Modelo predictivo de la fenología en uva de mesa

validado para las regiones de Atacama y Coquimbo.

“Consolidación de la Red Agroclimática Nacional” código: 08 CT 11 IUM 011

Financiado por Innova Chile

Objetivos Determinar las fechas de los diferentes estados fenológicos

para las principales variedades de vid de mesa en las regiones de Atacama y Coquimbo.

Relacionar la ocurrencia de los diferentes estados fenológicos con grados días de desarrollo.

Probar y elaborar modelos para describir la evolución de los estados fenológicos regulados por la temperatura, que sirva como estimador cuantitativo del desarrollo de la vid de mesa en las regiones de Atacama y Coquimbo.

Metodología

Temporadas/Variedades/Valles/Cuarteles

Temporadas de estudio

2009-2010

2010-2011

2011-2012

Variedades

Flame Seedless

Thompson Seedless

Red Globe

Valles

Copiapó

Elqui

Limarí

N° cuarteles

32

Campos y estaciones agroclimáticasRegión de Copiapó

Bodega

Jotabeche

Hornitos

Goyo Diaz

•Huilcaman y Huilcaman Ltda.

•Agrícola Don Alfonso Ltda.

•Agrofruta.

•Frutícola Río Copiapó Ltda.

Campos y estaciones agroclimáticasRegión de Coquimbo

Vicuña Paihuano

El Palqui

Pedregal

•Agrícola Miranda.

•Agrícola El Higueral.

•Soc. Agrícola Pedregal Ltda.

•Sociedad Agrícola, Ganadera, Forestal y Comercial Agropalqui.

Protocolo de monitoreo Se seleccionaron tres hileras y en cada hilera 3 plantas. Se evaluaron un 30% de los cargadores: yemas, brotes y

racimos. Se contaron y categorizaron las estructuras presentes. Los datos se entregan en forma porcentual. Al salir el racimo se enumeraron y se les realizó el

seguimiento. Se usó escala fenológica de Eichhorn y Lorenz modificada

por Coombe*. Protocolo validado por los técnicos territoriales en las dos

regiones.

*Coombe, B.G. 1995. Growth stages of the grapevine. Australian Journal of Grape and Wine Research. 1:100-110.

Escala fenológica

YEMA ALGODONOSA (3) PUNTAS VERDES (4) BROTE DE 3 CM (9)

FLORACION (23) CUAJA (27)

PINTA (35) MADUREZ DE COSECHA (38)

se consideró como la ocurrencia de un evento cuando el 50% de las

estructuras evaluadas cumple con esa

condición

Cálculo de días grados Se realizó desde el estado de yema algodonosa

hasta madurez de cosecha, usando como temperatura base 10ºC:

ºD = ∑ (tm-Tbase)

Donde, tm = temperatura media en ºC.Tbase = umbral térmico inferior fijado en 10ºC.

Resultados

Grados días base 10 desde yema algodonosa

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Yemaalgodonosa

(3)

Punta Verde(4)

Brote 3 cm(9)

Floración(23)

Cuaja (27) Pinta (35) Madurez deCosecha

(38)

Gra

dos

día

s acu

mula

dos

(GD

A10)

x

Red Globe

Thompson seedless

Flame seedless

ºD 9 ºD 23 ºD 27 ºD 35 ºD 38ºD 4

Coeficiente de variación

0%

20%

40%

60%

80%

100%

PuntaVerde (4)

Brote 3cm (9)

Floración(23)

Cuaja(27)

Pinta (35) Madurezde

Cosecha(38)

Co

efi

cie

nte

s d

e v

ari

aci

ón

Red Globe

Flame seedless

Thompson seedless

factores internosy temperaturas diurnas

grados-dia

ºD 9 ºD 23 ºD 27 ºD 35 ºD 38ºD 4

Modelo predictivo Descrito por Thornley y Johnson (1990). Ecuación monomolecular de Mitscherlich, asume

un crecimiento continuo y no existe punto de inflexión.

Y = a * (1 + b * exp(-c*X))

Donde,Y = Grados acumuladosX = Fenología (escala Eichhorn y Lorenz)a = parámetro de la ecuación (valor máximo posible de alcanzar)b = parámetro de la ecuación (valor inicial de Y)c = parámetro de la ecuaciónexp = número racional infinito, base de los logaritmos naturales

Validación del modelo Se obtuvo los parámetros de la ecuación monomolecular de

Mitscherlich (a, b y c) construyendo modelos fenológicos individuales por cuartel varietal.

Posteriormente se realizó un análisis multivariado, con un análisis de conglomerados, para agrupar los cuarteles varietales símiles.

Para el análisis multivariado se tomaron como variables la acumulación de grados días para cada estado fenológico.

Los cuarteles varietales símiles se promediaron, generándose un solo modelo por variedad.

Modelo matemático predictivo usando la ecuación monomolecular de Mitscherlich para la variedad Flame Seedless

Flame Seedless

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

0 500 1000 1500 2000 2500

GDA (base 10ºC)

Esc

ala

fenoló

gic

a

Observado

y = 41,97 * (1- 0,79* exp(- 0,0021* x))R2=0,98

Modelo matemático predictivo usando la ecuación monomolecular de Mitscherlich para la variedad Thompson Seedless

Thompson Seedless

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

0 500 1000 1500 2000 2500

GDA (base 10ºC)

Esc

ala

fenoló

gic

a

Observado

y = 40,13 * (1- 0,78b* exp(- 0,0023* x))R2=0,98

Modelo matemático predictivo usando la ecuación monomolecular de Mitscherlich para la variedad Red Globe

Red Globe

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

0 500 1000 1500 2000 2500

GDA (base 10ºC)

Esc

ala

fenoló

gic

a

Observado

y = 38,56 * (1- 0,76* exp(- 0,0028* x))R2=0,98

Grados días base 10 desde brote 3 cm según modelo matemático

Variedad Estado Fenológico Grados días acumulados (GDA10)

Flame Seedless Brote 3 cm (9) 0

Floración (23) 261

Cuaja (27) 372

Pinta (35) 734

Madurez de cosecha (38) 999

Thompson Seedless Brote 3 cm (9) 0

Floración (23) 250

Cuaja (27) 361

Pinta (35) 754

Madurez de cosecha (38) 1122

Red Globe Brote 3 cm (9) 0

Floración (23) 225

Cuaja (27) 330

Pinta (35) 743

Madurez de cosecha (38) 1391

Modelo en la web www.agroclima.cl

Conclusiones• El modelo utilizado ajusta bien a la progresión fenológica de la vid en todas las áreas estudiadas, lo que se refleja en los altos coeficientes de determinación (R2>0,9).

• Los resultados sugieren que el control de la fenología por parte de los °D comienza a partir de brotes de 3 cm.

• Considerando los elevados R2, estos modelos pueden ser una herramienta de gran utilidad en la predicción de la fenología de la vid.

• El monitoreo y la predicción de la ocurrencia de las fases fenológicas puede ser de gran utilidad para la detección temprana de problemas asociados a la cantidad o calidad de la producción.

• Cualquier variación en la evolución de la fenología mas allá de un cierto limite siempre se reflejará positiva o negativamente sobre el producto final (cosecha).

Agradecimientos Innova Corfo Instituto de Investigaciones Agropecuarias Dirección Meteorológica de Chile Campos:

Huilcaman y Huilcaman Ltda. Agrícola Don Alfonso Ltda. Agrofruta. Frutícola Río Copiapó Ltda. Agrícola Miranda. Agrícola El Higueral. Soc. Agrícola Pedregal Ltda. Sociedad Agrícola, Ganadera, Forestal y Comercial Agropalqui.

Agradecimientos Asesor experto Sr. Fernando Santibañez Equipo técnico participante en los talleres de

validación: exportadoras y productores. Equipo técnico en terreno:

Yamilet Lemus Priscila Vera Cristián Gonzalez Gonzalo Aros Patricia Lafferte Hernán Cortés