Mauro - Fenología Uva de Mesa

 

Modelo predictivo de la fenología en uva de mesa validado para las regiones de  Atacama y Coquimbo.  “Consolidación de la Red Red Agroclimática Nacional” código: 08 CT 11 IUM 011 Financiado por Innova Chile

 

Objetivos 

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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

Temp Te mpor orad adas as de

Variedades

Valles

estudio 2009-2010

Flame Seedless

Copiapó

2010-2011

Thompson Thompso n Seed Seedle les ss

Elqui

2011-2012

Red Glo Globe

Limarí 

N° cu cuar arte tele les s 32

 

Campos y estaciones agroclimáticas Región de Copiapó Bodega

•Huilcaman y Huilcaman Ltda. Jotabeche

•Agrícola Don Alfonso Ltda. •Agrofruta.

Hornitos

•Frutícola Río Copiapó Ltda. Goyo Diaz

 

Campos y estaciones agroclimáticas Región de Coquimbo •Agrícola Miranda. Vicuña

Paihuano

•Agrícola El Higueral. •Soc. Agrícola Pedregal Ltda. •Sociedad Agrícola, Ganadera, Forestal y Comercial Agropalqui.

El Palqui Pedregal

 

Protocolo de monitoreo 

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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 present presentes. es. 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 territorial territoriales es en las dos do s 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 (9)

FLORACION (23)

CUAJA (27)

se consideró como la ocurrencia de un evento cuando el 50% de las estructuras evaluadas cumple con esa condición

PINTA (35)

MADUREZ DE COSECHA (38)

 

Cálculo de días grados 

Se realizó desde el estado de yema algodonosa hasta madurez de cosecha, usando como temperatura base 10ºC: ºD = ∑ (tm-T (tm-Tbase)

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

 

Resultados

 

Grados días base 10 desde yema algodonosa 1400 )

0 1200

Red Globe

D

A

Thompson Thom pson seedless se edless (

G 1000

Flame seedless

1

s la

d

o

800 u

m

u

600 c aí

s

a

400 d d

o

s

200 r

a G

0 Yema Punta Verde Brote 3 cm algodonosa (4) (9) (3)

ºD 4

ºD 9

Floración (23)

ºD 23

Cuaja (27)

ºD 27

Pinta (35)

ºD 35

Madurez de Cosecha (38)

ºD 38

 

Coeficiente de  variación

factores internos y temperaturas diurnas 100%

grados-dia

n ói

Red Globe Flame seedless Thompson seedless

80% c ai r a v e

60% d s e

40% t n ei ci f

20% e o C

0% Punta Verde (4)

ºD 4

ºD 9

Brote 3 cm (9)

Floración (23)

ºD 23

Cuaja (27)

ºD 27

Pin Pinta (3 (35)

ºD 35

Madu adurez rez de Cosecha (38)

ºD 38

 

Modelo predictivo  

Descrito por Thornley y Johnson (1990). Ecuación monomolecular monomolecular de Mitscherlich, asume un crecimiento continuo y no existe punto de inflexión. Y = a * (1 + b * exp(-c*X))

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

 

 Validación del modelo 

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Se obtuvo los parámetros de la ecuación monomolecular de Mitscherlich Mitscherlic h (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 v ariables 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 40

a

36 32 ci

g 28 ól

o 24 n

ef 20

Observado

al 16 E

cas 12

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

8 4 0 0

500

1000

1500

GDA (base 10ºC)

2000

2500

 

Modelo matemático predictivo usando la ecuación monomolecular de Mitscherlich para la variedad  Thompson Seedless Thompson Thom pson Seedless Seedles s

40 36 a 32 ci g 28 ól

o 24 n

ef 20 al 16

Observado

E

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

ca 12 s

8 4 0 0

500

1000

1500

GDA (base 10ºC)

2000

2500

 

Modelo matemático predictivo usando la ecuación monomolecular de Mitscherlich para la variedad Red Globe Red Globe 40

a

36 32 ci

g 28 ól

o 24 n

ef 20

Observado

al 16 E

ca 12 s

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

8 4 0 0

500

1000

1500

GDA (base 10ºC)

2000

2500

 

Grados días base 10 desde brote 3 cm según modelo matemático Variedad

Estado Fenológico

Flame Seedless

Brote 3 cm (9)

0

Floración (23)

261

Cuaja (27)

372

Pinta (35) Madurez de cosecha (38)

734 999

Thompson Seedless

Brote 3 cm (9)

0

Floración (23)

250

Cuaja (27)

361

Pinta (35)

754

Madurez de cosecha (38) Red Globe

Grados días acumulados (GDA10)

1122

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 elde control °D comienza a partir de brotes 3 cm. de la fenología por parte de los • Considerando los elevados R2, estos modelos pueden ser una herramienta de gran utilidad utilidad en la predicción de la fenología de lla a 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 negativament negativamente e 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  

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Asesor experto Sr. Fernando Santibañez Equipo técnico participante en los talleres de validación: exportadoras y productores. Equipo técnico en terreno:      

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