de l'environnement acridien et de la bic-écologie de l'acridien lui-même ; il gère des effectifs virtuels permettant de gérer des changements phasaires liés à la densité par unité de surface. Il a pour objectif principal d'assurer une veille acridienne permanente, de détecter les zones à hauts risques de pullulations, de suivre le développement des crises acridiennes et de permettre de choisir les stratégies de lutte les mieux adaptées aux situations. Le modèle SGR permet aussi de reconstituer le passé récent, de tester des scénarios imaginaires par simulation et de disposer de prévisions à court (deux décades), moyen (deux mois) et long terme (un an) selon les événements acridiens concernés et le degré d'incertitude acceptable. (Résumé d'auteur)

Mots-clés Agrovoc : Schistocerca gregaria

Classification Agris : U10 - Mathematical and statistical methods
H10 - Pests of plants

Auteurs et affiliations

  • Launois Michel
  • Duranton Jean-François
  • Launois-Luong My-Hanh
  • Lecoq Michel
  • Popov M.
  • Gay Pierre-Emmanuel ORCID: 0000-0003-1328-6063
  • Gigault Jérôme
  • Balança Gilles
  • Coste Caroline
  • Foucart Antoine
  • Monard Jahiel A.

Autres liens de la publication

Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/309762/)

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