Modélisation du paysage agricole et inférence du risque pour l'accompagnement des réseaux d'épidémiosurveillance : application au paysage agrumicole réunionnais

Modeling agricultural landscape and risk inference to support epidemiological surveillance : application to the citrus production landscape in Réunion

• Auteur / Autrice : Ismaël Houillon
• Direction : Virginie Ravigné
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Épidémiologie
• Date : Soutenance le 27/06/2022
• Etablissement(s) : La Réunion
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion ; 2010-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical (Saint-Pierre, Réunion)
• Jury : Président / Présidente : Bernard Reynaud
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Catherine Abadie-Fournier, Frédéric Hamelin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Plantes -- Santé

Fléaux

Agrumes

La Réunion (France ; île)

Plantes -- Maladies -- Épidémiologie

Mots clés libres

Modélisation

Épidémiologie

Paysage

Modelling

Epidemiology

Landscape

Résumé

La surveillance des maladies de plantes est un enjeu majeur de la sécurité alimentaire. Bien que les méthodes de surveillance aient été grandement améliorées au cours de la dernière décennie, notamment avec la surveillance basée sur le risque, mettre en place une surveillance efficace n’est pas évident dans certaines régions. La Réunion est un excellent exemple de ces territoires où l'organisation de la surveillance des maladies des plantes est un défi en raison de sa position de DROM, avec un paysage très hétérogène et de faibles ressources. Depuis 2012, le Huanglongbing (HLB), causé par la bactérie Candidatus Liberibacter, est en réémergence dans les vergers d’agrumes de la Réunion et les services de l'État doivent organiser la surveillance d'un parcellaire agrumicole fragmenté, hétérogène et ce en tenant compte des politiques locales. Nous montrerons ici les méthodes développées pour améliorer la connaissance de la parcelle, et ainsi mieux comprendre les voies épidémiologiques potentielles. L'approche de photo-interprétation d'images satellites et de confirmation sur le terrain a permis de consolider la base de données incomplète existante. Nous montrerons également comment la surveillance basée sur le risque peut guider l'échantillonnage. Dans le cadre de la surveillance du HLB à la Réunion, une liste des parcelles les plus connectées a été utilisée pour cibler l'échantillonnage des zones les plus susceptibles d'être des nœuds épidémiologiques. Nous avons pu montrer grâce à des algorithmes d'apprentissage que l'altitude et la connectivité sont des variables d'importance majeure pour expliquer l'état de santé des agrumes. De plus, l’implication des jardins des particuliers dans l’épidémie a été mise en évidence, appuyant le fait que la seule surveillance du compartiment agricole n’était pas suffisante. Une évaluation du système de surveillance a également été réalisée en utilisant la méthode OASIS. Cela nous a permis de mettre en lumière le bon fonctionnement du noyau de la chaine de surveillance malgré des prises de positions dans l’organisation centrale à définir et une communication auprès du grand public qui reste à améliorer.

Plant disease surveillance is a major food safety issue. Although surveillance methods have been greatly improved in the last decade, especially with risk-based surveillance, implementing effective surveillance is not obvious in some regions. Reunion Island is an excellent example of such territories where organizing plant disease surveillance is a challenge due to its position as a DROM, with a very heterogeneous landscape and limited resources. Since 2012, Huanglongbing (HLB), caused by the bacterium Candidatus Liberibacter, is re-emerging in citrus orchards in Reunion Island and the state services have to organize the surveillance of a fragmented, heterogeneous citrus landscape and this taking into account local policies. We will show here the methods developed to improve the knowledge of the landscape, and thus better understand the potential epidemiological pathways. The approach of photo-interpretation of satellite images and field confirmation has allowed to consolidate the existing incomplete database. We will also show how risk-based surveillance can guide sampling. In the context of HLB surveillance in Reunion, a list of the most connected orchards was used to target sampling of areas most likely to be epidemiological nodes. We were able to show through learning algorithms that elevation and connectivity are variables of major importance in explaining the health status of citrus. Furthermore, the involvement of home gardens in the epidemic was highlighted, supporting the fact that the surveillance of the agricultural compartment alone was not sufficient. An evaluation of the surveillance system was also carried out using the OASIS method. This allowed us to highlight the good functioning of the core of the surveillance chain, despite the fact that positions in the central organization need to be defined and communication with the general public needs to be improved.