L'imponente programma di breeding ungherese sul ciliegio ha da poco festeggiato i 70 anni di attività. Iniziato nel primo dopoguerra dal compianto S. Brózik, ricercatore e breeder tra i più prolifici a livello mondiale, il programma venne proseguito da J. Apostol e, più recentemente, da Z. Békefi.
Fin dalle origini, il progetto è stato volto presso il Fruit Research Institute, passando poi in mano al NARIC - National Agricultural Research and Innovation Center a inizio secolo e, dal 2021, all’Hungarian University of Agriculture and Life Science di Budapest. Nel complesso, sono state rilasciate oltre 30 varietà di ciliegio.
In ordine cronologico: i primi cloni (1, 3 e 45) derivanti dalla selezione della varietà locale Germersdorfer (anni ‘80); le varietà Margit, Linda, Katalin e Kavics (anni ‘90); Aida, Anita, Axel, Carmen, Paulus, Petrus, Sandor, Tunde e Vera; Elvira (Edit), Magdolna, Kira, Pillangó (Papillon) e la nuova selezione tardiva 16/77 (anni 2020).
Leggi la versione integrale della relazione presentata a Macfrut 2023 da Zsuzsanna Békefi, l’attuale responsabile del progetto ungherese.
25 ago 2025
Il gusto ciliegia conquista Ocado: vendite in crescita del 150% e ricerche in aumento del 72%. Il trend “retro” traina anche la frutta fresca, favorita da un’estate calda che ha portato ottimi raccolti di ciliegie, albicocche, fragole e nuove varietà come susine e greengage.
13 giu 2024
Frutteti intensivi con chiome bidimensionali e una buona accessibilità da parte di manodopera e macchine sono essenziali per ridurre i costi di produzione. L'incremento del tasso di raccolta è aumentato del 72% quando l'UFO è stato confrontato con il tradizionale centro aperto.
07 mag 2026
La stagione delle ciliegie 2026 nel Pacific Northwest si apre con stime tra 19,5 e 21,5 milioni di box. Produzione sotto il record 2025, raccolta anticipata e più coordinamento con la California delineano un passaggio chiave per il mercato cerasicolo USA ora.
07 mag 2026
In Turchia, una ricerca dell’Università di Firat mostra come visione artificiale, deep learning e machine learning possano classificare gli stadi di maturazione delle ciliegie con accuratezza superiore al 95%, migliorando raccolta, qualità e gestione della filiera.
