RESULTADOS
Siendo el objetivo general del proyecto el desarrollo e implementación de soluciones innovadoras para la predicción de enfermedades fúngicas en vid, los resultados esperados son:
1
Obtención de modelos fitoclimáticos de evolución de las fases fenológicas para cada parcela bajo estudio y para cada variedad de uva
Obtención de modelos fitoclimáticos de evolución de las fases fenológicas para cada parcela bajo estudio y para cada variedad de uva
2
Para el estudio disponemos de una base de datos de 15 años en las DDOO Rias Baixas (Región Eurosiberiana) y Ribeiro (Región Mediterránea), que junto con los 2 años datos que se obtendrán con el desarrollo del proyecto VITICAST, permitirá valorar el impacto que tendrá los diversos escenarios del cambio climático predichos por el IPCC sobre el cultivo de la vid en ambas regiones bioclimáticas
Para el estudio disponemos de una base de datos de 15 años en las DDOO Rias Baixas (Región Eurosiberiana) y Ribeiro (Región Mediterránea), que junto con los 2 años datos que se obtendrán con el desarrollo del proyecto VITICAST, permitirá valorar el impacto que tendrá los diversos escenarios del cambio climático predichos por el IPCC sobre el cultivo de la vid en ambas regiones bioclimáticas
3
Obtención de un modelo general de predicción de esporas para cada fitopatógeno
Obtención de un modelo general de predicción de esporas para cada fitopatógeno
4
Obtención de umbrales de concentración de esporas en el aire frente a lesiones y manchas en hojas unos días después
Obtención de umbrales de concentración de esporas en el aire frente a lesiones y manchas en hojas unos días después
5
Establecimiento de los umbrales de infección para la herramienta de aviso en función de las condiciones climáticas, fenológicas y de concentración de esporas en la atmósfera
Establecimiento de los umbrales de infección para la herramienta de aviso en función de las condiciones climáticas, fenológicas y de concentración de esporas en la atmósfera
6
Valoración de la eficacia de los tratamientos postvendimia mediante la comparativa de analíticas de suelo al inicio de campaña
7
Ajuste de los modelos de cálculo de riesgo de enfermedad en función de las características geográficas y climáticas de la parcela y la variedad de uva
Ajuste de los modelos de cálculo de riesgo de enfermedad en función de las características geográficas y climáticas de la parcela y la variedad de uva
8
Herramienta de aviso de enfermedades fúngicas
Herramienta de aviso de enfermedades fúngicas
Asimismo, y para evaluar los beneficios de la implementación de la herramienta de aviso en las DDOO estudiadas, se obtendrá:
- Modelo de cálculo de ahorro de costes anuales por hectárea por reducción de fitosanitarios y manejos culturales a través de la tecnología aplicada en el proyecto.
- Cuantificación de la mejora en la calidad del vino por comparativa de analíticas multiresiduo realizadas en las parcelas testigo y aquellas en las que se aplican los tratamientos fitosanitarios de forma convencional sin tener en cuenta los avisos emitidos por la herramienta.
RESULTS
As the general objective of the project is the development and implementation of innovative solutions for the prediction of fungal diseases in vineyards, the expected results are the following:
1
Established phytoclimatic models for the phenological stages evolution, for each vineyard under study and grape variety.
Established phytoclimatic models for the phenological stages evolution, for each vineyard under study and grape variety.
2
For this study, we count with a 15-year database in the Appellations of Origin Rías Baixas (Eurosiberian Region) and Ribeiro (Mediterranean Region) which, along with the data compiled during the VITICAST project execution, will allow the assessment of the impact that the various scenarios of climate change predicted by the IPCC will have on the cultivation of grapevine in both bioclimatic regions.
For this study, we count with a 15-year database in the Appellations of Origin Rías Baixas (Eurosiberian Region) and Ribeiro (Mediterranean Region) which, along with the data compiled during the VITICAST project execution, will allow the assessment of the impact that the various scenarios of climate change predicted by the IPCC will have on the cultivation of grapevine in both bioclimatic regions.
3
General model for the spores prediction for each studied phytopathogen.
General model for the spores prediction for each studied phytopathogen.
4
Determined thresholds of spores concentration in the air against lesions and leaf spots a days later.
Determined thresholds of spores concentration in the air against lesions and leaf spots a days later.
5
Determined thresholds of infection for the warning tool based on climatic and phenological conditions and spores concentration in the atmosphere.
Determined thresholds of infection for the warning tool based on climatic and phenological conditions and spores concentration in the atmosphere.
6
Efficiency of post-harvest treatments assessed through comparison with the soil analytics at the beginning of the campaign.
Efficiency of post-harvest treatments assessed through comparison with the soil analytics at the beginning of the campaign.
7
Models for calculation of fungal diseases risk adjusted according to the geographical and climatic characteristics of the vineyard location the grape variety.
Models for calculation of fungal diseases risk adjusted according to the geographical and climatic characteristics of the vineyard location the grape variety.
8
Warning tool for fungal diseases which provides forecasting of possible infections.
Warning tool for fungal diseases which provides forecasting of possible infections.
Also, the following results will be obtained in order to evaluate the benefits of the implementation of the prediction and warning tools in the studied Appellations of Origin:
- A model to determine the annual cost savings per hectare, obtained by reducing the chemical phytosanitary use and achieving new crop management practices, through the technology applied in the project.
- The quantification of the improvement in the wine quality by comparing multi-residue analyses from the control vines and from those in which the phytosanitary treatments are applied by the conventional procedure without taking into account the warning information provided by the tool.
