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Effets du microclimat sur le développement de l'épidémie de rouille orangée du caféier Arabica (Hemileia vastatrix - Coffea arabica) dans une gamme de situations de production

Merle Isabelle. 2019. Effets du microclimat sur le développement de l'épidémie de rouille orangée du caféier Arabica (Hemileia vastatrix - Coffea arabica) dans une gamme de situations de production. Montpellier : Université de Montpellier, 186 p. Thèse de doctorat : Biologie des interactions : Université de Montpellier

Thesis
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Encadrement : Cilas, Christian ; Avelino, Jacques

Abstract : Depuis 2012, la rouille orangée du caféier, une maladie foliaire causée par le champignon Hemileia vastatrix, provoque de fortes épidémies sur la culture du café Arabica dans l'ensemble des pays d'Amérique Centrale. Cette année-là, c'est environ 20% de la production qui a été perdue et la mort de rameaux, voire des plants de café ont entraîné d'importantes pertes secondaires de production les années suivantes. La caféiculture offrant de nombreux emplois en Amérique Centrale, ces épidémies ont entraîné une crise sociale importante. Pour éviter les futures épidémies, le programme PROCAGICA (Programa Centroamericano para la Gestión de la Roya del Café), initié en 2016, grâce à un financement de l'Union Européenne, vise à mettre en place des mesures telles que la création d'un réseau régional d'avertissement, basé sur des systèmes nationaux renforcés, incluant une composante de pronostic basé sur les variables météorologiques. Dans la plupart des modèles de prédiction déjà disponibles sur cette maladie, les variables météorologiques sont considérées sur de longues périodes pour expliquer des indicateurs tels que l'incidence reflétant la progression de la maladie mais aussi la croissance de l'hôte. Au cours de cette thèse, nous avons émis l'hypothèse qu'il est possible de prédire la croissance des épidémies à l'aide de la modélisation de différents stades de développement du champignon, chacun déterminé par des combinaisons complexes de variables microclimatiques agissant à des périodes (moments et durées) différentes. Pour mieux comprendre le fonctionnement du pathosystème et ainsi définir les variables à prédire, nous avons d'abord décrit les relations causales qui existent entre la phénologie du caféier Arabica, le développement de la rouille orangée et leur environnement en système agroforestier. Grâce à l'analyse en modèles d'équations structurelles, l'effet global controversé de l'ombrage sur la maladie a été expliqué comme étant la résultante d'effets antagonistes sur les stades de colonisation et de sporulation, en fonction du type d'ombrage. Cette analyse a aussi permis de souligner la forte interaction entre les croissances de la rouille et du caféier. Nous avons donc décidé de ne pas travailler sur des indicateurs tel que l'incidence mais plutôt de construire trois modèles d'apparition des symptômes de la maladie : émergence des lésions sans urédospores, début de la sporulation et croissance de l'aire infectieuse des lésions. Grâce à un essai réalisé de mai 2017 à juillet 2018 au Costa Rica, nous avons collecté des données permettant l'identification, sans a priori, des combinaisons de moments et durées d'action des variables microclimatiques sur l'apparition des symptômes. Pour favoriser l'utilisation des trois modèles obtenus, en Amérique Centrale où la pratique de l'agroforesterie est commune, nous avons proposé des modèles simples d'estimation du microclimat utilisant des données de stations météorologiques placées en plein soleil et des caractéristiques, telles que la hauteur des arbres et l'ouverture de la canopée, simples à mesurer dans les systèmes agroforestiers. Les trois modèles obtenus pour prédire le risque d'apparition des symptômes se présentent sous la forme d'équations simples à utiliser séparément pour pronostiquer des risques qui impliquent des recommandations différentes de contrôle de la maladie. Ces modèles et les modèles d'estimation du microclimat peuvent aussi être couplés au sein d'un simulateur.

Résumé (autre langue) : Since 2012, coffee leaf rust, a disease caused by the fungus Hemileia vastatrix, has been responsible for major epidemics of arabica coffee cultivation in all Central American countries. That year, about 20% of the production in this region was lost and the death of branches or even coffee plants caused significant secondary production losses in the following years. As coffee production provides many employments in Central America, these epidemics have led to a major social crisis. To prevent future epidemics, the PROCAGICA programme (Programa Centroamericano para la Gestión de la Roya del Café), initiated in 2016, with funding from the European Union, aims to implement measures such as the creation of a regional warning network, based on improved national systems, including a prognostic component based on weather variables. In most prediction models already available for this disease, meteorological variables are considered over long periods of time to explain indicators such as incidence reflecting disease progression but also host growth. In this thesis we hypothesized that it is possible to forecast epidemic growth by modeling different stages of the fungal development, each determined by complex combinations of microclimatic variables acting at different periods (times and durations). To better understand the functioning of the pathosystem and thus define the variables to be predicted, we first described the causal relationships existing between the phenology of arabica coffee, the development of coffee leaf rust and their environment in agroforestry systems. Through the use of structural equation modeling, the controversial overall effect of shading on the disease was explained as the result of antagonistic effects on colonization and sporulation stages, depending on the type of shading. This analysis also highlighted the strong interaction between rust and coffee growth. We therefore decided to avoid working on indicators such as incidence but rather to construct three models of symptoms and signs onset of the disease: emergence of lesions without uredospores, onset of sporulation and growth of the lesion's infectious area. As a result of a trial conducted from May 2017 to July 2018 in Costa Rica, we collected data enabling the identification, without a priori, of combinations of moments and durations of action of microclimatic variables on the onset of symptoms and signs. To promote the use of the three models obtained, in Central America where agroforestry is a common practice, we developed simple microclimate estimation models using data from weather stations located in full sun exposure and characteristics, such as shade tree height and canopy openness, that can be easily assessed in agroforestry systems. The three predictive models developed to predict risk of symptoms and signs onset are simple equations that can be used separately to predict risks that involve different disease control recommendations. These models and microclimate estimation models can also be coupled within a simulator.

Mots-clés Agrovoc : Hemileia vastatrix, Coffea arabica, Microclimat, Facteur climatique, Maladie des plantes, Maladie foliaire, épidémie

Mots-clés géographiques Agrovoc : Amérique centrale

Mots-clés complémentaires : rouille orangée

Classification Agris : H20 - Plant diseases
P40 - Meteorology and climatology

Auteurs et affiliations

  • Merle Isabelle, CIRAD-BIOS-UPR Bioagresseurs (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/595615/)

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