Les prévisions d'infection sont au cœur de VineForecast. Dans cet article, tu en apprendras plus sur la modélisation, l'interprétation et l'utilisation des prévisions de maladies chez VineForecast.
Le calcul 🧮
Le temps 🌦
Le développement des maladies est en grande partie déterminé par les conditions météorologiques et tous les modèles de prévision pour Oidium et Peronospora se basent donc sur des données météorologiques. Pour pouvoir modéliser correctement les indices de risque pour les infections, il faut donc d'abord considérer le thème du temps.
VineForecast se base sur les données brutes du service météorologique allemand (par ex. température, précipitations, humidité, etc.). Ces données n'ont toutefois, dans le cas idéal, qu'une résolution de 1 à 2 km. Si ces données brutes étaient utilisées dans un modèle de maladie, la précision serait très faible. Pour augmenter la précision, VineForecast utilise une méthodologie issue de la physique climatique.
Le site DownscalingLa régionalisation permet d'intégrer des facteurs d'influence régionaux dans les prévisions météorologiques. VineForecast intègre entre autres la topographie locale avec une résolution de 25 mètres lors de l'adaptation des données météorologiques. Cela permet d'intégrer les effets des différentes altitudes ou pentes. Cet effet est illustré par l'exemple suivant concernant l'adaptation des températures.
Modélisation de l'infection 🍄
Outre la météo, la Phénologie une autre base décisive pour le calcul des infections. VineForecast calcule la phénologie sur la base de modèles de somme de températures. Pour ce faire, le stade BBCH, par exemple, est calculé en s'appuyant sur les recherches de Molitor pour différents cépages. Pour le nombre de feuilles, nous nous basons sur le Modèle de Geisenheim de Schultz. Selon l'état de la saison, le pronostic d'infection est ainsi adapté. Par exemple, autour de la floraison, la sensibilité à l'infection par l'oidium est considérée comme nettement plus élevée.
La phénologie modélisée n'est pas gravée dans la pierre, mais tu as la possibilité d'utiliser le Modèle à corriger.
Après que VineForecast a calculé séparément les deux facteurs d'influence (météo régionalisée, phénologie), il est désormais possible de les convertir en risques d'infection à l'aide de modèles de maladies issus de la recherche viticole.
Pour Oidium nous nous orientons sur l'indice OiDiag selon W. K. Kast et procédons à des adaptations ciblées sur la base d'autres recherches et expériences.
Lors de la Prévision de Peronospora VineForecast utilise différents modèles en fonction de la phase. La germination des oospores et l'infection primaire sont calculées selon la méthodologie de Caffi & Rossi sont calculées. Les infections secondaires sont modélisées par l'indice de degré d'humidité du feuillage (BNG). L'indice de risque se calcule à partir de la somme des températures pendant les heures où le feuillage est mouillé. Si la valeur est supérieure à 50, on suppose que le risque d'infection est faible. Si les BNG sont supérieurs à 150, on peut supposer un risque élevé d'infection.
L'effet que l'adaptation des données météorologiques aux conditions locales a sur la prévision de la maladie se reflète dans l'image suivante. L'illustration montre le calcul du BNG sur la Moselle.
Sur l'illustration de gauche, on peut voir qu'une prévision météorologique avec des données brutes conduit à une résolution très imprécise de la prévision de la maladie. Sur l'illustration de droite, on peut voir la prévision de la BNG par le modèle VineForecast. Les effets que la topographie exerce sur le risque d'infection sont ici visibles. Ainsi, grâce à la régionalisation décrite ci-dessus, VineForecast révèle des risques d'infection plus élevés dans les vallées latérales de la Moselle, alors que le modèle utilisant les données brutes ne détecte pas ces effets.
Pour les prévisions, les stations météorologiques se servent généralement de modèles avec une résolution minimale de 1 x 1 km et se référeraient aux calculs des figures de gauche. Ainsi, la station peut certes garantir une saisie précise de l'état actuel, mais elle est très imprécise dans la prévision de l'avenir. Pour plus d'informations, voir notamment ici :
Pourquoi aucune station météo n'est utile pour la protection préventive des plantes
La représentation 📊
VineForecast ne produit évidemment pas de cartes complexes pour les utilisateurs du logiciel mais communique le calcul décrit ci-dessus de la manière la plus simple et la plus ciblée possible. L'indication du risque est représentée sous la forme d'un schéma de feux de signalisation :
Aucun risque d'infection
Faible risque d'infection
Risque d'infection moyen
Risque élevé d'infection
Les infections potentielles peuvent survenir à partir d'un risque d'infection faible. Toutefois, le risque d'infection ne devient réellement dangereux qu'à partir d'un risque moyen et c'est là qu'il est définitivement recommandé d'agir.
Dans le tableau de bord, tu peux choisir entre la page d'aperçu et la page de détails. Sur Pronostics -> Maladies te donne une idée rapide de la situation générale actuelle. Ici, tu peux voir un résumé de tous les risques d'infection pour tes vignobles. Si tu passes avec le curseur de la souris sur les barres de la barre latérale à droite, tu obtiens en outre une indication du nombre de vignobles appartenant à telle ou telle catégorie.
Sur la page de détails, tu verras toujours six petits rectangles colorés pour chaque coup, selon le feu tricolore décrit ci-dessus. Le premier triangle représente le risque d'infection calculé pour hier. Le deuxième triangle représente le risque d'infection actuel. Les rectangles 3 à 6 représentent les prévisions pour les quatre jours à venir.
Astuce : sur la carte, tu peux voir très rapidement le risque d'infection pour tes vignobles. En haut à gauche, tu peux rapidement modifier la date affichée.
Tu peux basculer entre les prévisions de maladies pour Oidium et Peronospora sur la carte en haut à droite. La représentation sur la carte et dans la barre latérale devrait alors s'adapter.
