R7 - Optimización del número de tratamientos químicos en viticultura.

Se ha conseguido optimizar el número de tratamientos químicos fitosanitarios en viticultura, lo cual redunda en la reducción de los costes de los manejos culturales, el aumento de la calidad del vino y la protección del medio ambiente. Para la experimentación se ha  aplicado cada tratamiento  fitosanitario en los recintos testigo y se ha cuantificado un amplio número de pesticidas existentes en el mercado y comprobado que los valores se encuentran por debajo de los límites legales. 

Se han obtenido los siguientes resultados:

- La reducción de tratamientos en las dos parcelas de Hacienda Monasterio utilizando la estrategia VITICAST ha sido de un 60% para el caso del oídio y de un 100% en el caso de mildiu.

- La reducción en el número de tratamientos en la parcela san Marcos utilizando la estrategia VITICAST es de un 53%.

R6 - Creación de una herramienta de aviso de riesgo de infección que combine datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos.

Se desarrolló una herramienta que permite la visualización del riesgo de enfermedad  a través de una plataforma web. El riesgo de enfermedad se recalcula cada hora con el objetivo de ofrecer la información más actualizada posible.

En el caso del mildiu se inicia el proceso de cálculo de maduración de oospora de invierno. Cuando se completa la maduración de la oospora se inicia el proceso de germinación, que se producirá bajo unas condiciones determinadas de temperatura, humedad ambiente y/o lluvia. Si la germinación llega a término se producirá la dispersión de los esporangios, que iniciará un proceso de infección primaria. Una vez que la oospora está madura se inicia el proceso de cálculo de infecciones primarias y sus incubaciones asociadas.

En el caso del oidio se calculan dos modelos diferenciados. El primero cuenta con dos etapas: primaria y secundaria. La etapa de oídio primario tiene en cuenta las infecciones producidas por ascosporas procedentes del suelo. El índice de riesgo calculado en esta etapa no presenta dependencia con el índice de riesgo de los días previos. En esta etapa la evolución de la temperatura a lo  largo del día es el parámetro fundamental para calcular el valor del índice. El segundo modelo para oídio está enfocado a la protección del racimo, ponderando el riesgo de infección en aquellos momentos en los que el racimo es más sensible a la enfermedad.

El modelo de botritis identifica los períodos de infección en función de la humedad foliar o relativa y la temperatura media y calcula el acumulado de condiciones favorables para la enfermedad para proporcionar información del riesgo.

R5 - Desarrollo y adaptación de algoritmos de identificación de momentos propicios para infección basados en datos meteorológicos.

A partir de los datos meteorológicos recogidos en la campaña 2021 se dispone de datos meteorológicos en tiempo real cada 15 minutos y de un histórico de los datos meteorológicos recogidos cada 15 minutos en las parcelas bajo estudio desde el momento de la instalación y puesta en marcha o adaptación de las estaciones meteorológicas. También se dispone de un histórico de parámetros de interés calculados a partir de los datos meteorológicos recogidos cada 15 minutos en las parcelas bajo estudio desde el momento de la instalación y puesta en marcha o adaptación de las estaciones meteorológicas. Los parámetros de interés calculados son la evapotranspiración, el balance hídrico, los grados día acumulados desde el 1 de enero, los grados día acumulados desde brotación, las horas frío y las horas frío superiores a 0ºC.

Con los datos disponibles se ha realizado un ajuste de modelos de riesgo de enfermedad  para todas las parcelas y su ajuste se ha verificado con las observaciones en campo para obtener como resultado final modelo de cálculo de riesgo de enfermedad para mildiu, oídio y botritis.

R4 -  Obtención de umbrales de concentración de esporas en el aire frente a lesiones y manchas en hojas unos días después.

Se obtuvo que los niveles de botritis fueron, en general, mucho más elevados en 2021 que en 2020, con un pico el 26 de abril de 1556 esporas. El pico máximo en 2020 se produjo el 4 de mayo con 859 esporas. Los niveles de oídio fueron, en general, más elevados en 2020, año en el que se obtuvo un pico máximo de 454 esporas el 25 de mayo. En 2021 el pico máximo de oídio se obtuvo el 11 de junio, con 286 esporas, prácticamente la mitad de las 

obtenidas en 2020.

En cuanto al mildiu los niveles de esporas fueron mucho más elevados en 2020, con un pico de 152 esporas el día 4 de junio. En 2021 el valor máximo se obtuvo el 3 de agosto con 99 esporas. Los picos de esporas coincidieron con los momentos en los que el modelo proporcionó un riesgo de infección alto y se aplicaron tratamientos fitosanitarios para luchar contra la enfermedad.

Asimismo, en el caso de Matarromera se realizó una aplicación de Cyclo M-Plus - Afrasa - Folpet  40% + Metalaxil 10% + Mefenosan 5% - 1 kg/hc por su acción protectora, preventiva y sistémica. En la campaña del 2021 se ha observado un descenso acusado de plantas con síntomas de mildiu. La primera valoración es que la aplicación de antimildiu como método de prevención después de la vendimia puede constituir una estrategia eficiente en el control del hongo.

R3 - Obtención de un modelo general de predicción de esporas para cada fitopatógeno. 

El estudio llevado a cabo para la obtención del modelo de predicción consistió en utilizar discos de hojas colonizadas por oosporas que se dispusieron en bolsas o sacos de red que se colocaron en las condiciones naturales de campo enterrados ligeramente en los viñedos. Los resultados obtenidos permitieron confirmar la maduración en la tercera semana de marzo, pero debido al elevado número de esporas germinadas que se pudieron observar se consideró que la germinación pudo tener lugar la semana anterior. Al igual que el año anterior, la fecha de maduración de la oospora ha sido una de las más tempranas registradas desde 1997 (cuando la EFA empezó a poner en práctica este método de determinación), y más si se considera la germinación en la semana anterior como se comentó anteriormente.

Se ha realizado un modelo estadístico para predecir la concentración de esporas de cada patógeno. Estos modelos permiten conocer la presencia del hongo en el viñedo antes de que se produzcan las lesiones en las plantas y con un horizonte de predicción de entre 3 a 7 días dependiendo de la fase fenológico. Para ello se realizó un estudio estadístico para conocer los parámetros que más influencia tienen en la presencia de esporas en la atmósfera. Los parámetros más significativos estadísticamente se han utilizado como estimadores de los modelos. El mejor desempeño se ha obtenido para el oídio, con un porcentaje de éxito cercano al 97%. 

R2 - Comparar las tendencias de los parámetros fenológicos para valorar el impacto que tendrá los diversos escenarios del cambio climático predichos por el IPCC sobre el cultivo de la vid en las dos regiones bioclimáticas del área objeto de estudio.

Los resultados mostraron que las condiciones climáticas en la región de estudio podrían variar para el cultivo en el futuro, más para el área bioclimática mediterránea que para la eurosiberiana. Además, se estima que las actuales localizaciones con climas demasiado fríos para el cultivo de la vid podrían convertirse en el futuro en zonas adecuadas para el cultivo de uvas con vinificaciones de calidad, principalmente en las zonas más altitudinales de las zonas más mediterráneas. Los cambios de pronóstico para los índices BBLI y GSP reducirán el límite por debajo del cual la posibilidad de un ataque de mildiu en la vid es baja, principalmente en las áreas ubicadas en la región eurosiberiana y las zonas de transición más cercanas. Si continúa la tendencia de aumento de temperatura, se deberán realizar algunas variaciones de prácticas culturales con el fin de preservar la idoneidad del cultivo de la uva en el área de estudio, como el cambio de variedades de cultivares de uva más adaptadas, las aplicaciones de fertirrigación o el cambio de viñedos hacía áreas más elevadas caracterizadas en este momento, por condiciones climáticas más frías.

Los resultados del estudio llevado a cabo podrían ayudar a los viticultores y legisladores a identificar y priorizar las medidas de adaptación.

R1 - Obtención de modelos fitoclimáticos de evolución de las fases fenológicas para cada parcela bajo estudio y para cada variedad de uva. 

Con el fin de determinar el inicio de las diferentes fases fenológicas en las áreas de estudio seleccionadas, mediante la observación en campo y a través de modelos fenoclimáticos que cuantifiquen las necesidades de frío y calor que condicionan la rotura de la latencia y el posterior inicio del ciclo reproductivo, se han desarrollado los diferentes modelos fitoclimáticos, de los que cabe señalar lo siguiente.

El modelo de tempranillo se ajusta a la perfección en los estados fenológicos de Floración y Cuajado. El peor ajuste se produce en los estados de botones florales separados y de cierre de racimo. En ambos estados el modelo se retrasa 7 días en relación a las observaciones de los técnicos de campo, por lo que se puede considerar que está al límite de su validez.

El modelo para la treixadura presenta una mayor varianza y un estado fenológico, el de botones florales separados, con un adelanto de 8 días, por lo que el modelo estaría por encima del intervalo de validez. Es importante destacar que el modelo de fenología, al estar basado en la acumulación de temperaturas, puede aprender de una campaña para la siguiente, por lo que en aquellas parcelas en las que fue posible realizar ajustes durante la primera anualidad de ejecución, la precisión del modelo ha sido mayor durante la segunda anualida

Con todos los datos recopilados se ha obtenido el “Modelo de predicción de fenología” para finalizar el periodo de dormición de la vid y que se inicien los diferentes estadíos fenológicos principales y la vendimia.