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Un modelo informático ayuda a los viticultores a adaptarse a inviernos más cortos

Fuente: Mundo Agropecuario BET 29/03/2024 12:10:28 hs

A medida que cambia el clima, el invierno se acorta, lo que hace que las vides y los árboles broten más temprano en el año, aumentando así las posibilidades de… La entrada Un modelo informático ayuda a los viticultores a adaptarse a inviernos más cortos se publicó primero en Mundo Agropecuario BET.


A medida que cambia el clima, el invierno se acorta, lo que hace que las vides y los árboles broten más temprano en el año, aumentando así las posibilidades de que estén expuestos a olas de frío y heladas primaverales que pueden ser peligrosas para los rendimientos.


por Krishna Ramanujan, Universidad de Cornell


Composición del conjunto de datos de tolerancia a la congelación de la vid (LT 50 ). (a) Distribución de los datos de tolerancia a la congelación en el estudio. Los números en cada círculo indican la cantidad de puntos de datos y la composición del tipo de cultivar de cada región indicado para híbrido y Vitis vinifera. (b) Composición de datos de cultivares híbridos. (c) Composición de datos de cultivares de V. vinifera. Crédito: Investigación en horticultura (2023). DOI: 10.1093/hora/uhad286

Un nuevo modelo informático desarrollado por Cornell que estima las temperaturas que causan daños por congelación en una docena de cultivares de uva puede aliviar las preocupaciones de los productores de que probablemente no se hayan producido daños o ayudarles a planificar la temporada en la que se produzcan daños.

El modelo, que está disponible públicamente, tiene una interfaz web que permite a los usuarios del Noreste seleccionar una estación meteorológica más cercana entre varios miles y elegir entre 12 cultivares de uva para obtener una predicción con un par de grados de precisión sobre si sus vides y especialmente Es posible que los cogollos hayan sufrido daños por congelación.

«Si tenemos un evento de congelación que supera el nivel de resistencia al frío [de un cultivar], entonces el cogollo muere y entonces hay un impacto en la cosecha porque el tejido floral está en el cogollo», dijo Jason Londo, profesor asociado de la Escuela de Sección de Horticultura de Ciencias Vegetales Integrativas de la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida. «Si matas ese cogollo, no producirá uvas para esa temporada».

El modelo fue desarrollado por Hongrui Wang, un estudiante de doctorado a quien Londo asesora. En Horticulture Research se publicó un artículo que describe el modelo de predicción de la resistencia al frío .

Se obtienen diferentes cultivares de uva con diferente resistencia al frío y esa resiliencia cambia en una curva en forma de U a medida que avanza el invierno: cada cultivar es tolerante a temperaturas más frías en pleno invierno y menos tolerante a ellas al comienzo del invierno y durante la primavera.

Los cultivares locales más resistentes, como Cayuga White, desarrollada en Cornell, o Marquette, una uva para vino tinto desarrollada en la Universidad de Minnesota, pueden soportar temperaturas tan bajas como -20 grados Fahrenheit en pleno invierno. Un híbrido Riesling lanzado recientemente , Aravelle, desarrollado en Cornell AgriTech, puede tolerar -7 grados Fahrenheit sin sufrir daños durante el pleno invierno.

Pero con las temperaturas primaverales más cálidas, los cogollos comienzan a abrirse (lo que se denomina brotación) y el tejido verde sale. «Ese tejido tiene un contenido de agua mucho mayor», dijo Londo, lo que hace que se congele a alrededor de 28 o 29 grados Fahrenheit y hace que las enredaderas sean especialmente susceptibles a las heladas primaverales.

Londo y sus colegas miden la resistencia al frío en 12 variedades diferentes cada semana del invierno en Cornell AgriTech en Ginebra, Nueva York. Han estado recopilando datos sobre la resistencia al frío de las uvas desde 2009, lo que ha servido de base para el modelo. Pero los datos que han recopilado se aplican a una sola ubicación, por lo que Wang desarrolló una aplicación que permite a los usuarios ingresar sus datos meteorológicos locales y luego obtener una predicción para su área basada en el cultivar cultivado.

«En un invierno como este, el modelo no es tan útil porque realmente no hemos tenido ningún resfriado», dijo Londo. «Pero en el futuro, si tuviéramos un evento frío en marzo o abril, los usuarios pueden ir a nuestro sitio web, mirar el modelo y ver si hacía suficiente frío como para causar preocupación».

Si el modelo predice daños, el cultivador puede comprobar los cogollos con una hoja de afeitar y evaluarlos. Según la extensión y el momento del daño, los productores pueden podar menos y dejar más cogollos en la vid de lo que normalmente harían para equilibrar las expectativas.

Si un cultivador normalmente deja 10 yemas en una vid y un evento de congelación causa un 50% de daño, entonces el cultivador puede dejar 20 yemas esta vez con la esperanza de compensar parte del daño. Alternativamente, si el daño es muy grave, pueden planificar el resto de la temporada con ese conocimiento, lo que los lleva a buscar un seguro de cosecha o adquirir parte de su fruta en otro lugar.

En el futuro, Londo y sus colegas continuarán monitoreando la resistencia al frío de los cultivares de uva cada año. Están trabajando con colaboradores en Canadá y en todo el noreste para verificar que el modelo funcione en todas partes. También están tratando de comprender la genética que puede mejorar la resistencia al frío y retardar la brotación.

«A medida que el clima se vuelve más cálido, la brotación se adelanta, pero el riesgo de heladas no disminuye», dijo Londo. «Así que estamos trabajando para comprender qué sucede cuando los cogollos se congelan en general para poder idear nuevas tecnologías que nos brinden métodos de mitigación a medida que el clima se vuelve cada vez más caótico», dijo.

Más información: Hongrui Wang et al, NYUS.2: un modelo automatizado de predicción de aprendizaje automático para la simulación en tiempo real a gran escala de la tolerancia a la congelación de la vid en América del Norte, Horticulture Research (2023). DOI: 10.1093/hora/uhad286



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