Résumé:
La wilaya d’Ain Defla est une région potentielle en production de pomme de terre, assurant environ 40 % de la production nationale. Ces dernières années, cette wilaya a connu plusieurs cycles épidémiques de mildiou (2001, 2007 et 2010), engendrant de grandes pertes économiques sur cette culture. Les méthodes de lutte sont principalement d’ordre chimique. L’utilisation de diverses matières actives a effet fongicide avec différent mode d’action (contact, systémique et translaminaire) pour la lutte contre le mildiou n’a pas permis de réaliser des résultats satisfaisant en terme de lutte contre le mildiou. Cet état nécessité le recours ou l’intégration de systèmes de prévision pour mieux valoriser cette stratégie de lutte chimique.
Dans le but de développer un modèle spécifique pour la région d’Ain Defla, nous avons testé l’application de trois modèles de prévision de mildiou: Période de Smith, NEGFRY et Prognose. Cette étude s’est déroulée dans deux régions potentielles de production de pomme de terre (Bir Ould khelifa, et El Amra), sur une période de trois années consécutive (2009, 2010 et 2011).
Globalement la gestion du mildiou est moins contrôlée dans cette région, même avec l’augmentation du nombre de traitements. Nous avons enregistré une sévérité de 90 % en 2011 à moins de 10 % en 2009. Les pertes en rendement ont été plus élevées en 2010, atteignant jusqu’à 85 %.
Les résultats obtenus des modèles sont variables et montrent une grande variabilité en leur capacité à prédire avec précision le déclenchement de la maladie. Donc, les avertissements conçus sont non fiable et loin d’être précis (un avertissement d’un jour avant l’occurrence de la maladie jusqu’à 50 jour). Parfois nous avons enregistré l’absence d’avertissement au moment ou la maladie est déjà déclarée ou déclenchée.
En comparant l’historique d’attaque du mildiou et les conditions climatiques accompagnant ces épidémies, il apparait clairement que la pluviométrie joue un rôle important. Ces conditions doivent être traitées et interprétées d’une manière précise et qui nécessite des relevés climatiques de haute précision. L’exploitation de ces données est considéré comme un pré requis devant la conception d’un modèle adapté aux conditions de cette région.
