15/3/17

MODELO ESTADÍSTICO PARA PREDECIR LAS PLAGAS EN EL VIÑEDO 

Las enfermedades de la vid, oidio y mildiu, causadas por los hongos Uncinula necator y Plasmopara viticola respectivamente, son las más comunes en los viñedos del noroeste de la Península Ibérica. En las universidades de Vigo y Santiago de Compostela plantean un mecanismo de control de plagas para la vid basado en la determinación de la presencia de esporas de estos hongos en la atmósfera de los viñedos. De su conocimiento se pueden obtener protocolos de gestión integral de las plagas para reducir el uso de pesticidas, y aplicar estos cuando exista un riesgo real de infección. De hecho, el control de este tipo de plagas con productos químicos sigue un calendario sin valoración previa del estado infectivo. Para mejorar estas prácticas, se han multiplicado en los últimos años el desarrollo de modelos predictivos, como el desarrollado por estos autores, que estudian la capacidad de su método de predecir la infección, siguiendo la presencia de esporas en un viñedo de la D.O. Ribeiro durante el período 2004-2012. El mecanismo usado se basa en capturar esporas mediante una trampa volumétrica. Según sus resultados, el desarrollo de síntomas de la enfermedad en plantas (un aumento de la densidad de las lesiones causadas por los hongos) se correlaciona con la presencia de inóculos en el aire una semana antes. En el período estudiado, los autores ven picos de ambos hongos que multiplican hasta por ocho los valores más reducidos. Con modelos ARIMA (autoregresivos o de medias móviles), que permiten describir un valor como una función lineal de datos. En este estudio se consigue predecir la presencia de esporas con 72 horas de antelación, lo cual permite organizar la gestión del viñedo respecto a estas importantes plagas. 

Fernández-González, M.; Ramos-Valcárcel, D.; Aira, M.J.y Rodríguez-Rajo, F.J.:”Prediction of biological sensors appearance with ARIMA models as a tool for Integrated Pest Management protocols”, Annals of Agriculture and Environmental Medicine , 2016;23(1):129-37.

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