Titre : Piloter l'intervention fusariose des épis sur blé
Title : MANAGEMENT OF SPRAYING AGAINST FHB ON WHEAT
Auteur(s) : E. GOURDAIN, G. GRIGNON (ARVALIS-Institut du végétal)
Evénement : CIMA
Numéro : 12
Année : 2018
Numéro de page : 106
Nombre de pages : 9
Résumé : La fusariose de l’épi est une des principales maladies du blé, elle altère le rendement ainsi que la qualité du grain à travers la production de déoxynivalénol (DON), mycotoxine réglementée par l’union Européenne. En plus des conditions climatiques telles que la pluie autour de la floraison ; le précédent cultural, le travail du sol et la sensibilité variétale influencent significativement les teneurs en DON des grains récoltés. Afin de limiter les niveaux élevés de toxines et parallèlement de réduire la pression phytosanitaire, ARVALIS a développé un modèle de prévision pour optimiser l’intervention fongicides. Un premier modèle d’éjection des ascospores a été ajusté à partir de 4 campagnes de piégeages de spores dans des parcelles de blé, les sorties de ce premier modèle ont ensuite était testées comme co-variable, en plus de variables agronomiques et climatiques, dans un modèle de régression logistique afin de prévoir les parcelles supérieures à différents seuils de teneurs en DON. Les résultats obtenus en validation croisée sur 3000 parcelles de blé suivies entre 2001 et 2016 mettent en évidence une amélioration nette de la qualité prédictive comparativement à la grille agronomique utilisée actuellement.
Mots-clés : qualité sanitaire, modélisation, DON, blé, fusariose, gestion du risqué
Abstract : Fusarium head Blight is one of the main diseases of wheat, it alters the yield and quality of grain through the production of Deoxynivalenol (DON), a mycotoxin regulated by the European Union. In addition to the climatic conditions such as the rain around the bloom; The previous crop, tillage, and varietal sensitivity significantly influenced the donation levels of harvested grains. In order to limit the high levels of toxins and at the same time reduce phytosanitary pressure, ARVALIS has developed a predictive model to optimize fungicide intervention. A first model of Ascospore ejection was adjusted from 4 spore trapping campaigns in wheat plots, the outputs of this first model were then tested as co-variable, in addition to agronomic and climatic variables, in a Logistic regression model to predict the plots above different levels of donation.
Keywords : food safety, modeling, DON, wheat, disease management
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