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Irene Campos

23/06/15

Consiguen predecir el rendimiento de un viñedo

Reajustar la carga de racimos que se deja en la planta para conseguir una mejor maduración de la baya, así como optimizar la gestión de los recursos en la bodega, son algunos de los beneficios que se conseguirían si se pudiera predecir con cierta exactitud una cosecha. Investigadores del grupo de Viticultura de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han estudiado y comparado diferentes modelos de predicción de cosecha para estimar el rendimiento en diferentes momentos durante el ciclo de la vid en viñedos bajo condiciones de clima mediterráneo.

Seleccionaron catorce parcelas de un viñedo de más de 700 hectáreas de superficie total en Malpica del Tajo (Toledo)

Actualmente, existen pocos modelos validados estadísticamente capaces de predecir el rendimiento de un viñedo. Esto se debe principalmente a las dificultades que entraña, ya que las predicciones se ven afectadas frecuentemente por múltiples factores, tales como: región, clima, condiciones de suelo, variedad, patrón, heterogeneidad de la plantación o dimensión. Por lo tanto, es muy común que se registren variaciones significativas en la producción de un viñedo a lo largo de los años e, incluso, entre plantas del mismo viñedo en el mismo periodo de tiempo, haciendo que su rendimiento sea difícil de predecir.

El objetivo del trabajo llevado a cabo por los investigadores de la UPM ha sido comparar seis métodos diferentes de predicción del rendimiento de un viñedo –producción total de uva en vendimia– durante cuatro campañas consecutivas (2004-2007) con el fin de determinar cuándo es el mejor momento y cómo se debe hacer la predicción para obtener los mejores resultados en términos de precocidad, exactitud y precisión.

Para ello, seleccionaron catorce parcelas de un viñedo de más de 700 hectáreas de superficie total en Malpica del Tajo (Toledo), donde el departamento de Viticultura de la UPM ha llevado a cabo ensayos experimentales dentro de un acuerdo marco de colaboración con la empresa Osborne Distribuidora S.A.

La predicción se realizó en tres momentos diferentes del ciclo de la baya: en el cuajado, al inicio de envero y en la fase de meseta de la baya. El interés de estos métodos se basa en su temprana aplicación y en su sencillez ya que utilizan únicamente el conteo de racimos, o el conteo y la pesada de los mismos. Con los datos de rendimiento obtenidos de cada parcela experimental, se elaboraron las ecuaciones de predicción (regresiones) correspondientes.

La predicción en la fase más temprana, cuajado, fue menos precisa que la de envero

Los resultados se compararon con los datos reales obtenidos de la vendimiadora en línea de la empresa. La predicción al principio del envero resultó más fiable y precisa que las realizadas en la fase de meseta (algo más tardías), llegando a predecir el rendimiento con un error menor a 0,5 kg por línea de cultivo para el 95% de los casos.

La predicción en la fase más temprana, cuajado, fue menos precisa que la de envero - 0,8 kg por metro de línea de cultivo; mayor error y menor eficiencia-, no obstante, dado que los resultados fueron similares a los obtenidos en las predicciones tardías de meseta (0,6-0,9 kg) o, incluso mejores, puede resultar interesante utilizarla al hacerse en un momento muy temprano del ciclo.

En resumen, las conclusiones de este estudio representan un avance importante para los viticultores, ya que ofrecen modelos matemáticos de predicción que pueden ser utilizados en diferentes momentos del ciclo de la vid para predecir el rendimiento con mayor o menor precisión y antelación en bodega, lo que mejorará su gestión.

Referencias bibliográficas:

M. de la Fuente, R. Linares, P. Baeza, C. Miranda and J.R. Lissarrague. Comparison of different methods of grapevine yield prediction in the time window between fruitset and veraison. Journal International des Sciences de la Vigne et du Vin, Vol. 49, 27-35. (2015).

M. de la Fuente. The relevance of the yield prediction methods in vineyard management. Le Bulletin de l’OIV, Vol. 87, 387-394 (2015).