Responsable
Collaborateurs
Deepa Pureswaran, Patrick James, Élise Filotas, Brian Leung
Problématique
Les épidémies spatialement synchrones d'insectes forestiers nuisibles représentent des défis importants pour la gestion durable des écosystèmes forestiers. La tordeuse des bourgeons de l'épicéa (Choristoneura fumiferana) est un exemple exceptionnel d'insecte ravageur forestier synchrone dans l'espace. exemple exceptionnel d'un insecte ravageur forestier à synchronisation spatiale et à pullulation. Les épidémies de tordeuse des bourgeons de l'épinette sont énormes et dévastatrices pour les forêts et les communautés qui dépendent de ces forêts. En termes d'échelle spatiale, les épidémies périodiques dans les forêts boréales et mixtes d'Amérique du Nord affectent plus de surface que les incendies et l'exploitation forestière réunis [2]. On estime que la précédente épidémie de SBW (1967-1992) a entraîné des pertes de 12,5 milliards de dollars au Québec seulement (http://sopfim.qc.ca) et il n'y a aucune raison de croire que l'épidémie actuelle sera différente [3]. Pour gérer et atténuer avec succès les épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette, ainsi que d'autres insectes ravageurs forestiers indigènes et envahissants (p. ex. le dendroctone du pin ponderosa, la spongieuse), nous devons comprendre en détail ce qui détermine la dynamique spatiale de leurs épidémies. Bien que de nombreuses recherches aient été menées sur la dynamique des épidémies synchrones dans l'espace en général [4] et sur la tordeuse des bourgeons de l'épinette en particulier [5, 6], trois domaines restent encore mal compris : (1) pourquoi les épidémies commencent-elles là où elles commencent et quand elles commencent ? (5) ; (2) qu'est-ce qui détermine la vitesse et la direction de propagation des épidémies ? Et (3), comment cette information peut-elle être utilisée pour gérer le risque, réduire la propagation et minimiser les dommages ? Ce projet abordera ces questions en utilisant de nouvelles approches qui permettront de mieux comprendre la dynamique spatiale des épidémies ainsi que de nouveaux modèles et approches statistiques. Des modèles et des cadres d'analyse flexibles et axés sur les données sont nécessaires pour comprendre, décrire et prévoir les risques d'épidémies et pour aider les gestionnaires à réduire leurs conséquences négatives. Le développement de tels cadres est un défi car de multiples processus (par exemple, la dispersion, les conditions météorologiques) peuvent déterminer la dynamique des épidémies, et il peut être difficile de les distinguer les uns des autres [8]. Le risque d'épidémie est un indice composite qui intègre la proximité de foyers existants, la dispersion des insectes, la connectivité du paysage, ainsi que les conditions au niveau du site qui comprennent l'abondance et la sensibilité des hôtes, la phénologie, le climat et la présence d'ennemis naturels. ennemis naturels. Pour comprendre le risque, nous devons modéliser la manière dont le contexte environnemental interagit avec la propension et le moment de déplacement des insectes pour affecter les taux de croissance des populations de manière explicitement spatio-temporelle. Pour ces raisons, nous développerons un cadre général pour la modélisation de la propagation spatiale des épidémies d'insectes forestiers qui intègre des informations sur la démographie et la phénologie locales. Les données utilisées par les organismes de gestion (par exemple, le MFFPQ, la SOPFIM, le SCF) pour suivre la dynamique des populations d'insectes sont similaires dans tous les systèmes d'épidémies. d'insectes sont similaires entre les systèmes d'éclosion. Nous identifions trois types de données qui sont souvent recueillies à des fins de suivi des populations et qui peuvent servir de base au développement de modèles spatiaux prédictifs améliorés et généralisables : (1) les densités de population locale et résidente des premiers stades larvaires dont la provenance est connue ; (2) la capture intrasaisonnière d'adultes migrateurs (p. ex. papillons ou coléoptères volants) dont la provenance est incertaine ; et l'imagerie télédétectée décrivant les conséquences de l'épidémie en termes de dommages forestiers. L'incertitude concernant la provenance des adultes migrateurs capturés peut être affinée en utilisant la connaissance de la phénologie spécifique des espèces (par exemple, BioSIM). Les similitudes entre les types de données utilisées pour surveiller les différents systèmes d'insectes ravageurs (par exemple, la tordeuse des bourgeons de l'épinette, le dendroctone du pin, la spongieuse, l'agrile du frêne, le longicorne asiatique) signifient que les méthodes développées à l'aide de ces types de données spécifiques peuvent être modifiées et déployées dans différentes situations pour différents insectes ravageurs. Dans ce projet, nous utiliserons ces trois types de données pour déterminer l'importance relative du contexte environnemental et de la dispersion sur les épidémies d'insectes forestiers nuisibles et nous utiliserons ces connaissances pour construire des modèles prédictifs spatialement explicites du risque d'épidémie. Pour développer notre approche, nous appliquons le cadre au système de la tordeuse des bourgeons de l'épinette, important sur le plan écologique et économique, dans l'est du Canada. Tordeuse des bourgeons de l'épinette : La tordeuse des bourgeons de l'épinette est un défoliateur indigène des forêts de sapins baumiers (Abies balsamea) et d'épinettes (Picea spp.) en Amérique du Nord. Les épidémies se produisent environ tous les 30-35 ans, bien que cette fréquence varie dans l'espace. Les épidémies de tordeuse des bourgeons de l'épinette entraînent des pertes importantes en termes de croissance des arbres, de production de bois et de fibres. Les épidémies peuvent également augmenter le risque d'incendie et ont le potentiel de transformer les forêts de puits de carbone en source de carbone. La réduction des dommages causés par la tordeuse des bourgeons de l'épinette revêt donc une grande importance pour les gestionnaires forestiers du Canada. Actuellement, une importante épidémie est en cours au Québec. En 2020, plus de 13 millions d'hectares de forêt ont été touchés dans la province de Québec].
Objectifs
Dans ce projet, nous intégrerons deux types d'analyses statistiques pour développer un modèle de simulation spatialement explicite de la densité des larves de SBW et de la propagation des épidémies. de la densité des larves de SBW et de la propagation de l'épidémie : (1) l'analyse de la dynamique de la population locale et résidente locale et résidente basée sur des enquêtes sur les larves de deuxième stade de la tordeuse des bourgeons de l'épinette (c.-à-d., L2) ; et (2) une analyse de la dispersion basée sur des séries chronologiques de capture de papillons dans le contexte de l'épidémie. sur des séries chronologiques de capture de papillons dans le contexte de la phénologie. La densité de la population résidente est importante à La densité de la population résidente est importante à modéliser parce que cette mesure est utilisée par les organismes de gestion (p. ex., le MFFPQ) pour la planification de la gestion. Une fois paramétré, ce modèle prédictif sera utilisé pour prévoir la dynamique des épidémies dans le futur dans dans de nouvelles régions qui ne sont pas encore touchées par l'épidémie (p. ex., l'ouest du Québec, le Nouveau-Brunswick), pour prévoir les futures épidémies et pour étudier l'impact de l'épidémie sur la santé publique. et pour étudier les conséquences de différentes interventions de gestion (par exemple, la pulvérisation de Bt ou de Mimic, l'assainissement, etc. Bt ou Mimic, coupe d'assainissement, coupe de récupération). L'objectif global du projet peut être résumé comme suit : En utilisant des données démographiques combinées à des informations environnementales et phénologiques, nous développerons de nouveaux modèles spatiaux pour étudier comment le contexte environnemental et la dispersion déterminent la propagation spatiale des insectes ravageurs forestiers en pullulation. Ces modèles seront conçus pour prévoir les épidémies futures et pour guider la gestion. Pour démontrer notre approche, nous développerons de nouveaux modèles intégrés de propagation et de risque d'épidémie de tordeuse des bourgeons de l'épinette. Enfin, nous généraliserons notre cadre et notre boîte à outils pour modéliser le risque d'épidémie dans d'autres systèmes d'insectes nuisibles. risque d'épidémie dans d'autres systèmes d'insectes nuisibles.
Méthodologie
Des relevés de la densité des larves de deuxième stade de la tordeuse des bourgeons de l'épinette (c.-à-d. L2) sont effectués annuellement au Québec afin de suivre la dynamique des populations de la tordeuse des bourgeons de l'épinette. pour suivre la dynamique des populations de la tordeuse des bourgeons de l'épinette par le MFFPQ et la SOPFIM (figure 1). Des parcelles d'échantillonnage ont été établies à travers le Québec dans les années 1980 et sont surveillées annuellement. Des parcelles sont ajoutées ou retirées du réseau en fonction du développement des épidémies et des besoins locaux de surveillance. Dans chaque parcelle, trois extrémités de branches sont prélevées au hasard sur des arbres hôtes à l'automne (sept. - nov.). À cette époque de l'année, les petites larves sont entrées en diapause et sont en train de se reproduire. sont entrées en diapause, et sont cachées sur les branches. Les larves sont retirées des branches par un processus de lavage dans une solution d'hexane. par un processus de lavage dans une solution d'hexane et sont ensuite comptées. Le réseau de comptage L2 variant dans l'espace qui en résulte réseau de comptages L2 variant dans l'espace de 1985 à 2019 servira de variable de réponse pour le thème 2.
Retombées escomptées
This work will make significant contributions to the understanding of the complex population processes that lead to outbreaks of forest insect pests. Specifically, this work will contribute to the management of the spruce budworm and will improve Québec’s capacity to mitigate the negative consequences of budworm outbreaks. Québec is currently, and has been historically, the jurisdiction the most severely affected by the spruce budworm. The new knowledge and approaches developed and tested here in Québec will be of great value to other jurisdictions facing similar challenges. As a result, we expect that this work will stimulate new research into the spatial spread of other forest insect pests. Indeed, the models and tools (e.g., R packages) that we will disseminate will open many new avenues of research and application in other pest systems, including both forest and agricultural systems.
Applicabilité
Ce projet permettra de mieux comprendre les épidémies de tordeuse des bourgeons de l'épinette et d'en améliorer la gestion. gestion. Par exemple, nous développerons des modèles pour prévoir les densités de population locales (L2) en fonction de la densité des pyrales et du contexte forestier. fonction de la densité de la tordeuse et du contexte forestier. Nous développerons également des modèles pour prédire dans l'espace les " points chauds " des épidémies avant qu'elles ne se produisent. "avant qu'ils ne commencent à produire des migrants. Ces informations seront extrêmement précieuses pour le MFFPQ qui pourra l'utiliser pour guider des opérations de pulvérisation et de récupération efficaces afin de réduire les taux de propagation des épidémies. Une meilleure protection des ressources forestières du Québec réduira les pertes de l'industrie forestière pour protéger les communautés qui dépendent de la forêt. les communautés qui dépendent de la forêt. Il est important de noter que tous les modèles décrits dans cette proposition seront développés en collaboration avec des chercheurs des gouvernements provinciaux et fédéral ; nos collaborateurs sont les Nos collaborateurs sont les utilisateurs finaux directs des nouvelles connaissances que nous créerons et il y a donc une très forte probabilité que nos résultats soient adoptés et appliqués. l'adoption et l'application de nos résultats et produits.
Livrables
Avancement
Étudiante engagée Premières réunions
Organismes subventionnaires
Aucun partenaire associé!
Financement annuel
55 000 $
Durée
2020-2023