{"id":1037,"date":"2025-03-07T16:00:00","date_gmt":"2025-03-07T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/?p=1037"},"modified":"2026-01-08T17:39:42","modified_gmt":"2026-01-08T16:39:42","slug":"vineforecast-muestra-una-reduccion-de-la-proteccion-de-los-cultivos-en-la-prueba-de-campo-de-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/es\/2025\/03\/07\/vineforecast-muestra-una-reduccion-de-la-proteccion-de-los-cultivos-en-la-prueba-de-campo-de-2024\/","title":{"rendered":"Reducci\u00f3n de fitosanitarios mediante VineForecast en el ensayo de campo 2024"},"content":{"rendered":"
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Una protecci\u00f3n fitosanitaria eficiente y sostenible es la piedra angular de la viticultura moderna. En 2024, Certis Belchim prob\u00f3 el algoritmo VineForecast en ensayos de campo en un vi\u00f1edo de M\u00fcller-Thurgau en Spiesheim, Alemania. El objetivo era reducir el n\u00famero de medidas fitosanitarias al m\u00ednimo necesario, garantizando al mismo tiempo un control eficaz de Peronospora y Oidium.<\/p>

El resultado fue prometedor: hasta tres pulverizaciones menos con el mismo nivel de control de la enfermedad.<\/strong> Esto se consigui\u00f3 gracias a la planificaci\u00f3n basada en datos del algoritmo VineForecast, que optimiza las aplicaciones bas\u00e1ndose en previsiones meteorol\u00f3gicas y de enfermedades optimizadas por IA, as\u00ed como en las fases de crecimiento de la vid.<\/p>

Paul Petersik, modelador principal de VineForecast, sobre la prueba de campo de 2024<\/strong><\/h4>

Adem\u00e1s de la prueba escrita presentada aqu\u00ed, encontrar\u00e1 un resumen de la prueba de campo en el v\u00eddeo que figura a continuaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Montaje experimental y realizaci\u00f3n<\/strong><\/h4>

Los experimentos compararon dos estrategias:<\/p>

  1. PI (gesti\u00f3n integrada de plagas):<\/strong>\u00a0Secuencias de pulverizaci\u00f3n est\u00e1ndar basadas en las recomendaciones agron\u00f3micas locales.<\/li>
  2. VineForecast:<\/strong>\u00a0Secuencia de pulverizaci\u00f3n optimizada por el algoritmo VineForecast, que tiene en cuenta los datos meteorol\u00f3gicos y de enfermedades locales optimizados por la IA, as\u00ed como los par\u00e1metros de crecimiento.<\/li><\/ol>

    Los ensayos se realizaron en condiciones ideales para el desarrollo de la enfermedad: La alternancia de condiciones clim\u00e1ticas h\u00famedas y c\u00e1lidas favoreci\u00f3 el desarrollo de Peronospora antes de la floraci\u00f3n, mientras que las condiciones secas y c\u00e1lidas despu\u00e9s de la floraci\u00f3n supusieron un alto riesgo para Oidium.<\/p>

    El ensayo fue coordinado por Eurofins. Adem\u00e1s de las zonas tratadas, se utilizaron controles no tratados para evaluar la presi\u00f3n de la enfermedad y la eficacia de las estrategias. Las diferencias en los intervalos de pulverizaci\u00f3n y las medidas ahorradas se analizaron mediante la Eurofins<\/a>\u00a0documentado.<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Peronospora: se ahorra una pulverizaci\u00f3n con el mismo efecto protector<\/strong><\/h4>

    La peronospora era una amenaza importante antes de la floraci\u00f3n debido a las frecuentes lluvias y a la elevada humedad. Mientras que la estrategia de PI preve\u00eda aplicaciones a intervalos de 11 d\u00edas, VineForecast ampli\u00f3 los intervalos en las fases m\u00e1s frescas hasta 16 d\u00edas debido al menor crecimiento de la vid.<\/p>

    Diferencias importantes:<\/strong><\/p>