Climate change and the spread of brown rot disease in peach orchards : insights from an epidemiological model

Brown rot, caused by Monilinia spp., is a major disease of stone fruit, which can cause important economic losses. We modified a compartmental, mechanistic epidemiological model of brown-rot disease in fruit orchards to include natural fruit abscission and the role played by climatic conditions on the model epidemiological parameters. All model functions and parameters have clear biological interpretation thus, permitting us to formulate and test multiple competing hypotheses on the possible relationships of epidemiological dynamics with the climate. We used a model selection approach (Akaike Information Criterion) to evaluate each hypothesis in terms of support from observed data. The selected model well reproduced the observed variations in terms of both disease epidemics and resulting yield, and assumes i) an infection rate, i.e. the probability that a fruit exposed to the pathogen progresses to the infected stage, modelled as a boolean function of precipitation, with a time lag from the occurence of the rain event, and, ii) a spore death rate, i.e. the rate at which the spores deposited on fruits die or are wiped out and the fruit returns to the susceptible state, increasing exponentially with temperature. Developing a climate dependent model, we investigated if climate could have a significant influence on other processes related to the plant-pathogen system. We discovered that temperature is the main driver of the timing of fruit growth season since it has important effects on plant phenological cycle. For this reason, we developed a plant phenological model that we used together with our best model to generate risk maps for brown rot disease in Southern France under different scenarios of climate change for various time horizons, from few decades to the end of the century. Our results reveal that the integration of epidemiology, plant physiology and meteorology do improve capability for climate change impact assessment and allow for possible mitigation. Compared with other very major technological, environmental, and socioeconomic changes that are likely to affect fruit production during the near future, climate change is perhaps not the most important issue; it will, however, add complexity and uncertainty onto a system that is already difficult to manage on a sustainable basis.

La moniliosi, causata dalle spore di Monilinia, è la più importante malattia che colpisce la frutta a nocciolo, ed è in grado di comportare ingenti perdite economiche. Abbiamo modificato un esistente modello epidemiologico, meccanicistico a compartimenti, di diffusione della moniliosi nei frutteti per tener conto della dinamica di caduta naturale dei frutti e dell'effetto del clima sui parametri epidemiologici del modello. Tutte le funzioni ed i parametri che descrivono il modello hanno una chiara interpretazione biologica che permette di formulare e testare varie ipotesi competitive sulla possibile relazione della dinamica della malattia con il clima. Per valutare ciascuna ipotesi in termini di bontà rispetto alla descrizione dei dati osservati, abbiamo utilizzato l'Akaike Information Criterion come metodo per la selezione del modello. Il modello selezionato riproduce in modo opportuno le variazioni osservate sia per quanto concerne la diffusione della malattia sia il raccolto risultante, e assume i) un tasso di infezione, i.e. la probabilità che un frutto esposto all'agente patogeno progredisca fino allo stato di infezione, come una funzione booleana della pioggia, con un ritardo rispetto all'occorrenza dell'evento piovoso, e, ii) un tasso di mortalità delle spore, i.e. il tasso per il quale le spore presenti sul frutto muoiono o vengono spazzate via facendo ritornare il frutto allo stato suscettibile, che cresce esponenzialmente con la temperatura. Sviluppando un modello dipendente dal clima, abbiamo investigato se quest'ultimo potesse avere un'influenza su altri processi biologici ed epidemiologici descritti dal modello. E' risultato che la temperatura influenza il periodo di crescita del frutto, avendo effetti significativi sui tempi fenologici della pianta. Perciò abbiamo sviluppato un modello dei tempi fenologici che viene utilizzato con il modello epidemiologico selezionato per generare mappe di rischio di diffusione della malattia nel sud della Francia, considerando diversi scenari di cambiamento climatico per diversi orizzonti temporali, da pochi decenni fino alla fine del secolo. I nostri risultati indicano che l'integrazione dell'epidemiologia con la fisiologia della pianta ed il clima migliora la capacità di valutazione degli impatti dovuti al cambiamento climatico e permette una possibile mitigazione. Confrontato con altri importanti cambiamenti tecnologici, ambientali e socioeconomici, che probabilmente avranno degli impatti consistenti sulla produzione di frutta nel futuro, il cambiamento climatico probabilmente non costituirà la questione principale da affrontare; comunque esso aggiungerà complessità ed incertezza in un sistema, la cui gestione è già complessa e difficile, affidandosi a basi sostenibili.