Le vent, la pluie et l’hiver : comment la météo propage les maladies dans les cultures
juin 2, 2023
Y a-t-il un lien entre les conditions météo et les maladies des plantes? Oui, et il est très fort. Une partie du travail de mon équipe a été consacrée à l'élaboration de modèles prédictifs qui intègrent la relation complexe entre les agents pathogènes des plantes et l'humidité relative, la température, la vitesse du vent, etc. Voici quelques facteurs négligés qui pourraient discrètement favoriser la présence de maladies dans vos champs.
Les agents pathogènes hivernants : une bombe à retardement
La menace que constituent les maladies peut se prolonger au-delà de la période de croissance et même de récolte. Lorsque de nouvelles cultures émergent au printemps, certains agents pathogènes se tiennent prêts dans les résidus de la culture de cette année. Si les conditions environnementales sont favorables, la maladie peut se propager et infecter la culture de l'année suivante. La rotation des cultures et le travail du sol peuvent contribuer à réduire le risque de maladie future en enfouissant les agents pathogènes dans le sol et en favorisant leur décomposition avec le temps.
Le mode de transport préféré des moisissures
Les moisissures se reproduisent en libérant de minuscules spores. Lorsqu'un coup de vent passe, ces spores peuvent s'envoler vers un autre plant. Ce processus se répète tant que le courant de vent est suffisamment fort. Étant donné que les vents sont prévus longtemps à l’avance, nous pouvons désormais prévoir la propagation de certaines maladies des plantes, de la même manière que nous prévoyons l’indice de pollen pendant la saison des allergies. La rouille méridionale, par exemple, est alimentée par des régimes de vent à grande échelle. Si nous pouvons prévoir le vent, nous pouvons donc utiliser l'apprentissage automatique pour connaître la probabilité que la rouille méridionale (du maïs) se propage dans votre champ.
La catapulte à moisissures
Quand la pluie tombe du ciel, les moisissures se déposent sur les feuilles des cultures, ce qui crée un effet d'éclaboussure pouvant même faire ployer la feuille de sorte qu’elle catapulte les moisissures plus loin. De minuscules spores fongiques peuvent alors se poser sur une autre feuille et infecter encore plus de plants. Et le processus se répète.
Ce type de propagation de la maladie n’est pas significatif chaque fois qu’il pleut. Il faut qu'un certain seuil soit franchi. Si vous prenez l'exemple d'une maladie du soya comme la cercosporose, la propagation de l’agent pathogène dépend de la perturbation du sol, laquelle peut être causée par la circulation de la machinerie dans le champ ou par la pluie. Il est donc d'autant plus important de suivre ces événements météorologiques à la trace.
Comment la science des données peut améliorer la lutte contre les maladies
Lorsque vous utilisez des outils de dépistage comme ceux de FieldViewMC, chaque passage sur le terrain permet de constituer un historique riche et consultable de la santé de votre parcelle. Vous n'avez pas à vous demander si vous avez déjà vu cette maladie il y a quelques années, puisqu’il est possible de savoir exactement quelles parcelles ont été infectées et à quel moment de la saison et même de regarder les données de rendement pour comparer l'efficacité des différents traitements.
La haute technologie au service des fongicides
De nombreux intrants doivent idéalement être appliqués à un moment bien précis. Avec les fongicides en particulier, appliquer la bonne quantité, au bon moment, peut être extrêmement difficile à déterminer soi-même. C'est pourquoi notre équipe travaille sur les technologies émergentes, comme l'apprentissage automatique, qui peuvent passer au peigne fin une liste interminable de facteurs : précipitations passées, température actuelle, humidité relative, précipitations attendues dans les prochaines 24 heures ou la semaine prochaine, vitesse du vent, orages, etc. Comptant sur ces outils de calcul ultra complexes, nous sommes en mesure de fournir des conseils sur les applications de fongicides qui sont à la fois faciles à comprendre et étayés par une immense base de données.
Il ne sera jamais aisé de décider de la quantité à appliquer et du bon moment pour le faire. Grâce aux progrès des réseaux neuronaux et de l'apprentissage automatique, nous pouvons faciliter considérablement le travail nécessaire pour trouver cette réponse et rendre plus efficace les efforts déployés. La météo changera toujours, c'est pourquoi nous avons besoin de tous les outils à notre disposition pour prévoir ce qui s’en vient. Du moins, autant que possible.
À propos de l’auteur
Dr Zach Hansen est le chef de l'équipe des sciences du climat chez Climate. Il a passé près de trois ans chez Climate, dans des fonctions diverses toutes axées sur la météorologie. Dans ses fonctions actuelles, il veille avec son équipe à ce que les données météorologiques soient utilisées efficacement dans les modèles prédictifs qui aident les producteurs à prendre diverses décisions. Zach a obtenu son diplôme de premier cycle en sciences atmosphériques à l'Université de l'Utah et son doctorat en sciences atmosphériques à l'Université du Wisconsin-Madison. Avant de se joindre à l’équipe de Climate, Zach a travaillé comme chercheur à l'Université de Nanjing en Chine, où il a étudié les cycles de vie et les caractéristiques des orages à différentes échelles.