Una protección fitosanitaria eficaz y sostenible es la piedra angular de la viticultura moderna. Probado en 2024 Certis Belchim el algoritmo VineForecast en pruebas de campo en un viñedo de Müller-Thurgau en Spiesheim, Alemania. El objetivo era reducir el número de medidas fitosanitarias al mínimo necesario y, al mismo tiempo, garantizar un control eficaz de Mildiu y Oidio para garantizar que
El resultado fue prometedor: hasta tres pulverizaciones menos con el mismo nivel de control de la enfermedad. Esto se consiguió gracias a la planificación basada en datos del algoritmo VineForecast, que optimiza las aplicaciones basándose en previsiones meteorológicas y de enfermedades optimizadas por IA, así como en las fases de crecimiento de la vid.
Paul Petersik, modelador principal de VineForecast, sobre la prueba de campo de 2024
Además de la prueba escrita presentada aquí, encontrará un resumen de la prueba de campo en el vídeo que figura a continuación.
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Montaje experimental y realización
Los experimentos compararon dos estrategias:
- PI (gestión integrada de plagas): Secuencias de pulverización estándar basadas en las recomendaciones agronómicas locales.
- VineForecast: Secuencia de pulverización optimizada por el algoritmo VineForecast, que tiene en cuenta los datos meteorológicos y de enfermedades locales optimizados por la IA, así como los parámetros de crecimiento.
Los ensayos se realizaron en condiciones ideales para el desarrollo de la enfermedad: La alternancia de condiciones climáticas húmedas y cálidas favoreció el desarrollo de Mildiu antes de la floración, mientras que las condiciones secas y cálidas después de la floración supusieron un alto riesgo para Oidio.
El ensayo fue coordinado por Eurofins. Además de las zonas tratadas, se utilizaron controles no tratados para evaluar la presión de la enfermedad y la eficacia de las estrategias. Las diferencias en los intervalos de pulverización y las medidas ahorradas se analizaron mediante el Eurofins documentado.
Mildiu: se ahorra una pulverización con el mismo efecto protector
La Mildiu era una amenaza importante antes de la floración debido a las frecuentes lluvias y a la elevada humedad. Mientras que la estrategia de PI preveía aplicaciones a intervalos de 11 días, VineForecast amplió los intervalos en las fases más frescas hasta 16 días debido al menor crecimiento de la vid.
Diferencias importantes:
Tercera aplicación (Profiler): Aplicada el 21 de mayo (IP) y el 28 de mayo (VineForecast). El intervalo más largo fue posible porque el crecimiento más lento de la vid redujo la necesidad de protección.
Aplicación omitida: Debido a los intervalos de pulverización ampliados anteriormente, la cuarta medida (Zorvec Zelavin) se omitió en VineForecast.
Al final del experimento:
Eficiencia: 98% con ambas estrategias.
Ahorro: una aplicación menos con VineForecast.
Oidio: tres medidas ahorradas y resultados ligeramente mejores
Tras la floración, el riesgo de Oidio aumentó debido a las condiciones más cálidas y secas. La secuencia de pulverización IP mantuvo intervalos constantes de unos 11 días, mientras que VineForecast amplió los intervalos y omitió varios tratamientos.
Diferencias importantes:
Cuarta aplicación (Luna Max): El intervalo se ha ampliado de 11 días (IP) a 18 días (VineForecast) gracias a la protección sistémica de Luna Max.
Medidas omitidas: En VineForecast se omitieron tres tratamientos (por ejemplo, Kumar y Vivando).
Al final del experimento:
Eficacia: VineForecast mostró resultados equivalentes (93% uvas, 89% hojas) en comparación con la secuencia de pulverización IP (81% y 87%).
Ahorro: tres solicitudes menos.
Conclusión: La programación optimizada permite ahorrar sin comprometer el efecto protector
El algoritmo VineForecast demostró que la protección fitosanitaria moderna requiere menos medidas mediante una planificación precisa sin comprometer el control de las enfermedades. Así se ahorran recursos, se protege el medio ambiente y se optimiza la carga de trabajo.
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