Modélisation des risques phytosanitaires liés à des espèces exotiques

• Le problème
• Introduction à la modélisation des risques
• Possibilités à exploiter pour évaluer les risques de manière spatialement explicite
• Exemples d'applications canadiennes : Chancre du mélèze d'Europe
• Exemples d'applications canadiennes : Scleroderris
• Exemples d'applications canadiennes : Bousier
• Conclusions, remerciements et bibliographie

---

Exemples d'applications canadiennes : Scleroderris

Gremmeniella abietina (Lagerb.) (Tiré de Venier et collab., 1998). Le chancre scléroderrien causé par le champignon Gremmeniella abietina (Lagerb.) Morelet var. abietina est considéré depuis plus de 30 ans comme une grave maladie des essences de pin de l'Amérique du Nord. Il entraîne la mort de jeunes pins de moins de 1 mètre de hauteur. Nous avons utilisé les données historiques sur la répartition de cette maladie en Ontario pour modéliser sa probabilité d'apparition en fonction de facteurs climatiques. L'ajustement d'un modèle de régression logistique de la probabilité d'apparition en fonction de la température moyenne et des précipitations du trimestre le plus froid était très bon. Nous avons choisi le modèle à deux variables comme modèle final en raison de sa concordance relativement élevée et de sa relative simplicité. Selon le modèle, la probabilité d'apparition du chancre scléroderrien est plus élevée lorsque les températures hivernales sont plus basses et dans les endroits recevant des précipitations plus importantes en hiver. L'indice de concordance (indice d'exactitude de la classification) du modèle était de 84 %. Nous avons sous-échantillonné à plusieurs reprises les données, généré de nouvelles estimations des paramètres et confronté les prédictions aux données non incluses dans le modèle. L'exactitude de la classification de chaque modèle de sous-échantillon étant semblable, nous en avons conclu que le modèle final était stable. Nous avons reporté sur une grille les estimations des variables climatiques pour extrapoler dans l'espace le modèle de régression logistique à deux variables et dresser une carte de la probabilité d'apparition du chancre scléroderrien dans l'ensemble de l'Ontario.

Probabilité d'apparition du chancre scléroderrien

La carte illustrant les prédictions de la probabilité d'apparition correspond bien à la carte des localités où cette maladie a été observée. Ces résultats ajoutent foi à ceux d'études précédentes qui laissaient entendre que la répartition du chancre scléroderrien était fortement influencée par le climat. Les résultats de la classification laissent également supposer que ce modèle est un outil utile pour évaluer les risques d'infection par le chancre scléroderrien dans l'ensemble de l'Ontario.

---