Comment analyser la structure spatiale et modéliser le développement spatio-temporel des épiphyties?
Abstract
The spatial dimension of plant disease development has often been neglected by most epidemiologists, despite its importance. Yet several tools are available for analysis and modeling of epidemics, both in time and space. Methods for spatial analysis include clustering index calculation, distribution fitting, power law, relationships between incidences at different spatial scales, mapping, geostatistics, and distance indices with SADIE software. The tools for spatio-temporal modeling include spatially explicit or spatially implicit models. Among the spatially explicit models, we find reaction-diffusion, network, or individual-based models, cellular automata, and lattice models, including some metapopulation models. Spatially implicit models are based on the introduction of a correction factor, the percolation theory, or statistical approximations. This review presents a rough guide to spatio-temporal approaches, in the hope that their use will become widespread in the community of epidemiologists, even among nonspecialists in spatial information. The tools that can be used to analyze and model the spatial structure of epidemics are reviewed in the context of their application to phytopathology. The diffusion of this information should promote a better understanding of epidemics and the design of innovative management strategies
La dimension spatiale du développement des maladies des plantes est souvent négligée par les épidémiologistes, malgré son importance. Pourtant, de nombreux outils existent pour analyser et modéliser le développement des épidémies à la fois dans le temps et dans l'espace. Parmi les méthodes d'analyse spatiale, nous retrouvons le calcul d'indices d'agrégation, l'ajustement de lois de distribution, la loi de puissance, les relations entre incidences à différentes échelles spatiales, la cartographie, la géostatistique et les indices de distance (logiciel SADIE). Les divers outils de modélisation des épidémies comprennent des modèles spatialement explicites ou spatialement implicites. Parmi les modèles spatialement explicites, nous retrouvons les modèles de réaction-diffusion, sur quadrillage (y compris certains modèles de métapopulation), en réseaux ou centrés sur l'individu et les automates cellulaires. Les modèles spatialement implicites sont basés sur l'introduction d'un facteur de correction, sur la théorie de la percolation ou sur des approximations statistiques. La présente synthèse constitue un guide sommaire à l'approche spatio-temporelle, dans l'espoir que celle-ci se généralise dans la communauté des épidémiologistes, même (et surtout) non spécialistes du traitement de l'information spatiale. Les outils permettant l'analyse et la modélisation de la structure spatiale des épidémies sont donc présentés en fonction de leurs contextes d'application en phytopathologie. La diffusion de cette information devrait favoriser une meilleure compréhension des épidémies et l'élaboration de stratégies de gestion innovatrices
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