Thèse Ndo - Montpellier SupAgro

Principaux facteurs associés à la phaeoramulariose
portent des fruits. Le choix des arbres se faisait de manière à avoir une représentation de la
diversité des situations culturales et des espèces de chaque site.
Chaque arbre a été décrit (espèce, âge, état phénologique, type d’entretien reçu). Les paramètres
environnementaux étaient aussi notés : altitude, type de sol, végétation, système de production….
Sur chaque arbre, la sévérité de la phaeoramulariose a été notée sur la base d’une échelle variant
de 0 à 3. Dans cette échelle, 0 représentait les situations dans lesquelles aucun symptôme
n’était observé sur feuilles et fruits et 3 celles où plus de 50% de la surface totale des feuilles
ou des fruits était attaquée. Les données climatiques des 20 dernières années des stations
météorologiques les plus proches des sites ont été collectées auprès de la Direction nationale de la
météorologie.
L’analyse des variances a permis de faire la comparaison des différents bassins de production
et, au sein de chaque bassin, les différents sites ont été comparés par rapport à la sévérité de la
maladie. Le test de Student-Newman-Keuls au seuil de probabilité 5% a été utilisé à chaque
fois pour la séparation des différentes moyennes. Une classification ascendante hiérarchique
(average distance between cluster analysis) a été effectuée pour regrouper les différents
bassins par rapport à la sévérité de la maladie. Pour déterminer les facteurs les plus importants
affectant cette sévérité, dans la zone d’étude, une analyse de régression logistique a été
effectuée. Cette analyse a été complétée par l’analyse de segmentation CART (Classification
and Regression Trees) qui met en évidence les relations entre les principaux facteurs
(physiques, biologiques, techniques) et les niveaux d’attaque de la maladie.
L’évaluation de la maladie dans la zone d’étude a montré que la phaeoramulariose est
présente dans tous les sites. En outre, dans chaque bassin de production, on note une
variabilité de niveaux de sévérité de la maladie. Des différences significatives ont été mises en
évidence dans les 3 sites d’un même bassin. Seuls les bassins de Boumnyebel et Mbangassina
ont présenté des niveaux de sévérité identiques entre les sites. Une variabilité a également été
constatée entre les différents facteurs biotiques (espèces végétales) et abiotiques (altitude,
climat, types de sol, pratiques culturales).
L’analyse de régression logistique a permis de retenir l’altitude, l’espèce d’agrumes, le type
de sol et le type de végétation comme les facteurs les plus importants associés au
développement de la maladie. L’analyse de segmentation CART a confirmé l’importance de
l’altitude et de l’espèce d’agrume. Elle a également révélé des interactions entre ces
principaux facteurs et la température moyenne, la pluviométrie, le type d’entretien des arbres.
Ces interactions sont surtout mises en évidence dans les sites situés en altitude moyenne. En
haute altitude (>1000m) ou en très basse altitude (