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Farrell, G. Résumé Ce document décrit la phénologie et la dispersion du Grand Capucin du grain (GCG) en Afrique. Des études comparatives ont été conduites entre des prédictions de populations de GCG obtenues à partir d'études en laboratoire et des prédictions déterminées à partir de models dérivés de données de terrain. Ces derniers ont été développés au Mexique et au Kenya en prenant compte des paramètres agro-climatiques comme le suggèrent les résultats obtenus sur le terrain avec des pièges à insectes. Les études en laboratoire montrent que les populations de GCG sont favorisées par des conditions chaudes et humides, alors que les models prédisent que des conditions chaudes et sèches sont les plus favorables. Avec les données climatiques du Kenya, le model du Mexique prédit avec justesse que les populations de GCG sont susceptibles d'être plus importantes dans les régions sèches. Cependant, il sous-estime le nombre réel d'insectes piégés. L'utilité principale de tels models semble donc de pouvoir prédire une variation relative plutôt qu'absolue des populations de GCG. Considérant l'abondance et l'étendue des populations d'insectes, des models pourraient être extrêmement utiles pour identifier des écosystèmes à risque et mettre en alerte les pays susceptibles de connaître de graves invasions d'insectes. Mots Clés Afrique, distribution, modèle, Prostephanus truncatus

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Dispersal, Phenology And Predicted Abundance Of The Larger Grain Borer In Different Environments Farrell, G. Abstract The phenology and dispersal of the larger grain borer (LGB) in Africa is described, and comparisons are made between prediction of LGB numbers from laboratory studies and predictions from multiple linear models derived from trapping data in the field. The models were developed in Mexico and Kenya, using agro-climatic parameters to predict insect numbers, as reflected in trap catches. The laboratory studies suggested that hot and humid conditions favoured LGB, but the models forecast higher LGB numbers in hot and dry environments. Using climate data from Kenya, the Mexico model accurately predicted that LGB numbers were likely to be higher in drier regions, but underestimated the actual numbers of beetles caught. The main value of such models, therefore, may lie in predicting relative, rather than absolute, LGB abundance. Considering the continued spread of the pest, models could identify agro-ecosystems at risk from the larger grain borer, and provide advanced warning for countries under threat from a serious pest of stored produce. Keywords Africa, distribution, model, Prostephanus truncatus

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