Estimation de l'impact des parasitoïdes sur les populations de pucerons en champ
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
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Maîtrise / Master's
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Mots-clés
- Lutte biologique
- Modèle
- Soybean
- Hyperparasitoid
- Dynamique des populations
- Soya
- Aphis glycines
- Aphelinus certus
- Hyperparasitoïde
- Biological control
- Model
- Population dynamics
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
À partir d'un modèle existant de dynamique de populations de pucerons, nous avons développé une méthode permettant de quantifier la contribution de parasitoïdes à la réduction du maximum de densité de pucerons. La méthode a été validée, sur deux ans en champ de soya, en utilisant le modèle biologique composé du puceron du soya (Aphis glycines Matsumura) et de Aphelinus certus Jasnosh, son parasitoïde le plus abondant au nord-est de l'Amérique du Nord. La méthode a estimé que les densités naturelles de A. certus n'avait réduit les pics de densités de pucerons que de 1-6%. La cause de cette faible régulation est associée à un établissement tardif des populations de A. certus en champ de soya, mais les mécanismes sous-jacents restent inconnus. À cet effet, les proportions d'hyperparasitisme sur A. certus, avant le pic de densité de pucerons, étaient trop faible pour que l'hyperparasitisme puisse en être tenu responsable.
Concernant la dynamique des populations de pucerons, nous avons proposé une re-paramétrisation du modèle mentionné précédemment afin de faciliter l'interprétation de ses paramètres lorsque la colonisation des champs par les pucerons n'était pas simultanée. Cette stratégie nous a permis d'établir que l'occurrence du pic de densité de puceron du soya est facilement prédictible de sa date de colonisation en champ. Nous recommandons l'utilisation de modèles afin de prédire les pics de densité de pucerons et d'utiliser la méthode d'estimation de l'impact afin d'incorporer des stratégies de relâchers augmentatifs de parasitoïdes aux programmes de lutte existants contre les pucerons.
Building upon an existing aphid population dynamics model, we develop a method to quantify the contribution of parasitoids in reducing the maximum aphid density. We validated the method, over a two years study in soybean fields, using the biological model made of the soybean aphid (Aphis glycines Matsumura) and Aphelinus certus Jasnosh, its most abundant parasitoid in north-eastern North America. The method estimated that natural populations of A. certus reduced peak soybean aphid densities by only 1-6%. The cause of this low regulation is associated to the late establishment of A. certus population in soybean field, although the underlying mechanisms remains unknown. Proportion hyperparasitism on A. certus, before peak soybean aphid densities, were too low for hyperparasitism to be accounted for the poor efficacy of A. certus in regulating the soybean aphid. Regarding aphid population dynamics, we proposed a re-parameterisation of the aforementioned model to facilitate the interpretation of its parameters when field colonization by aphids is not simultaneous. This allowed us to identify a high predictability in peak aphid densities from colonization time for the soybean aphid. We recommend using models to forecast peak aphid densities and to use the impact assessment method to incorporate augmentative parasitoid release strategies into aphid management programmes.
Building upon an existing aphid population dynamics model, we develop a method to quantify the contribution of parasitoids in reducing the maximum aphid density. We validated the method, over a two years study in soybean fields, using the biological model made of the soybean aphid (Aphis glycines Matsumura) and Aphelinus certus Jasnosh, its most abundant parasitoid in north-eastern North America. The method estimated that natural populations of A. certus reduced peak soybean aphid densities by only 1-6%. The cause of this low regulation is associated to the late establishment of A. certus population in soybean field, although the underlying mechanisms remains unknown. Proportion hyperparasitism on A. certus, before peak soybean aphid densities, were too low for hyperparasitism to be accounted for the poor efficacy of A. certus in regulating the soybean aphid. Regarding aphid population dynamics, we proposed a re-parameterisation of the aforementioned model to facilitate the interpretation of its parameters when field colonization by aphids is not simultaneous. This allowed us to identify a high predictability in peak aphid densities from colonization time for the soybean aphid. We recommend using models to forecast peak aphid densities and to use the impact assessment method to incorporate augmentative parasitoid release strategies into aphid management programmes.
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