Titre : Mise en place d’un indicateur de la nuisibilité des maladies foliaires du blé tendre en France
Title : DEVELOPMENT OF AN INDICATOR FOR PREDICTING SOFT WHEAT YIELD LOSS DUE TO DISEASES IN FRANCE
Auteur(s) : D. HAMERNIG, E. GOURDAIN, P. DU CHEYRON, G.COULEAUD, F. PIRAUX (ARVALIS - Institut du végétal)
Evénement : COMAPPI
Numéro : 6
Année : 2017
Numéro de page : 174
Nombre de pages : 10
Résumé : Les maladies foliaires du blé sont responsables, en France, de pertes de rendement importantes. Afin d’anticiper ce risque tout en limitant les traitements fongicides, ARVALIS Institut du végétal a mis en place un indicateur dont l’objectif est d’estimer une nuisibilité des maladies foliaires du blé a priori afin d’adapter le choix variétal ainsi que le programme de traitement en morte saison à un risque régional. Cet indicateur estime une distribution interannuelle de la nuisibilité en q/ha (moyenne, décile2, décile8) en fonction de la zone géographique et du profil de sensibilité à la rouille brune, la rouille jaune et la septoriose de la variété cultivée. Il repose sur un modèle statistique établi à partir des écarts de rendement traité/non traité dans plus de 2700 essais entre 2000 et 2015.
Mots-clés : nuisibilité, blé tendre, maladies cryptogamiques, modèle statistique, indicateur
Abstract : Foliar wheat diseases are responsible in France for significant yield loss. In order to anticipate this risk while also limiting fungicide treatments, ARVALIS Institut du vegetal has developed an indicator which aims to estimate a priori soft wheat yield loss due to diseases in order to tailor varietal choice and provisional fungicide program to regional risk. This indicator estimates an interannual distribution of yield loss in q/ha (mean, decile2, decile8) by geographical area and varietal resistance to brown rust, yellow rust and septoria. It is based on a statistical model established on yield difference between treated and non-treated crops in more than 2700 trials between 2000 and 2015.
Keywords : yield loss, soft wheat, fungal diseases, statistical model, indicator
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