Search

Le tournesol est soumis à un ensemble de pressions biotiques qui sont en partie responsables de la stagnation des rendements. Parmi ces bioagresseurs, le phomopsis (Diaporthe helianthi), le phoma (Phoma macdonaldii), le verticillium (Verticillium dahliae), le sclérotinia (Sclerotinia Sclerotiorum), et le mildiou (Plasmopara halstedii) apparaissent comme les maladies fongiques du tournesol les plus nuisibles au niveau national. La plante parasitaire Orobanche cumana entraine elle aussi des dommages importants sur le tournesol. Il est donc important de pouvoir hiérarchiser les dommages engendrés par ces bioagresseurs afin de concevoir des stratégies de gestion, notamment via l’amélioration variétale et le contrôle cultural. Pour ce faire, il est nécessaire de disposer de connaissances sur les mécanismes de dommage des bioagresseurs. Parmi les principaux mécanismes de dommage, on peut citer la réduction de la photosynthèse par une diminution de la surface photosynthétiquement active, la diversion d’assimilats, et la réduction de l’efficience de conversion par des effets systémiques sur le peuplement. L’objectif du projet SUNFLOWERPEST était de synthétiser les connaissances, les données, les éléments de modélisation disponibles dans un modèle de nuisibilité des principaux bioagresseurs du tournesol. Pour ce faire, on s’est appuyé sur une analyse bibliographique exhaustive, et la réalisation d’un inventaire détaillé des jeux de données disponibles chez les différents participants du projet. Au delà de la synthèse des connaissances que le projet a permis, le projet a autorisé le développement d’un modèle spécifique, appelé SUNFLOWERPEST mobilisant les connaissances disponibles. Ce modèle est d’ores et déjà disponible de manière gratuite, transparente, et accessible aux non spécialistes de l’informatique et de la modélisation via la plateforme en ligne xpest.inra.fr (développée dans le cadre du projet européen PURE ; http://www.pureipm. eu). Ce modèle permet une représentation simplifiée du fonctionnement écophysiologique d’un peuplement de tournesol, couplée à une série de mécanismes de dommage associée à un profil de dégât dynamique. SUNFLOWERPEST peut représenter les dommages engendrés par des bioagresseurs individuels, ou par un ensemble de bioagresseurs. L’analyse bibliographique et les jeux de données identifiés ont révélé de larges trous de connaissance. Néanmoins, l’exercice a pu être mené jusqu’au bout pour 3 de ces bioagresseurs (le phomopsis, le sclérotinia au collet et l’orobanche), avec des proposition de formalismes ad hoc, et une évaluation de la qualité d’ajustement des relations proposés. Une expérimentation type a été proposée afin de mieux appréhender les mécanismes de dommage associés aux principaux bioagresseurs du tournesol. Une fois consolidé, le modèle SUNFLOWERPEST permettra d’analyser les effets de différents profils de dégâts (définis par l’interaction entre le système de culture et la situation de production) sur l’élaboration du rendement du tournesol dans une situation de production donnée. Couplé à un modèle simulant les effets des pratiques culturales, des conditions pédoclimatiques et du territoire sur les profils de dégâts (hors projet), ces sorties permettront à terme la conception de systèmes de culture limitant les pertes de récolte occasionnées par les bioagresseurs, ainsi que la définition d’idéotypes adaptés à certaines situations de production associées à des pressions biotiques données.

L’objectif du projet est de proposer des méthodes permettant à terme de construire un outil de prévision du rendement et de la qualité (teneur en huile et teneur en acide oléique) du tournesol quelques semaines avant sa récolte, à l’échelle d’un bassin de collecte, à l’aide de modèles plus ou moins complexes associés à des observations d’états de culture (GAI: green area index) acquises par voie satellitaire et supposées améliorer la qualité de prédiction des modèles. Il s’agit donc d’identifier les types de modèles les mieux adaptés à la prévision à l’échelle territoriale parmi une gamme de modèles allant des modèles corrélatifs les plus simples (à une ou deux variables explicatives) aux modèles de cultures dynamiques plus ou moins spécifiques (SUNFLO, SAFY). L’intérêt des techniques d’assimilation de données de GAI acquises par télédétection dans les modèles dynamiques de culture pour en améliorer la qualité de prédiction est également évalué. Des sujets périphériques à ces problématiques, mais incontournables dans l’objectif d’élaborer les modèles et de construire un outil de prévision opérationnel, sont étudiés: (i) détermination de méthodes simples et rapides d’estimation du GAI au sol afin de faciliter la constitution de réseaux de dispositifs de «vérité terrain» nécessaires à la calibration des modèles biophysiques, (ii) constitution d’une base de données d’itinéraires techniques, de contextes de culture (données d’entrée des modèles de culture), de production (rendement, teneurs en huile et en acide oléique: données indispensables pour construire et évaluer les modèles de prédiction) et d’images satellitaires sur plusieurs centaines de parcelles agricoles, (iii) estimation de la date de levée de la culture (rarement disponible, mais indispensable pour certains modèles de culture) par voie satellitaire et (iv) localisation de toutes les parcelles de tournesol d’un territoire en cours de campagne, à l’aide de la télédétection.Le principal résultat est que les modèles corrélatifs simples à une ou deux variables explicatives (GAI maximal au cours du cycle et persistance du GAI pendant la phase reproductive du cycle) paraissent les plus pertinents pour prédire le rendement à l’échelle de parcelles au sein d’un territoire.

Le tournesol est soumis à un ensemble de pressions biotiques qui sont en partie responsables de la stagnation des rendements. Parmi ces bioagresseurs, le phomopsis (Diaporthe helianthi), le phoma (Phoma macdonaldii), le verticillium (Verticillium dahliae), le sclérotinia (Sclerotinia Sclerotiorum), et le mildiou (Plasmopara halstedii) apparaissent comme les maladies fongiques du tournesol les plus nuisibles au niveau national. La plante parasitaire Orobanche cumana entraine elle aussi des dommages importants sur le tournesol. Il est donc important de pouvoir hiérarchiser les dommages engendrés par ces bioagresseurs afin de concevoir des stratégies de gestion, notamment via l’amélioration variétale et le contrôle cultural. Pour ce faire, il est nécessaire de disposer de connaissances sur les mécanismes de dommage des bioagresseurs. Parmi les principaux mécanismes de dommage, on peut citer la réduction de la photosynthèse par une diminution de la surface photosynthétiquement active, la diversion d’assimilats, et la réduction de l’efficience de conversion par des effets systémiques sur le peuplement. L’objectif du projet SUNFLOWERPEST était de synthétiser les connaissances, les données, les éléments de modélisation disponibles dans un modèle de nuisibilité des principaux bioagresseurs du tournesol. Pour ce faire, on s’est appuyé sur une analyse bibliographique exhaustive, et la réalisation d’un inventaire détaillé des jeux de données disponibles chez les différents participants du projet. Au delà de la synthèse des connaissances que le projet a permis, le projet a autorisé le développement d’un modèle spécifique, appelé SUNFLOWERPEST mobilisant les connaissances disponibles. Ce modèle est d’ores et déjà disponible de manière gratuite, transparente, et accessible aux non spécialistes de l’informatique et de la modélisation via la plateforme en ligne xpest.inra.fr (développée dans le cadre du projet européen PURE ; http://www.pureipm. eu). Ce modèle permet une représentation simplifiée du fonctionnement écophysiologique d’un peuplement de tournesol, couplée à une série de mécanismes de dommage associée à un profil de dégât dynamique. SUNFLOWERPEST peut représenter les dommages engendrés par des bioagresseurs individuels, ou par un ensemble de bioagresseurs. L’analyse bibliographique et les jeux de données identifiés ont révélé de larges trous de connaissance. Néanmoins, l’exercice a pu être mené jusqu’au bout pour 3 de ces bioagresseurs (le phomopsis, le sclérotinia au collet et l’orobanche), avec des proposition de formalismes ad hoc, et une évaluation de la qualité d’ajustement des relations proposés. Une expérimentation type a été proposée afin de mieux appréhender les mécanismes de dommage associés aux principaux bioagresseurs du tournesol. Une fois consolidé, le modèle SUNFLOWERPEST permettra d’analyser les effets de différents profils de dégâts (définis par l’interaction entre le système de culture et la situation de production) sur l’élaboration du rendement du tournesol dans une situation de production donnée. Couplé à un modèle simulant les effets des pratiques culturales, des conditions pédoclimatiques et du territoire sur les profils de dégâts (hors projet), ces sorties permettront à terme la conception de systèmes de culture limitant les pertes de récolte occasionnées par les bioagresseurs, ainsi que la définition d’idéotypes adaptés à certaines situations de production associées à des pressions biotiques données.

National audience; D. helianthi causes phomopsis stem canker. Ascospores infect sunflower leaves, which will generate killing girdling symptomps. After harvest, fungus mycelium survives on infected stubble. At the end of winter, D. helianthi perithecia appear and will release ascospores. Disease management relies on cultural, genetic and chemical control methods. Fungicide treatments have to be applied just before the main ascospore showers. Farmers and advisers therefore need a Decision Support System to predict these periods. This communication presents the adaptation of the generic SimMat model to D. helianthi to fulfill this need.; Diaporthe helianthi est l’agent causal du phomopsis du tournesol. Les ascospores infectent les feuilles, qui vont générer des taches encerclantes mortelles. Après récolte, le mycélium survit sur les résidus. A la fin de l’hiver, des perithèces apparaissent et vont émettre des ascospores de D. helianthi. Les principales méthodes de gestion sont agronomique, génétique, et chimique. Pour qu’ils soient efficaces, les traitements fongicides doivent coincider avec la première émission significative d’ascospores. Les agriculteurs ont donc besoin d’un outil d’aide à la décision prédisant la temporalité des émissions des ascospores. Cette communication présente l’adaptation du modèle générique SimMat répondant à ce besoin.

Diaporthe helianthi est l’agent causal du phomopsis du tournesol. Les ascospores infectent les feuilles, qui vont générer des taches encerclantes mortelles. Après récolte, le mycélium survit sur les résidus. A la fin de l’hiver, des perithèces apparaissent et vont émettre des ascospores de D. helianthi. Les principales méthodes de gestion sont agronomique, génétique, et chimique. Pour qu’ils soient efficaces, les traitements fongicides doivent coincider avec la première émission significative d’ascospores. Les agriculteurs ont donc besoin d’un outil d’aide à la décision prédisant la temporalité des émissions des ascospores. Cette communication présente l’adaptation du modèle générique SimMat répondant à ce besoin., D. helianthi causes phomopsis stem canker. Ascospores infect sunflower leaves, which will generate killing girdling symptomps. After harvest, fungus mycelium survives on infected stubble. At the end of winter, D. helianthi perithecia appear and will release ascospores. Disease management relies on cultural, genetic and chemical control methods. Fungicide treatments have to be applied just before the main ascospore showers. Farmers and advisers therefore need a Decision Support System to predict these periods. This communication presents the adaptation of the generic SimMat model to D. helianthi to fulfill this need.

International audience; Prediction of hybrid performance using incomplete factorial mating designs is widely used in breeding programs including different heterotic groups. Based on the general combining ability (GCA) of the parents, predictions are accurate only if the genetic variance resulting from the specific combining ability is small and both parents have phenotyped descendants. Genomic selection (GS) can predict performance using a model trained on both phenotyped and genotyped hybrids that do not necessarily include all hybrid parents. Therefore. GS could overcome the issue of unknown parent GCA. Here, we compared the accuracy of classical GCA-based and genomic predictions for oil content of sunflower seeds using several GS models. Our study involved 452 sunflower hybrids from an incomplete factorial design of 36 female and 36 male lines. Re-sequencing of parental lines allowed to identify 468,194 non-redundant SNPs and to infer the hybrid genotypes. Oil content was observed in a multi-environment trial (MET) over 3 years, leading to nine different environments. We compared GCA-based model to different GS models including female and male genomic kinships with the addition of the female-by-male interaction genomic kinship, the use of functional knowledge as SNPs in genes of oil metabolic pathways, and with epistasis modeling. When both parents have descendants in the training set, the predictive ability was high even for GCA-based prediction, with an average MET value of 0.782. GS performed slightly better (+0.2%). Neither the inclusion of the female-by-male interaction, nor functional knowledge of oil metabolism, nor epistasis modeling improved the GS accuracy. GS greatly improved predictive ability when one or both parents were untested in the training set, increasing GCA-based predictive ability by 10.4% from 0.575 to 0.635 in the MET. In this scenario, performing GS only considering SNPs in oil metabolic pathways did not improve whole genome GS prediction but increased GCA-based prediction ability by 6.4%. Our results show that GS is a major improvement to breeding efficiency compared to the classical GCA modeling when either one or both parents are not well-characterized. This finding could therefore accelerate breeding through reducing phenotyping efforts and more effectively targeting for the most promising crosses.

Genetic architecture of the relationship between morphological and developmental traits, and sunflower resistance traits to Phoma macdonaldii. (DOCX 28 kb)

The domesticated sunflower, Helianthus annuus L., is a global oil crop that has promise for climate change adaptation, because it can maintain stable yields across a wide variety of environmental conditions, including drought. Even greater resilience is achievable through the mining of resistance alleles from compatible wild sunflower relatives, including numerous extremophile species. Here we report a high-quality reference for the sunflower genome (3.6 gigabases), together with extensive transcriptomic data from vegetative and floral organs. The genome mostly consists of highly similar, related sequences and required single-molecule real-time sequencing technologies for successful assembly. Genome analyses enabled the reconstruction of the evolutionary history of the Asterids, further establishing the existence of a whole-genome triplication at the base of the Asterids II clade and a sunflower-specific whole-genome duplication around 29 million years ago. An integrative approach combining quantitative genetics, expression and diversity data permitted development of comprehensive gene networks for two major breeding traits, flowering time and oil metabolism, and revealed new candidate genes in these networks. We found that the genomic architecture of flowering time has been shaped by the most recent whole-genome duplication, which suggests that ancient paralogues can remain in the same regulatory networks for dozens of millions of years. This genome represents a cornerstone for future research programs aiming to exploit genetic diversity to improve biotic and abiotic stress resistance and oil production, while also considering agricultural constraints and human nutritional needs.

International audience; Sunflower is submitted to several major pathogens. Modeling is a key tool to help design. Integrated Pest Management strategies to control them. A new qualitative modelling approach is currently under progress using the IPSIM platforrn (Aubertot and Robin, 2013) for sunflower. It aims at predicting injury profiles on sunflower as a function of cropping practices, soi!, weather, and the surroundings of the considered field. Based on a literature review and expert knowledge, hierarchical deterrninistic bayesian networks were developed. Independent datasets were used to assess their quality of prediction. This communication will present: i) a first draft of IPSIMSunflower; ii) the evaluation of its predictive quality; iii) examples of simulation to help design IPM strategies to contrai the disease; iv) a discussion on the limits and benefits of the approach, along with perspectives.

International audience; Crop establishment is a critical step for optimal agronomie and economic crop performances. In sunflower, average emergence rate stands between 70-85% in France, with a tendency to decrease because of increasing bird predation. Consequently, farmers have to sow again the crop in about 8% of the situations. But obtaining a successful plant stand depends not only on the crop emergence rate but also on the initial sowing density. Currently, the practical recommendation for sowing density is between 65-70k seeds per ha (target of 50-60k plants/ha) which should be increased (70-75k seeds/ha) in case of minimum tillage, because oflower crop emergence risk. Ideally sowing density should also be adapted to expected soi! water resources, pathogen pressure in the growing area, and cultivar. Our study aims to refine the current sowing recommendations from Terres Innovia by providing site-specific decisions based on climate, soi!, and cultivar. We used field experiments (multi-environment trials) to assess yield and oil concentration response to plant density, soi! type, and cultivar in French growing conditions. We then extended this dataset with numerical experiments (simulations from SUNFLO crop mode!) to evaluate how climatic uncertainty and crop management were impacting or not current sowing recommendations. Datasets were analyzed with linear and quantile regressions both globally and for subsets of the studied population of crops. We found that crop yield variance was mainly explained by farm location (soi! and soi! x climate interactions), with a weak average impact of plant density ( 200 mm) and intermediate (1 Oümm

National audience

Crop establishment is a critical step for optimal agronomie and economic crop performances. In sunflower, average emergence rate stands between 70-85% in France, with a tendency to decrease because of increasing bird predation. Consequently, farmers have to sow again the crop in about 8% of the situations. But obtaining a successful plant stand depends not only on the crop emergence rate but also on the initial sowing density. Currently, the practical recommendation for sowing density is between 65-70k seeds per ha (target of 50-60k plants/ha) which should be increased (70-75k seeds/ha) in case of minimum tillage, because oflower crop emergence risk. Ideally sowing density should also be adapted to expected soi! water resources, pathogen pressure in the growing area, and cultivar. Our study aims to refine the current sowing recommendations from Terres Innovia by providing site-specific decisions based on climate, soi!, and cultivar. We used field experiments (multi-environment trials) to assess yield and oil concentration response to plant density, soi! type, and cultivar in French growing conditions. We then extended this dataset with numerical experiments (simulations from SUNFLO crop mode!) to evaluate how climatic uncertainty and crop management were impacting or not current sowing recommendations. Datasets were analyzed with linear and quantile regressions both globally and for subsets of the studied population of crops. We found that crop yield variance was mainly explained by farm location (soi! and soi! x climate interactions), with a weak average impact of plant density ( 200 mm) and intermediate (1 Oümm

Sunflower is submitted to several major pathogens. Modeling is a key tool to help design. Integrated Pest Management strategies to control them. A new qualitative modelling approach is currently under progress using the IPSIM platforrn (Aubertot and Robin, 2013) for sunflower. It aims at predicting injury profiles on sunflower as a function of cropping practices, soi!, weather, and the surroundings of the considered field. Based on a literature review and expert knowledge, hierarchical deterrninistic bayesian networks were developed. Independent datasets were used to assess their quality of prediction. This communication will present: i) a first draft of IPSIMSunflower; ii) the evaluation of its predictive quality; iii) examples of simulation to help design IPM strategies to contrai the disease; iv) a discussion on the limits and benefits of the approach, along with perspectives.

Poster presented for International Crop Modeling Symposium (ICROPM2016), 15-17 March 2016, Berlin, Germany

Since 2010, sunflower in France has been severely affected by a vascular wilt disease caused by Verticillium dahliae. Disease is widespread and causes significant damage up to 30% yield loss. V. dahliaeis a soil-borne fungus living in roots able to survive in the absence of a host in the form of microsclerotia (MS). Brassica crops used as cover crops can naturally suppress soilborne pathogen viability. This fumigation activity has been linked to volatile isothiocyanates (ITCs) released from glucosinolates (GSLs). In this study, Brassicacover crops of white and brow mustard, radish, rape and rapeseed were evaluated for their ability to reduce the viability and development of V. dahliae. Cultivars were selected by GSL side-chain and concentration, and V. dahliaestrain for its aggressiveness on sunflower. Biofumigation was assessed in a laboratory assay. MS and developed V. dahliaeon growing media were exposed for 20 days to volatile compounds released by fresh or freeze ground plant tissues. The toxicity of ITCs-GSLs on V. dahliaewas assessed by the area under fungus progress curve relating its development on the media. The five Brassicareduced the development and germination of V. dahliaeby 90% (brown-mustard) to 63% (radish), and the development by 90% (rape) to 69% (white-mustard) compared to the control in absence of tissues. Aliphatic GSLs in brown mustard and rape, and indole GSLs in rape and radish may explain the strong reduction of V. dahliaedevelopment and viability respectively. These results indicate that Brassica have potential for use as cover crops for the control of soilborne disease problems and sunflower wilt.

National audience

Le tournesol est une culture présentant de nombreux atouts agronomiques, industriels et environnementaux. Dans le contexte du plan Ecophyto, son indice de fréquence de traitement (IFT) faible lui offre une place de choix dans de nombreux systèmes de culture. Toutefois, sa compétitivité économique doit progresser et l’un des points-clés de cette progression réside dans la maîtrise des pressions biotiques subies par la culture. Le développement d’outils d’aide à la conception de systèmes de culture permettant de prendre en compte les interactions entre l’environnement (pression parasitaire locale, sol et climat), le système de culture via l’effet de l’interaction entre le travail du sol et la succession des cultures sur les endo-inocula et la conduite de culture (date de semis, fertilisation azotée,…), et le choix variétal est un moyen de contribuer à cet objectif. Deux approches de modélisation permettant de représenter ces interactions ont été mises en œuvre sur quatre champignons majeurs du complexe parasitaire du tournesol : le mildiou (Plasmopara halstedii), le phomopsis (Diaporthe helianthi), le phoma (Leptosphaeria lindquistii) et le sclérotinia (Sclerotinia sclerotiorum). Au-delà des connaissances acquises sur l’épidémiologie des maladies du tournesol et les effets des pratiques culturales sur l’état du couvert et l’expression des maladies, ces modèles permettront de représenter les interactions entre agents pathogènes du complexe parasitaire et de proposer aux sélectionneurs, aux chercheurs et aux ingénieurs et techniciens de développement des outils d’aide à la conception d’idéotypes variétaux adaptés et à la construction de stratégies de production intégrée., Sunflower is a crop with multiple agronomic, industrial and environmental benefits. With regard to the national action plan Écophyto, its low Treatment Frequency Index presents a major advantage in many crop rotations. However, its economic competitiveness has to be improved and one of the key points in order to do so is to control biotic stress. It is therefore necessary to develop tools to help designing sustainable cropping systems by valorizing interactions among the environment (local biotic stress, soil and climate); cropping system, such as the impacts of the interaction between soil tillage and crop on endo-inocula, crop management (e.g. sowing date, nitrogen fertilisation), and cultivar choice. Two modelling approaches were undertaken in order to represent these interactions for four major fungi on sunflower: downy mildew (Plasmopara halstedii), phomopsis (Diaporthe helianthi), phoma (Leptosphaeria lindquistii) and white mold (Sclerotinia sclerotiorum). Beyond the epidemiology of sunflower diseases and the impact of cropping practices on crop status and disease development, these models will represent interactions among pathogenic agents on sunflower. They will make it possible: i) to help researchers and advisors to design sustainable sunflower-based cropping systems; ii) to propose breeders tools to help design ideotypes of cultivar adapted to integrated production strategies.

Ce volume rassemble l'ensemble des travaux de recherche conduits dans le cadre des appels à projets soutenus par le plan Ecophyto, et présentés à l'occasion du colloque Ecophyto Recherche des 13 et 14 octobre 2015; National audience; Sunflower is a crop with multiple agronomic, industrial and environmental benefits. With regard to the national action plan Écophyto, its low Treatment Frequency Index presents a major advantage in many crop rotations. However, its economic competitiveness has to be improved and one of the key points in order to do so is to control biotic stress. It is therefore necessary to develop tools to help designing sustainable cropping systems by valorizing interactions among the environment (local biotic stress, soil and climate); cropping system, such as the impacts of the interaction between soil tillage and crop on endo-inocula, crop management (e.g. sowing date, nitrogen fertilisation), and cultivar choice. Two modelling approaches were undertaken in order to represent these interactions for four major fungi on sunflower: downy mildew (Plasmopara halstedii), phomopsis (Diaporthe helianthi), phoma (Leptosphaeria lindquistii) and white mold (Sclerotinia sclerotiorum). Beyond the epidemiology of sunflower diseases and the impact of cropping practices on crop status and disease development, these models will represent interactions among pathogenic agents on sunflower. They will make it possible: i) to help researchers and advisors to design sustainable sunflower-based cropping systems; ii) to propose breeders tools to help design ideotypes of cultivar adapted to integrated production strategies.; Le tournesol est une culture présentant de nombreux atouts agronomiques, industriels et environnementaux. Dans le contexte du plan Ecophyto, son indice de fréquence de traitement (IFT) faible lui offre une place de choix dans de nombreux systèmes de culture. Toutefois, sa compétitivité économique doit progresser et l’un des points-clés de cette progression réside dans la maîtrise des pressions biotiques subies par la culture. Le développement d’outils d’aide à la conception de systèmes de culture permettant de prendre en compte les interactions entre l’environnement (pression parasitaire locale, sol et climat), le système de culture via l’effet de l’interaction entre le travail du sol et la succession des cultures sur les endo-inocula et la conduite de culture (date de semis, fertilisation azotée,…), et le choix variétal est un moyen de contribuer à cet objectif. Deux approches de modélisation permettant de représenter ces interactions ont été mises en œuvre sur quatre champignons majeurs du complexe parasitaire du tournesol : le mildiou (Plasmopara halstedii), le phomopsis (Diaporthe helianthi), le phoma (Leptosphaeria lindquistii) et le sclérotinia (Sclerotinia sclerotiorum). Au-delà des connaissances acquises sur l’épidémiologie des maladies du tournesol et les effets des pratiques culturales sur l’état du couvert et l’expression des maladies, ces modèles permettront de représenter les interactions entre agents pathogènes du complexe parasitaire et de proposer aux sélectionneurs, aux chercheurs et aux ingénieurs et techniciens de développement des outils d’aide à la conception d’idéotypes variétaux adaptés et à la construction de stratégies de production intégrée.

The main fungal diseases of sunflower are black stem disease (Phoma macdonaldii), downy mildew (Plasmopara halstedii), Phomopsis stem canker (Phomopsis helianthi) and white mold (Sclerotinia sclerotiorum). Thanks to genetic improvement, the main method of disease control is the use of varieties with good tolerance or resistance. Crop management includes a set of measures to reduce the risk of fungal attacks and to limit the impact of these attacks on the crop. Cultural control is based on prevention (e.g. by crop rotation), escape (e.g. by adjusting the sowing date) or the promotion of microclimatic conditions unfavorable to pathogens (through control of vegetative growth), all of which have been shown to be effective. A suitably timed combination, organized at the regional level, of cultural, genetic, chemical and biological control methods is the key to an effective, integrated and sustainable control of diseases in sunflower.

National audience; Les modèles de culture représentent des systèmes vivants très complexes et, donc, ont des niveaux d’erreur élevés. Par conséquent, un point essentiel est de bien connaître le niveau de fiabilité des prédictions de ces modèles car les utilisateurs des modèles ont besoin de connaître le niveau de précision des modèles afin de prendre en considération cette information dans l’analyse des résultats. Nous présentons ici une démarche pour quantifier l’incertitude des sorties du de culture du tournesol (SUNFLO V1) utilisé pour simuler la réponse des variétés de tournesol à l’environnement et à la conduite de culture. Nous illustrons la mise en pratique concrète de cette démarche sur ce modèle encodé sous la plateforme RECORD-VLE au moyen de la librairie R-VLE sous le logiciel de statistique R., ainsi que les difficultés rencontrées. Les principales hypothèses que nous faisons sont de considérer comme source d’incertitude les paramètres des modèles et la variance résiduelle. Pour quantifier les sources d’incertitude, une première méthode mobilisée est l’estimation des paramètres par approche bayésienne avec l’algorithme Metropolis-Hastings within Gibbs codé sous R qui permet d’obtenir la distribution de certains paramètres des modèles et d’estimer la variance résiduelle. Enfin, nous pouvons combiner ces différentes sources d’incertitude dans un plan d’expérience afin de quantifier l’incertitude sur les sorties du modèle sur nos variables d’intérêt. Ces travaux ont été réalisés dans le cadre du projet «Associer un niveau d’erreur aux prédictions des modèles mathématiques pour l’agronomie et l’élevage » (www.modelia.org) mené par l’ACTA et ses partenaires (2010-2012) et financé par le « Compte d'affectation spécial pour le développement agricole et rural » du Ministère de l’Agriculture et de la Pêche.

National audience; The system models are tools increasingly used in agronomy. In particular, the crop models designed to represent the evolution of the system studied by simulating the dynamics of development and growth of crops. These models remain simplified representations of reality of the very complex agricultural system. So, it would be interesting to associate a reliability index to simulations in order to take into account the uncertainty in their use, to compare scenarios. First, we present a procedure to realize the uncertainty analysis, to compute and to match the index of reliability to simulations. Then, we illustrate the practical implementation of this approach and the difficulties encountered on two case studies: a model of corn used to compare irrigation strategies (MODERATO) and one on sunflower used for the varietal evaluation (SUNFLO).; Les modèles de système sont des outils de plus en plus utilisés en agronomie. En particulier, les modèles de culture visent à représenter le fonctionnement du système étudié en simulant la dynamique de développement et de croissance des cultures. Ces modèles restent des représentations simplifiées d’une réalité bien plus complexe qu’est un agro-système. Ainsi, il serait intéressant d’associer un indice de fiabilité aux simulations réalisées afin de prendre en compte l’incertitude lors de leur utilisation, notamment pour comparer des scénarios et prendre des décisions. D’abord, nous présentons une démarche d’analyse d’incertitude pour calculer et associer cet indice de fiabilité aux simulations. Puis, nous illustrons la mise en pratique concrète de cette démarche, ainsi que les difficultés rencontrées sur deux cas d’étude : un modèle de culture du maïs utilisé pour comparer les stratégies d’irrigation (MODERATO) et un de tournesol utilisé pour l’évaluation variétale (SUNFLO).

National audience; Illustrer sur un cas concret l’utilisation de l’interfaçage de RECORD-VLE avec le logiciel statistique R.

Premature ripening (PR) is one of the most important fungal diseases in France, responsible for high yield losses in sunflower crop in the main regions of production. Previous results indicated that girdling canker of the stem base, caused by Phoma macdonaldii, was its primary cause. Previous studies have reported the influence of nitrogen and water supply on the incidence and severity of PR but an additional study was required to analyse the effect of plant density on the level of attack for a more comprehensive cultural control of PR. This study supplements the known effects of crop management on sunflower PR and emphasizes the key role of crop canopy in understanding the processes involved in the development of the disease. This morphology could be manipulated through crop management (plant density, N fertilization) and probably breeding.

Les modèles de système sont des outils de plus en plus utilisés en agronomie. En particulier, les modèles de culture visent à représenter le fonctionnement du système étudié en simulant la dynamique de développement et de croissance des cultures. Ces modèles restent des représentations simplifiées d’une réalité bien plus complexe qu’est un agro-système. Ainsi, il serait intéressant d’associer un indice de fiabilité aux simulations réalisées afin de prendre en compte l’incertitude lors de leur utilisation, notamment pour comparer des scénarios et prendre des décisions. D’abord, nous présentons une démarche d’analyse d’incertitude pour calculer et associer cet indice de fiabilité aux simulations. Puis, nous illustrons la mise en pratique concrète de cette démarche, ainsi que les difficultés rencontrées sur deux cas d’étude : un modèle de culture du maïs utilisé pour comparer les stratégies d’irrigation (MODERATO) et un de tournesol utilisé pour l’évaluation variétale (SUNFLO)., The system models are tools increasingly used in agronomy. In particular, the crop models designed to represent the evolution of the system studied by simulating the dynamics of development and growth of crops. These models remain simplified representations of reality of the very complex agricultural system. So, it would be interesting to associate a reliability index to simulations in order to take into account the uncertainty in their use, to compare scenarios. First, we present a procedure to realize the uncertainty analysis, to compute and to match the index of reliability to simulations. Then, we illustrate the practical implementation of this approach and the difficulties encountered on two case studies: a model of corn used to compare irrigation strategies (MODERATO) and one on sunflower used for the varietal evaluation (SUNFLO).

National audience; Variety assessment could be supported by the use of dynamic crop modelling. The SUNFLO model was developed to simulate the grain yield and oil concentration of sunflower crop with a special attention paid to the description of cultivar diversity. For that purpose, a cultivar was characterized in the model by 12 parameters of phenology, leaf area development, allocation, oil production and response to water stress. These parameters were measured either in field conditions (dense stands) or in greenhouse pot experiments. The model was parameterized on 18 cultivars and evaluated for yield in 33 situations of the post-registration network conducted by CETIOM in France in 2008. The average gap between observed and simulated grain yield was 3.5 q/ha (relative error = 11 %). The model could be used to rank environments (through sunflower crop response) in a variety assessment network and to separate varieties with sufficient phenotypic differences.; L’évaluation variétale, basée sur l’expérimentation multilocale et pluri-annuelle, pourrait être assistée par la modélisation dynamique. En tournesol, le modèle SUNFLO simule l’élaboration du rendement et de la teneur en huile des variétés de tournesol. Une variété y est décrite par 12 paramètres couvrant la phénologie, la mise en place de la surface foliaire, l’allocation de la biomasse, la lipidogenèse et la réponse au stress hydrique. Les paramètres du modèle sont mesurés au champ, en peuplement non limitant pour le rendement, ou en serre (expérimentation en pots). Le modèle a été évalué sur le réseau de post-inscription du CETIOM : ainsi, en 2008, sur 33 situations où le milieu est bien décrit et pour 18 variétés récentes, l’écart moyen entre valeurs de rendement observées et simulées est de 3.5 q/ha (soit 11 % de la valeur observée). Le modèle pourrait être utilisé pour classer des milieux selon l’intensité de la contrainte hydrique et évaluer des variétés différant suffisamment par le phénotype. De même, le mode d’emploi des variétés pourrait être précisé à l’aide d’expérimentations virtuelles avec SUNFLO.

National audience; Les maladies cryptogamiques les plus importantes auxquelles la culture du tournesol est soumise sont le phoma (Phoma macdonaldii), le mildiou (Plasmopara halstedii), le phomopsis (Phomopsis helianthi) et le sclérotinia (Sclerotinia sclerotiorum). Grâce au progrès génétique, la principale méthode de lutte contre les maladies du tournesol repose aujourd’hui sur l’utilisation de variétés à bon comportement. La lutte agronomique regroupe une diversité de mesures contribuant à réduire le risque d’attaques et à limiter l’impact de celles-ci sur la culture. Basées sur la prévention (ex. succession de cultures), l'esquive (ex. date de semis) ou la création de conditions peu favorables à l'expression du champignon pathogène (rationnement végétatif), ces mesures sont autant de pratiques dont l’effet partiel sur les maladies du tournesol a été démontré. L’association, au cours du temps et à l’échelle de la région, des méthodes de lutte agronomique, génétique, chimique et biologique, est la clé pour une maîtrise efficace et durable des maladies du tournesol.

National audience; The goal of this project is to create tools which allow us to define, assess and simplify the development of sunflower production strategies suitable to issues concerning a supplying area. An agronomical diagnosis work, associating approaches of typology, interviews with farmers, field observations (on the field and from satellites) and the use of models on the supplying area allow the identification of the main production limiting factors. A prototype of a computer tool called “COLLECTO” has been built. It allows for testing of production improvement scenarios at the supplying area level. Its central component is the crop model “SUNFLO” (which works at the homogeneous situation level) in which are added models of aggregation (typology based), taking into account limiting factors which are not managed by SUNFLO, and economical calculations. Lastly, we managed to propose quick, simple and cheap measurement methods of the oil content (infrared spectrophotometry based) which could be used in silos when farmers deliver harvested seeds or in a laboratory.; L’objectif de ce projet est de mettre au point différents outils permettant de construire, évaluer et favoriser la mise en œuvre de stratégies de production du tournesol adaptées aux débouchés à l’échelle du bassin de collecte. Un travail de diagnostic agronomique associant des approches de typologie, d’enquête auprès d’agriculteurs, de suivi de parcelles agricoles (au sol et par voie satellitale) et de modélisation à l’échelle de bassin de collecte a permis d’identifier les principaux facteurs limitant la production et de construire des scénarios d’amélioration. Un prototype d’outil informatique « COLLECTO » a été construit. Il permet de tester des scénarios d’amélioration de la production à l’échelle d’un bassin de collecte et a été construit sur la base du modèle de culture « SUNFLO » (fonctionnant au niveau de la situation homogène) auquel ont été associés des modules d’agrégation (par typologie), de prise en compte des facteurs limitants non gérés par SUNFLO et de calculs économiques. Enfin, une action a été consacrée à une première approche de mise au point de méthodes rapides, simples et peu onéreuses de mesure de la teneur en huile (par spectrophotométrie infrarouge) utilisables au silo dès la livraison ou dans un laboratoire.