Les stades de développement de la vigne Un état de l'art. Eric Duchêne, Iñaki Garcia de Cortazar-Atauri INRA

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Ève Bessette
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1 Les stades de développement de la vigne Un état de l'art Eric Duchêne, Iñaki Garcia de Cortazar-Atauri INRA

2 développement? Anticiper sur les dates de réalisations Maîtriser un calendrier d'interventions Prévoir ses vacances Anticiper des risques climatiques pour le futur Prévoir les adaptations possibles

3 de quoi parle-t-on pour la vigne? l'entrée en dormance des bourgeons la levée de dormance des bourgeons le débourrement l'apparition des feuilles la floraison la nouaison: transformation de la fleur en fruit la véraison: début de la maturation l'aoûtement des rameaux la chute des feuilles

4 de quoi parle-t-on pour la vigne? l'entrée en dormance des bourgeons la levée de dormance des bourgeons le débourrement l'apparition des feuilles la floraison la nouaison: transformation de la fleur en fruit la véraison: début de la maturation l'aoûtement des rameaux la chute des feuilles

5 Quels facteurs ont une influence sur la réalisation des stades? les conditions de milieu les modes de conduite et les pratiques culturales le matériel génétique

6 les conditions de milieu les températures la température: des besoins en positif et en négatif le froid participe à la levée de dormance Dormance Post - Dormance - BRIN (Garcia de Cortázar et al., 2009) Photopériode - DORMPHOT (Caffarra et al., 2011) Photopériode

7 L'effet des températures Une relation forte entre température et durée des phases 1/Durée en jours GW-Tmoy RI-Tmoy GW-Tmax RI-Tmax Relation entre température et durée des phases: exemple de la phase débourrementfloraison Température moyenne sur la période ( C) Duchêne et al, 2010

8 L'effet des températures les températures positives sont efficaces dans une certaine gamme GDD - SW Sigmoid 1 1 BETA (Wang and Engel, 1998) 0 0

9 L'effet des températures de nombreux modèles disponibles Modèle "Colmar": limité à riesling et gewurztraminer basé sur les Tmax T de base différentes selon les phases Période Som. T GW Som. T RI MAE (jours) RMSE (jours) EFF (%) 15 février - déb. (base 2) Débourrement - flo. (base 10) Floraison - véraison (base 6) Duchêne et al, 2010

10 Validation d'un modèle Stade observé (jour julien) MAE = 3.1 jours RMSE = 3.7 jours Stade simulé (jour julien)

11 Modèles Vigne : Grapevine Flowering and Veraison (GFV) Parker et al, 2011, 2013 Test de plusieurs modèles (GDD, Sigmoid, Chuine) toutes variétés (EF = 0.72 pour les deux stades) Test de différents valeurs de paramètres pour GDD modèle "véraison"

12 Modèles Vigne : Grapevine Flowering and Veraison (GFV) Parker et al, 2011, 2013 Test (EF = ) et validation (EF = / < ) 11 cépages CbF, CbS, Chy, Cha, Gre, Mer, PiN, Rie, Sau, Syr Floraison Véraison

13 Relative Response (-) Relative Response (-) Modèle "Beta" de Wang and Engel Garcia de Cortazar-Atauri et al variétés : Chardonnay (précoce), Syrah (médian), Cabernet Sauvignon (tardif) Calibration : base de données Européenne (EF = ; RMSE = days) Débourrement-floraison Floraison-véraison Chardonnay Syrah Cab. Sauvignon Topt Tmin = 0 C Tmax = 40 C Topt Tmin = 0 C Tmax = 40 C Temperature ( C) Chardonnay Syrah Cab. Sauvignon Temperature ( C)

14 les conditions de milieu les autres facteurs la photopériode le rayonnement l'alimentation en eau

15 Date de ébourrement les modes de conduite et les opérations culturales les dates de taille les effeuillages/égrappages la vigueur et le diamètre des rameaux Gewurztraminer Bergheim (68) /4 24/4 24/4 23/4 23/4 22/4 22/4 21/4 21/4 R² = Diamètre de l''arcure (mm)

16 le matériel génétique les variations entre variétés Modèle GFV : Classification d environ 100 cépages Floraison Véraison Amber et al, 2013

17 Counts Counts Counts le matériel génétique: des variations entre descendants de croisement GW RI 15 Feb. Budburst RI GW Budburst-Flo GW RI Flo.-Veraison Duchêne et al, 2012

18 le matériel génétique des régions chromosomiques identifiées R I G W 0 4 R I G W 1 9 R I G W 0 7 R I G W 1 4 R I G W 1 6 R I G W V V I r 46 V M C 4 d 4 V M C 7 h 3 GST1 GST2 V r Z A G 21 V V I n 75 V V M D 32 V V I p V V I p 1 7 a V M C 5 h 1 1 V V I p 1 1 V V I v 70 V V I p 31 V V I m 03 VvWRKY3 V V I p 34 V V I v 33 V M C 7 b 1 GST3 GST V V M D 7 V r Z A G 62 V V M D 6 V M C 5 H 5 V V I v V M C 9 a 3. 1 VvFT VMC8d11 Id1 SGR7/SR VvSVP1 LOBD39 V V I p V V I p 05 _ G W V V I p 05 _ R I V M C 9 c 1 V V I q 32 V V C 3 4 V M C 2 c 3 VvFUL-L VvSEP1 V V M D 24 VvCOL2 VvFLC2 V V I n 64 V V I p 26 V V I n V V I n 52 V V I t 65 V V C 05 V M C 3 g 11 U D V 052 VvPYL V V M D 37 V V M D 5 VvHB10 V M C 4 b V M C 2 a 3 V V I v 16 V V I m 10 V V I u 04 VvSUT2-3 VvSUT2-2 VvMSA VvABF7 V V M D 17 V V I n V M C 6 g U D V V V I n V M C 7 f 2 V V I m 3 3 Débourrement Floraison Duchêne et al, 2012 Véraison

19 Degrés.jours le matériel génétique des effets génétiques quantifiables Période débourrement-floraison

20 L'utilisation des connaissances En temps réel

21 Flowering Veraison L'utilisation des connaissances Des projections géographiques (Garcia de Cortazar-Atauri et al, 2010) A1B Baseline A1B Baseline

22 L'utilisation des connaissances Risques de gel: pas forcément en baisse Garcia de Cortazar-Atauri 2

23 L'utilisation des connaissances Des analyses locales (Riesling à Colmar)

24 Moyenne des Tmoy L'utilisation des connaissances Des analyses locales (Riesling à Colmar) Colmar-A1B-TT PR FP FL 02/07 12/07 22/07 01/08 11/08 21/08 31/08 10/09 20/09 30/09 Date

25 Moyenne des Tmoy L'utilisation des connaissances Des analyses locales (Riesling à Colmar) Colmar-A1B-TT PR FP FL 02/07 12/07 22/07 01/08 11/08 21/08 31/08 10/09 20/09 30/09 Date

26 Conclusion de nombreux outils disponibles des modèles à améliorer en introduisant d'autres facteurs que la température des caractérisations génétiques à affiner une mise à disposition des outils à travailler

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