Comparison of monitoring- and weather-based risk indicators of botrytis leaf blight of onion and determination of action thresholds

Abstract

Botrytis leaf blight (Botrytis squamosa) is the key disease for scheduling fungicide sprays in many onion-growing areas. Various disease predictors have been developed to identify the best time to initiate fungicide spray programs or to time spray intervals. However, individual predictors have not been rigorously evaluated based on their predictive accuracy. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to evaluate the reliability of the following seven predictors at various damage thresholds: (1) the number of lesions on the oldest leaves; (2) the number of lesions on the youngest leaves; (3) the airborne conidia concentration (ACC); (4) the sporulation index (SI); (5) the inoculum production index (IPI); (6) the infection probability (IP); and (7) a disease severity value (DSV). Data on disease intensity were concurrently collected in sprayed and unsprayed plots. The analysis was conducted with data from the entire season (185 samplings) and for data after the critical disease level of 1 lesion per leaf was reached (107 samplings). At damage thresholds of 1 or 5 lesions per leaf, predictors based on biological monitoring generally were more reliable at predicting disease risk than weather-based predictors. At a damage threshold of 10 lesions per leaf, most pairwise comparisons showed that there were no significant differences among the areas under the ROC curves (AUCs) for any predictors except for the AUC for ACC which was significantly higher and for and IP that were significantly higher and significantly lower, respectively, than AUC for most other predictors. The difference between the two types of predictors was smaller when only data after the first fungicide spray were analysed. Best action thresholds were 8.06 to 13.79 conidia per m³ of air, 2.73 to 3.56 lesions per oldest leaf, and 0.16 to 0.43 lesions per youngest leaf. The most reliable weather-based predictor was SI at an action threshold of 82.55 to 86.46 SI value. Best time to initiate the spray program could be predicted using monitoring-based predictors at the lowest action threshold. The interval between sprays could be best predicted using monitoring-based predictors at a higher threshold combined with SI values above 80. Key words: disease management, epidemiology, forecasting systems, risk management.

La brûlure de la feuille de l’oignon (Botrytis squamosa) est une maladie clef dans la gestion des fongicides dans la plupart des régions de production. Plusieurs indicateurs de risque ont été développés afin de déterminer le meilleur moment pour débuter les applications de fongicides ou pour déterminer l’intervalle entre les pulvérisations. Toutefois, ces indicateurs n’on jamais été évalués pour leur fiabilité à estimer les risques de maladie. L’analyse ROC « receive operating characteristic curve » a été utilisée pour évaluer la fiabilité de sept indicateurs en fonction de différents seuils de dommages: (1) nombre moyen de lésions sur la feuille du bas (OLD); (2) nombre moyen de lésions sur la feuille du haut (YNG); (3) la concentration aérienne de conidies (ACC); (4) l’indice de sporulation (SI); (5) l’indice de production d’inoculum (IPI); (6) la probabilité d’infection (IP); et (7) la valeur de sévérité (DSV). Des données sur l’intensité de la maladie ont été recueillies simultanément dans des parcelles traitées et non traitées avec des fongicides. L’analyse a été faite sur les données comprenant toute la saison et seulement la période après l’atteinte du seuil critique de une lésion par feuille pour un total de 185 et 107 échantillonnages. Au seuil de dommage de 1 et 5 lésions par feuille, les indicateurs basés sur le dépistage se sont avérés plus fiables que ceux basés sur des prédictions. Par contre, au seuil de 10 lésions par feuille, il n’y a pas de différences significatives entre les aires sous la courbe ROC (AUC) pour chaque paire d’indicateurs à l’exception de ACC dont l’AUC était significativement plus élevée et de IP dont l’AUC était significativement plus faible. Peu de différence entre les AUCs ont été observées pour les données recueillies après l’atteinte du seuil de une lésion par feuille. Le meilleur seuil d’intervention a été établit à 8,06 à 13,79 conidies par m³ d’air, 2,73 à 3,56 lésions par feuille du bas et 0,16 à 0,43 lésions par feuille du haut. Parmi les autres indicateurs, l’indice de sporulation (SI) s’est avéré être le plus fiable à un seuil d’intervention de 82,55 à 86,46. Le meilleur moment pour débuter les applications de fongicides devraient être déterminées en fonction du dépistage et par la suite l’intervalle entre les pulvérisations devrait être déterminé en fonction du dépistage avec un seuil plus élevé combiné avec un indice de sporulation (SI) au seuil de 80. Mots-clés : gestion des maladies, épidémiologie, lutte raisonnée, systèmes prévisionnels, gestion des risques.