Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin

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1 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Margot Régolini, Hervé Jactel, Céline Meredieu, Thierry Labbé, Bastien Castagneyrol, Anne-Maïmiti Dulaurent, Jean-Charles Samalens, Dominique Piou.01 18/09/2014

2 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Chenille processionnaire du pin (PP) sur le pin maritime dans le Sud-Ouest de la France o PP =défoliateur principal du bassin méditerranéen (incluant le SO de la France). Défoliations fréquentes (épidémies cycliques) =>pertes de croissance (Jacquet J.-S., 2012), => pertes économiques? questions sur l intérêt des pesticides (Gatto et al., 2008) o Un insectes bien étudié (plus de 30 ans de recherche) o Insecte suivi sur le long terme par le DSF (depuis 1980) Photo By B. Castagneyrol Étude de cas intéressante pour une analyse de risque globale Photo By I. Van Halder.03

3 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Aléa Vulnérabilité x x Impact = Risque aux attaques Quelles sont l intensité et la fréquence des infestations de PP? Quels sont les peuplements où les arbres les plus vulnérables aux attaques de PP? Quels sont les impacts des défoliations de la PP? Quel est l impact des attaques de de PP sur la révolution d un peuplement de pin maritime (% de perte de croissance)?.04

4 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Aléa Pourcentage moyen d arbres attaqués Données de suivi du DSF Années.05

5 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Vulnérabilité aux attaques Dépend de la densité du peuplement Pourcentage d arbres attaqués Margot Régolini/ GEFF Densité du peuplement (tiges/ha).06 18/ 09 / 2014

6 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Vulnérabilité aux attaques Dépend de la position de l arbre et de la taille de l arbre Probabilité d infestation 200 m 50 m 8 m 16% des arbres en bordure du peuplement (2 rangées) % moyen d arbres attaqués.07

7 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Vulnérabilité aux attaques Dépend de la position de l arbre et de la taille de l arbre Bordure Intérieur Probabilité d infestation Diamètre de l arbre (cm).08

8 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Impact Relations entre infestation et défoliation 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Proportion de chaque classe de défoliation en fonction du pourcentage d arbres attaqués 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0, À partir des données du DSF (61%-100%) (26%-60%) (6%-25%) (0%-5%).09

9 Modèle de prédiction des dommages liés à la processionnaire du pin Impact Relation entre défoliation et perte de croissance Age du peuplement de pin maritime 0% Perte en croissance radiale -10% -20% -30% -40% -50% -60% -70% -80% -90% -100% -110% 20 % 40 % 60 % 80 % 100 %.010 Margot Régolini/ GEFF 09/ 09 / 2014

10 Intégration des données: Capsis- Pinuspinaster t=1 Peuplement initial théorique (ou réel) Peuplement initial: Age 12 ans, densité, G, Hdom Largeur de la bordure Orientation : N, S, E, O Pratiques sylvicoles: éclaircies 7-year cycles de 7 ans des infestations de la PP: % d arbres attaqués, défoliation chaque année Fort niveau d infestation Bordure initiale Faibles niveaux d infestation Intérieur initial Dan2=Dan1+ΔDt Dan2=Dan1+ΔDt perte de croissance Plus gros arbres infestés en priorité Bordure finale Intérieur final t=n Peuplement final: densityé G, Hdom Peuplement final: confronté aux défoliations de la PP Margot Régolini/ GEFF.013

11 Comparaison de deux peuplements simulés avec et sans processionnaire Peuplement initial : 1250 t/ha Age initial : 12 ans 16% d arbres en lisière Fertilité : 23,5 m à 40 ans 4 éclaircies : 13 ans : 850 t/ha 18 ans : 560 t/ha 25 ans : 410 t/ha 29 ans : 290 t/ha Diamètre objectif : 42 cm.014

12 Comparaison de deux peuplements simulés avec et sans processionnaire 1.7 m²/ha Pour un taux moyen d infestation de 15% Visualisation du peuplement à 28 ans 8 m 3 /ha Soit 6 arbres de1,3m 3 Pour un taux moyen d infestation de 15%

13 Modéliser le risque de perte de production due à la processionnaire à l échelle d un massif forestier Conclusion et perspectives Premières simulations : un seul scénario de sylviculture pour une parcelle subissant un taux moyen d infestation faible-> 15% en moyenne Pourcentage moyen d arbres attaqués chaque année.016

14 Modéliser le risque de perte de production due à la processionnaire à l échelle d un massif forestier Conclusion et perspectives Premières simulations : un seul scénario de sylviculture pour une parcelle subissant un taux moyen d infestation faible-> 15% en moyenne 100% Proportion de chaque classe de défoliation en fonction du pourcentage d arbres attaqués 80% 60% 40% 20% 3+4 (61%-100%) 2 (26%-60%) 1 (6%-25%) 0 (0%-5%) 0% 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,

15 Modéliser le risque de perte de production due à la processionnaire à l échelle d un massif forestier Conclusion et perspectives Premières simulations : un seul scénario de sylviculture pour une parcelle subissant un taux moyen d infestation faible Prise en compte de l augmentation d intensité des pics de pullulation? Pourcentage moyen d arbres attaqués Années.018

16 Modéliser le risque de perte de production due à la processionnaire à l échelle d un massif forestier Conclusion et perspectives Premières simulations : un seul scénario de sylviculture pour une parcelle subissant un taux moyen d infestation faible Prise en compte de l augmentation d intensité des pics de pullulation? Les arbres les plus gros sont infestés en priorité. Les arbres de lisière sont plus impactés que les arbres de l intérieur. Récidives? Pas de mortalité, même si la défoliation est forte -> pas de prise en compte des effets secondaires? Pour calculer l impact régional de la processionnaire, nous devons simuler un jeu de peuplements avec des taux d infestation variables Nous pouvons ajouter l effet de l orientation de la bordure et l effet d une lisière feuillue.019

17 Merci! Margot Régolini, Hervé Jactel, Céline Meredieu, Thierry Labbé, Bastien Castagneyrol, Anne-Maïmiti Dulaurent, Jean-Charles Samalens, Dominique Piou /09/2014