Summary An analysis of incidence of Phytophthora spp. in 732 European nurseries producing forest transplants, larger specimen trees, landscape plants and ornamentals, plus 2525 areas in which trees and shrubs were planted, is presented based on work conducted by 38 research groups in 23 European countries between 1972 and 2013. Forty‐nine Phytophthora taxa were recorded in 670 nurseries (91.5%); within these nurseries, 1614 of 1992 nursery stands (81.0%) were infested, although most affected plants appeared healthy. In forest and landscape plantings, 56 Phytophthora taxa were recovered from 1667 of 2525 tested sites (66.0%). Affected plants frequently showed symptoms such as crown thinning, chlorosis and dieback caused by extensive fine root losses and/or collar rot. Many well‐known highly damaging host– Phytophthora combinations were frequently detected but 297 and 407 new Phytophthora –host associations were also observed in nurseries and plantings, respectively. On average, 1.3 Phytophthora species/taxa per infested nursery stand and planting site were isolated. At least 47 of the 68 Phytophthora species/taxa detected in nurseries and plantings were exotic species several of which are considered well established in both nurseries and plantings in Europe. Seven known Phytophthora species/taxa were found for the first time in Europe, while 10 taxa had not been previously recorded from nurseries or plantings; in addition, 5 taxa were first detections on woody plant species. Seven Phytophthora taxa were previously unknown to science. The reasons for these failures of plant biosecurity in Europe, implications for forest and semi‐natural ecosystems and possible ways to improve biosecurity are discussed.

Abstract Phytophthora diversity was examined in eight forest and ornamental nurseries in the Czech Republic. A leaf baiting isolation technique and, in two nurseries, also Illumina DNA metabarcoding were used to reveal the diversity of Phytophthora in soil and irrigation water and compare the efficacy of both approaches. In total, baiting revealed the occurrence of 12 Phytophthora taxa in 59.4% of soil samples from seven (87.5%) nurseries. Additional baiting of compost was carried out in two nurseries and two Phytophthora species were recovered. Irrigation water was examined in three nurseries by baiting or by direct isolation from partially decomposed floating leaves collected from the water source, and two Phytophthora species were obtained. Illumina sequencing of soil and water samples was done in two and one nurseries, respectively. Phytophthora reads were identified as 45 Phytophthora taxa, 15 of them previously unknown taxa from Clades 6, 7, 8 and 9. Another 11 taxa belonged to known or undescribed species of the oomycete genera Globisporangium , Hyaloperonospora , Nothophytophthora , Peronospora and Plasmopara . Overall, with both techniques 50 Phytophthora taxa were detected with five taxa ( P. taxon organica, P. plurivora, P. rosacearum, P. syringae and P. transitoria ) being exclusively detected by baiting and 38 only by DNA metabarcoding. Particularly common records in DNA barcoding were P. cinnamomi and P. lateralis which were not isolated by baiting. Only seven species were detected by both techniques. It is recommended to use the combination of both techniques to determine true diversity of Phytophthora in managed or natural ecosystems and reveal the presence of rare or unknown Phytophthora taxa.

The globalization in plant material trading has caused the emergence of invasive pests in many ecosystems, such as the alder pathogen Phytophthora ×alni in European riparian forests. Due to the ecological importance of alder to the functioning of rivers and the increasing incidence of P. ×alni-induced alder decline, effective and accessible decision tools are required to help managers and stakeholders control the disease. This study proposes a Bayesian belief network methodology to integrate diverse information on the factors affecting the survival and infection ability of P. ×alni in riparian habitats to help predict and manage disease incidence. The resulting Alder Decline Network (ADnet) management tool integrates information about alder decline from scientific literature, expert knowledge and empirical data. Expert knowledge was gathered through elicitation techniques that included 19 experts from 12 institutions and 8 countries. An original dataset was created covering 1189 European locations, from which P. ×alni occurrence was modeled based on bioclimatic variables. ADnet uncertainty was evaluated through its sensitivity to changes in states and three scenario analyses. The ADnet tool indicated that mild temperatures and high precipitation are key factors favoring pathogen survival. Flood timing, water velocity, and soil type have the strongest influence on disease incidence. ADnet can support ecosystem management decisions and knowledge transfer to address P. ×alni-induced alder decline at local or regional levels across Europe. Management actions such as avoiding the planting of potentially infected trees or removing man-made structures that increase the flooding period in disease-affected sites could decrease the incidence of alder disease in riparian forests and limit its spread. The coverage of the ADnet tool can be expanded by updating data on the pathogen's occurrence, particularly from its distributional limits. Research on the role of genetic variability in alder susceptibility and pathogen virulence may also help improve future ADnet versions.