Abstracts
Résumé
La tavelure du pommier (Venturia inaequalis) demeure la principale maladie à laquelle ont à faire face les pomiculteurs. La connaissance de l'état de l'inoculum primaire est essentielle pour mener une lutte efficace et économique contre cette maladie. Les relations entre le probit de la proportion d'asques vidés et les variables degrés-jours (base 0°C) et précipitations rapportées pour Frelighsburg, Québec, de 1981 à 1983 ont été comparées aux émissions d'ascospores enregistrées dans six autres localités réparties sur un axe NE-SO de 320 km pour les années 1982, 1985 et 1987. La variabilité des coefficients de régression a indiqué que ces variables ne sont pas des prédicteurs satisfaisants de l'éjection des ascospores pour cette période de temps. De nouvelles variables fonctionnelles basées sur la température, la précipitation, la luminosité et le temps ont été utilisées pour la construction d'un modèle de prédiction; celui-ci utilise la transformation angulaire de la proportion d'asques vidés et fait appel à la technique des moindres carrés pondérés en régression multiple ainsi qu'à une correction de toutes les variables dépendantes et indépendantes par le coefficient d'autocorrélation. L'équation obtenue a été validée sur l'aire géographique et les années incluses dans l'étude. L'intérêt principal de cette équation réside dans la possibilité de prédire la progression de la proportion d'ascospores éjectées ainsi que la fin de la période des infections primaires.
Abstract
Apple scab (Venturia inaequalis) remains the main disease in apple production. The knowledge of the primary inoculum development is essential for an effective and economical control of this disease. The relationships between the probit of the proportion of empty asci and the variables degree-days (base 0°C) and precipitation reported for Frelighsburg, Quebec, from 1981 to 1983, were compared to ascospore ejections monitored in six other localities distributed on a 320 km NE-SW axis in 1982, 1985, and 1987. Variability of the regression coefficients indicated that these variables were unsatisfactory predictors of empty asci for this time period. New functional variables based on temperature, precipitation, luminosity and time are used to build a forecasting model. This model uses the angular transformation of the proportion of empty asci and was estimated by weighted least squares procedure in multiple regression with all dependent and independent variables corrected by the autocorrelation coefficient. The equation obtained was validated over the geographic area and years included in this study. An important application of this equation is forecasting the percentage of ejected ascospores and hence the end of the primary infection season.