En raison du changement climatique, une augmentation de la fréquence, de la gravité et de l'étendue spatiale des épidémies d'agents pathogènes forestiers est prévue. Il est donc important de comprendre et de prévoir les risques actuels et futurs d'épidémies de maladies forestières. La rouille des aiguilles du sapin de Douglas, ou Swiss needle cast (SNC) en anglais, une maladie défoliatrice causée par le champignon microscopique Nothophaeocryptopus gaeumannii, a causé d'importantes pertes de croissance du sapin de Douglas (Pseudotsuga menziesii) dans le Nord-Ouest Pacifique (PNW). Comme la plupart des maladies foliaires causées par des pathogènes fongiques, cette maladie est associée à divers facteurs bioclimatiques. Au cours des dernières décennies, des épidémies sans précédent de la maladie dans son aire d'origine soulèvent des questions sur les implications possibles du changement climatique pour la santé et la productivité des forêts et des plantations de sapins de Douglas de grande importance économique et environnementale. Un élément important de la réponse à ce défi de la gestion forestière est constitué par les stratégies d'adaptation au climat, dont la mise en œuvre nécessite une connaissance des potentielles circonstances épidémiologiques futures. La modélisation prédictive fournit un moyen d'évaluer les risques futurs d'épidémies sur la base de scénarios d'émissions grâce aux méthodes d'apprentissage automatique, statistique et des systèmes d'information géographique. Dans ce projet, j'ai modélisé l'adéquation climatique du PNW pour les deux lignées génétiques sympatriques de Nothophaeocryptopus gaeumannii afin d'approfondir notre compréhension de l'épidémiologie de la rouille des aiguilles du sapin de Douglas à grande et fine échelle, de tester les effets des lignées génétiques et du climat sur la gravité de la maladie, et enfin d'avoir un aperçu de la propagation de la maladie dans le Nord-Ouest du Pacifique en 2050 dans le « pire » scénario de changement climatique. Nos résultats soutiennent l'idée que les niches climatiques des lignées se chevauchent mais sont différentes, et suggèrent que l'adéquation climatique pour la lignée 1 de N. gaeumannii est associée à la gravité de la maladie lorsque l'exposition au soleil et le climat hivernal à court terme sont pris en compte dans la modélisation. Nous avons également trouvé des preuves possibles d'une partition verticale des niches des lignées au sein de l'arbre. Enfin, notre analyse indique que les zones plus à l'intérieur des terres de la zone épidémique actuelle deviendront plus à risque d'épidémies de Swiss needle cast dans le « pire » scénario de changement climatique en 2050. / As a result of climate change, a rise in frequency, severity and spatial extent of forest pathogen epidemics is expected. Thus, it is important to understand and predict current and future risks of forest disease outbreaks. Swiss needle cast (SNC), a native defoliating disease caused by the filamentous fungus Nothophaeocryptopus gaeumannii has caused significant Douglas-Fir (Pseudotsuga menziesii) growth losses in the Pacific Northwest. Like most forest pathogens and foliar diseases in particular, this disease is associated with various bioclimatic factors. In recent decades, unprecedented epidemics of the disease in its native range raise questions about the possible implications of climate change for the health and productivity of economically and environmentally important Douglas-fir forests and plantations. An important component of the response to this forest management challenge is climate adaptation strategies, which require knowledge of potential future epidemiological circumstances for their implementation. Predictive modelling provides a way to assess future risks of disease outbreaks based on emissions scenarios and innovative machine learning, statistical methods and geographic information systems. In this project, we model the climatic suitability of the Pacific Northwest for the two sympatric genetic lineages of N. gaeumannii to further our understanding of large- and fine-scale SNC disease epidemiology, test the effects of genetic lineages and climate on disease severity, and ultimately gain insight into the disease's spread in the "business as usual" climate change scenario in 2050. Our findings lend support to the idea that the climatic niches of the lineages are overlapping but different, and our results suggest that climatic suitability for N. gaeumannii's lineage 1 is associated with disease severity when hillshade and short-term winter climate is factored into modelling. We also found possible evidence of vertical niche partitioning of the lineages within the tree. Finally, our analysis indicates that areas further inland from the current epidemic area will be at higher risk for SNC outbreaks in the"business as usual" climate change scenario in 2050.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/73506 |
| Date | 06 June 2022 |
| Creators | Herpin-Saunier, Naomie |
| Contributors | Hamelin, Richard C. |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (x, 41 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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