Un système d'aide à la décision basé sur la météo qui a vu le jour il y a 15 ans dans les vergers d'arbres fruitiers de l'État de Washington s'est étendu aux champs de pommes de terre de la région. le Système d'aide à la décision pour la pomme de terre du nord-ouest du Pacifique (DAS) collecte des informations météorologiques régionales et les combine avec des données basées sur la recherche sur les populations locales de ravageurs. Il alerte ensuite les producteurs lorsque différentes populations d'insectes peuvent être actives à différents stades de leur cycle de vie, aidant ainsi les équipes agricoles à programmer les contrôles avec plus de précision.
Des chercheurs de trois écoles du nord-ouest du Pacifique — Université de l'État de Washington (WSU), Université de l'Idaho, et Oregon State University - ont mis en œuvre le DAS en mai dernier dans et autour du bassin Columbia du centre de Washington, où 95 % de la population de l'État pomme de terre la récolte est cultivée.
Positivement prévisible
DAS combine plusieurs couches de données pour aider à prévoir les problèmes auxquels les producteurs peuvent être confrontés. Et c'est un outil en constante évolution à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.
Dans les arbres fruitiers, où les administrateurs alimentent le DAS depuis 15 ans, le système compare les données météorologiques en temps réel avec des modèles recherchés dans différents domaines. Il a donc 11 modèles d'insectes, sept modèles horticoles (tels que la floraison des arbres et les fenêtres de butinage des abeilles) et cinq modèles de maladies/troubles.
Côté météo, le DAS digère des variables telles que la température, les précipitations et l'humidité des feuilles. Ce sont toutes des variables qui ont un impact sur la croissance des cultures, le développement des insectes et le risque d'agent pathogène.
"Notre système repose sur le fait que l'émergence de nombreuses étapes de la vie des populations d'insectes et de plantes sont en fait des facteurs très prévisibles basés sur la température ou d'autres facteurs environnementaux", explique Dave Crowder, professeur agrégé d'entomologie à la WSU.
Les producteurs peuvent utiliser ces modèles pour prédire quand le stade de la vie est sensible, quand les arbres pourraient fleurir et quand les demandes de main-d'œuvre pourraient être les plus élevées, entre autres informations clés, dit-il.
Demandes de pommes de terre
Étant donné que le DAS est si nouveau pour les cultures de pommes de terre, il se concentre actuellement uniquement sur la gestion des insectes. D'autres aspects de la production de pommes de terre seront bientôt inclus, cependant, dit Carrie Wohleb, spécialiste régional des cultures maraîchères à WSU et Producteur de légumes américain journaliste.
C'est toujours un outil puissant. Prenez les psylles de la pomme de terre. Alors que les températures augmentaient le 1er mai 2021 à Paterson, WA, près de la frontière de l'Oregon, le DAS de la pomme de terre a montré que les psylles adultes de la pomme de terre commençaient tout juste à se déplacer dans les champs de la région. À son tour, le système a averti les producteurs de rechercher l'insecte et de prendre des décisions de gestion.
Potato DAS a également un modèle pour le doryphore de la pomme de terre. Les scientifiques de WSU Extension peuvent surveiller en temps réel d'autres insectes, tels que le puceron vert du pêcher, la cicadelle de la betterave, la punaise lygus et le ver de la pomme de terre. Ils utilisent des outils spatiaux pour cartographier les risques régionaux des ravageurs.
Le processus, appelé interpolation, prend plusieurs emplacements échantillonnés et prédit où la population d'insectes pourrait se trouver en prenant la moyenne pondérée des emplacements avec des insectes échantillonnés.
"C'est très similaire à bien des égards à la façon dont les prévisions météorologiques maillées sont réellement produites, où vous extrayez des données de stations météorologiques physiques, puis dessinez une sorte d'interpolation pour prédire le temps qu'il fait dans toute une région, », dit Crowder.
À tout moment, dit Cowder, un utilisateur peut consulter les données d'une station spécifique.
«Ils obtiendraient une fenêtre contextuelle répertoriant les degrés-jours accumulés et l'abondance des ravageurs, puis donneraient une prédiction combinée indiquant:« Sur la base de l'abondance des ravageurs dans la région et de la phénologie sous-jacente, voici ce que nous pensons que vous pourriez vouloir faire '' », Dit Crowder.
D'après Wohleb, d'autres options sont encore à venir, comme un modèle de développement de nématodes et un guide de pulvérisation de pesticides comme celui offert du côté des arbres fruitiers.
"C'est le moment idéal pour les commentaires, car les choses sont encore nouvelles et modifiables", déclare Wohleb.