L’aumento previsto nelle temperature medie annuali e nei gradi-giorno di crescita (growing degree-days, GDD) avranno un impatto sostanziale sulle fasi di sviluppo dei frutti, come la crescita dei germogli, la fioritura e il momento della raccolta.
Per massimizzare l'adattamento dell'industria del ciliegio ai futuri scenari di cambiamento climatico, è necessario sviluppare strumenti decisionali che ottimizzino la gestione agronomica, compresa l'applicazione di fertilizzanti, la programmazione dell'irrigazione e il controllo di parassiti e malattie.
Pertanto, la previsione degli stadi fenologici attraverso modelli biomatematici può servire come strumento affidabile a questo scopo. I modelli fenologici simulano gli stadi fenologici attraverso l'utilizzo dell'accumulo di calore (tempo termico) o dei gradi-giorno di crescita. Al momento i modelli disponibili in grado di simulare tutti gli stadi di crescita fino alla raccolta in condizioni climatiche di tipo Mediterraneo sono pochi.
Lo scopo della ricerca condotta in collaborazione tra l'Università di Talca e il Dipartimento di ricerca, sviluppo e innovazione di Curicò (Cile) è stato quello di sviluppare e validare modelli fenologici per otto varietà di ciliegio dolce che crescono nella regione di Maule in Cile: Sam, Lapins, Rainier, Royal D, Santina, Regina, Kordia e Sweet Heart.
I modelli hanno utilizzato come base i gradi giorno di crescita e, per incorporare la randomizzazione introdotta dagli errori di misurazione che potrebbero influire sulla previsione degli stadi fenologici, è stato implementato un modello stocastico monomolecolare. Sono stati utilizzati i dati di quattro stagioni di sviluppo per compilare un set di dati sugli stadi fenologici, dal 2017 al 2021.
I risultati hanno indicato che la scala fenologica modificata di BBCH e GDD ha mostrato una correlazione statisticamente significativa (valori di R2 compresi tra 0,96 e 0,98), comprendendo tutte le otto varietà. La variabilità dei valori dell'errore assoluto medio, dell'errore quadratico medio e dell'efficienza del modello è stata molto bassa durante la validazione del modello. Infine, la scala modificata del BBCH è stata stimata dal modello monomolecolare con un tasso di errore inferiore al 2%.
Inoltre, l'incorporazione di una metodologia stocastica aggiunge un elemento di imprevedibilità e incertezza nei modelli monomolecolari, rispecchiando le fluttuazioni naturali e la variabilità intrinseca che si osservano durante lo sviluppo fenologico. In particolare, durante la fase di raccolta, questa analisi ha rivelato che i disturbi casuali possono portare sia alla sottostima che alla sovrastima degli stadi fenologici, introducendo così un margine di incertezza.
L'approccio stocastico monomolecolare facilita una migliore comprensione dei prerequisiti della fenologia delle colture, fornendo così dati preziosi per il monitoraggio dello sviluppo delle colture e consentendo di prendere decisioni informate sulla gestione agricola.
Tuttavia, è essenziale riconoscere che la selezione delle temperature limite superiori e inferiori per la coltivazione del ciliegio dolce, a fronte di futuri scenari di cambiamento climatico, potrebbe essere una fonte di incertezza importante. In relazione a questo argomento, è fondamentale riconoscere che le gelate hanno la capacità di alterare la temperatura limite di base, mentre le ondate di calore possono esercitare un impatto sostanziale sulla temperatura limite superiore.
Grazie all'integrazione di tecniche di modellizzazione statistica e meccanicistica, questo studio ha fornito ai ricercatori una comprensione completa della fenologia del ciliegio. Tuttavia, per incorporare le conseguenze delle interazioni non lineari che coinvolgono l'accumulo di calore, si rende necessaria un ulteriore validazione del modello.
Fonte: William Campillay-Llanos, Samuel Ortega-Farias, Luis Ahumada-Orellana, Development and validation of phenological models for eight varieties of sweet cherry (Prunus avium L.) growing under Mediterranean climate condition, Scientia Horticulturae, Volume 326, 2024, https://doi.org/10.1016/j.scienta.2023.112711.
Immagine: SQM.
Melissa Venturi
Università di Bologna (IT)
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