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Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier ... - CIAM

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Les approches complémentaires mises en œuvre dans les parties précé<strong>de</strong>ntes ont permis<br />

d’i<strong>de</strong>ntifier <strong>de</strong> façon progressive différentes propriétés <strong>de</strong> l’épidémiologie <strong>de</strong> l’ESFY. Ainsi,<br />

on peut “se faire une idée” sur le développement attendu <strong>de</strong> la maladie dans un verger<br />

d’abricotier. L’enjeu est alors <strong>de</strong> transformer ce modèle mental implicite en un modèle dont<br />

les objectifs sont <strong>de</strong> synthétiser les informations acquises, d’évaluer l’adéquation entre<br />

modèle et données et d’estimer certains paramètres et leur variabilité. Dans ce but, on a choisi<br />

<strong>de</strong> concevoir un modèle <strong>de</strong> simulation explicite, mécaniste, individu-centré, spatialisé et<br />

stochastique. Le choix d’une modélisation mécaniste est un moyen <strong>de</strong> veiller au réalisme du<br />

modèle et au sens biologique <strong>de</strong> ses paramètres ; le choix d’un modèle individu-centré permet<br />

<strong>de</strong> se placer à une échelle correspondant aux données observées et aux mécanismes modélisés<br />

(comportements individuels <strong>de</strong>s vecteurs). L’intégration <strong>de</strong>s informations spatiales concernant<br />

ces individus est nécessaire pour pouvoir simuler <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s <strong>de</strong> lutte potentielles ayant une<br />

composante spatiale (arrachage préventif, pièges attractifs, traitements partiels) et pour juger<br />

<strong>de</strong> l’adéquation <strong>de</strong>s processus retenus avec les processus réels (via les motifs spatio-temporels<br />

observés dans les vergers). La relative complexité <strong>de</strong>s phénomènes en jeu à l’échelle<br />

individuelle et la prise en compte explicite <strong>de</strong> l’espace impose alors d’avoir recours à la<br />

simulation. Enfin, l’introduction d’une part <strong>de</strong> stochasticité dans le modèle traduit la nature<br />

aléatoire <strong>de</strong>s trajectoires <strong>de</strong>s vecteurs, mais elle permet aussi d’estimer la variabilité <strong>de</strong>s<br />

paramètres, ce qui essentiel dans une perspective <strong>de</strong> prédiction.<br />

I. Hypothèses du modèle<br />

A partir d’un ensemble <strong>de</strong> possibilités initialement très vaste, les parties précé<strong>de</strong>ntes ont<br />

permis <strong>de</strong> bâtir un scénario probable et relativement simple du cycle <strong>de</strong> la transmission <strong>de</strong> la<br />

maladie dans les vergers d’abricotier (Figure 20), où les motifs spatio-temporels générés par<br />

C. pruni ne dépen<strong>de</strong>nt que du nombre <strong>de</strong> vecteurs réimmigrants infectieux et <strong>de</strong> leurs<br />

déplacements (fréquence, distance).<br />

A B<br />

R S<br />

N S<br />

E S<br />

Vecteur Contacts Plante<br />

hôte<br />

R L<br />

N L<br />

E L<br />

R I<br />

N I<br />

E I<br />

- 124 -<br />

S<br />

L<br />

I<br />

M<br />

Vecteur Contacts Plante<br />

hôte<br />

R S<br />

N S<br />

Acquisition<br />

Transmission<br />

Figure 20. Cycle <strong>de</strong> la transmission <strong>de</strong> l’ESFY. R et E, vecteurs adultes réimmigrants et émergents,<br />

respectivement ; N, larves ; S, sain ; L, latent ; I, infectieux ; M : mort. (A) Cycle hypothétique initial. (B)<br />

Cycle probable dans les vergers d’abricotier, pouvant être réduit à la partie grisée quand les vecteurs<br />

émergents migrent loin du verger, le reste traduisant l’évolution interannuelle à gran<strong>de</strong> échelle.<br />

Le Tableau 6 présente les différentes hypothèses du modèle, ainsi que les moyens utilisés<br />

pour s’assurer <strong>de</strong> leur vraisemblance.<br />

R I<br />

N I<br />

E I<br />

S<br />

L<br />

I<br />

M

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