Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier ... - CIAM

significative pour 13 des 21 groupes de dates analysés, y compris pour 5 des 9 groupes ne
contenant qu’une ou deux années (D1 et D2 en 90-91 ; BH2 en 1986 ; BH4 en 1988 et 1993).
A la lumière des durées d’incubation attendues (environ 1 ou 2 ans), ce résultat pourrait
s’interpréter comme l’effet de transmissions successives réalisées par un seul vecteur sur des
arbres voisins. Dans ce cas, une durée d’incubation variable devrait suffire à induire un peu
d’agrégation interannuelle puisque des arbres voisins inoculés par un même vecteur
pourraient être répartis dans deux groupes successifs. Malgré cela, seul 1 test sur les 23
effectués avec la statistique Qc(d) – et même aucun avec Vc(d) – révèle une dépendance
interannuelle significative (Figure 19, seconde colonne : verger D3, dépendance entre la fin et
le milieu de la dynamique). Par ailleurs, seuls 4 autres tests réalisés avec l’une de ces deux
statistiques indiquent une tendance forte à l’agrégation (P-value ∈ [0,05 – 0,10]). La Figure
19 montre le test significatif et un exemple de résultat non significatif (obtenu en testant la
dépendance entre les mêmes dates au sein de la parcelle voisine appartenant au méta-verger
D1-4).
Le manque de puissance des tests ne paraît pas être le seul facteur à incriminer, dans la
mesure où on parvient à détecter de l’agrégation à l’intérieur de la plupart des groupes de
dates (les cas observés à une date donnée sont donc souvent plus proches entre eux que des
cas précédents ou suivants). Par conséquent, s’il existe un processus biologique qui génère de
la dépendance entre les groupes de points testés, il est peu marqué. Pour s’en assurer, il serait
donc nécessaire de développer des tests plus puissants pour poursuivre ces analyses plus en
profondeur. En particulier, on pourrait construire un test global en regroupant les distances
entre tous les groupes de points séparés par un nombre donné d’années dans un verger donné,
ou en regroupant pour l’ensemble des vergers les distances entre 2 groupes de dates
prédéfinis.
Si l’on se base sur le Tableau 4, le scénario A2i serait donc le plus probable au vu de
l’ensemble des motifs spatiaux et de leur évolution temporelle (agrégation sur l’ensemble des
dates, pas d’agrégation le long des bords, très peu de dépendance spatiale entre dates). Ainsi,
ces motifs pourraient être dus à des vecteurs infectieux qui arrivent indépendamment les uns
des autres et au hasard dans le verger (en particulier, ni à proximité des bords, ni à proximité
des arbres malades), puis qui se déplacent par quelques vols courts et isotropes entre lesquels
ils transmettent le phytoplasme, mais sans réaliser de transmissions secondaires. Le scénario
proposé n’est pas bâti sur des preuves, mais plutôt sur un faisceau d’interprétations
compatibles avec les phénomènes observés dans un échantillon relativement restreint de
vergers. Ce scénario est le “modèle nul” que l’on conservera tant qu’aucun élément nouveau
ne viendra le remettre sérieusement en cause.
V. Bilan sur les apports des tests d’hypothèses
Les tests d’hypothèses décrits et utilisés mettent en évidence certaines dépendances dans
la répartition spatio-temporelle des arbres malades de l’ESFY. Ils ont permis de proposer un
scénario explicatif simple et cohérent avec les motifs spatio-temporels observés. Ainsi, à
partir de suivis spatio-temporels détaillés, on peut avoir une idée plus précise sur les
processus biologiques impliqués dans la progression de l’ESFY dans les vergers ; en
particulier, les éléments du scénario qui concernent les comportements du vecteur en
conditions de production auraient été difficiles à déterminer expérimentalement.
La faiblesse de cette approche est liée au manque de connaissances sur la durée
d’incubation dans la plante en fonction de la combinaison porte-greffe/cultivar utilisée, et sur
sa variabilité et sa dépendance de conditions externes qui peuvent être hétérogènes dans
l’espace (stress hydrique) ou dans le temps (conditions climatiques). L’autre difficulté
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