En la entrada anterior del Blog mencionamos que en el Proyecto Final de Carrera (PFC) de Ingeniería Agrónoma de Xavier Bordes (2004), tutorado por los profesores Manel Ribes y Jaume Arnó de la ETSEA-UdL se comenzó a elaborar mapas de rendimiento a partir de datos adquiridos por los monitores Canlink 3000 instalados en las vendimiadoras. Con esto se vio que las parcelas, lejos de ser uniformes en cuanto a rendimiento, presentaban una gran variabilidad intraparcelaria.
Se plantearon las siguientes preguntas: ¿Cuáles son las causas de la varaibilidad observada? ¿Qué factores de suelo y/o de cultivo afectan a la variabilidad del rendimiento?
Para ello, Xavier Bordes en su PFC se planteó un muestreo de las propiedades de los suelos y de análisis en peciolos en dos parcelas de viña, según un marco de 11 filas x 20 cepas. En la Figura 1 se detallan las variables muestreadas y en la Figura 2 el resultado de la interpolación con el programa VESPER de las propiedades de los suelos para una de las parcelas de estudio.
Figura 1. Marco de muestreo y propiedades de suelos, terreno y peciolos analizados. Fuente: Bordes (2004).
Figura 2. Mapas de las propiedades de los suelos y de cosecha interpolados en una de las parcelas de estudio. Fuente: Bordes (2004).
El análisis estadístico entre la cosecha y las variables muestreadas no produjo resultados concluyentes. Las correlaciones obtenidas fueron bajas. Los mejores resultados se obtuvieron con factores calculados a partir de las muestras de peciolo (Figura 3).
Figura 3. Resultado del análisis de correlación entre factores calculados a partir de las muestras de peciolo y la cosecha.
Se consideró que la densidad de muestreo no fue suficiente para ser contrastada con datos de cosecha, que eran mucho más densos.
No obstante, dado que en 2004 ya se disponían de 3 años de mapas de cosecha, se pensó que podían ser útiles para la zonificación de las parcelas con fines de manejo diferencial. Uno de los primeros análisis que se realizó fue el de la estabilidad espacial interanual del rendimiento. El análisis comparativo (Figura 4) mostró que, a pesar de haber cierta variabilidad interanual, las zonas de alto y bajo rendimiento se mantenían estables, concluyéndose de que la media de los tres mapas de cosecha se podía utilizar para zonificar la parcela con el objetivo de un manejo diferencial (Figura 5).
Figura 4. Análisis de la variabilidad interanual de la cosecha en una parcela de viña de Raimat. Fuente: Bordes (2004).
Figura 5. Suma normalizada de mapas de cosecha en una parcela de viña de Raimat y mapa de clústers según algoritmo k-means con clases de rendiminto alto, medio y bajo. Fuente: Bordes (2004).
Estos fueron los primeros resultados basados en los mapas de cosecha, esperanzadores para poder determinar en cada parcela en nivel de variabilidad existente y tomar decisiones sobre su manejo diferencial. No obstante, pronto también se vio que la elaboración de estos mapas era compleja por diversos motivos y por fallos en la adquisisición de los datos. Pero esto lo explicaremos en la siguiente entrada del Blog.
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