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Investigadores de la UJA desarrollan un sistema para predecir la cosecha del olivar

02/07/2019
En: 20minutos.es
Digital
Olivo en floración FUNDACIÓN DESCUBRE El programa, según informa la Fundación Descubre, combina datos de niveles de polen, precipitaciones y temperatura para anticipar el volumen de toneladas con una precisión del 89 por ciento. El modelo permite, además de planificar estrategias comerciales de la futura campaña, analizar la relación entre la polinización del olivo y el cambio climático, tan unido a la alergia. Los expertos obtuvieron el resultado después de cruzar secuencias anuales de 14 variables diferentes, tanto aerobiológicas como meteorológicas. "Al interpretar los datos, hemos detectado la combinación que daba mayor precisión, pues la comparamos con las cosechas que finalmente se produjeron", ha explicado Fátima Aguilera, investigadora de la UJA y autora del estudio. Una de las mejoras que aportan los investigadores es que obtienen la predicción de cosecha con sólo tres variables. Se trata de las precipitaciones de octubre a diciembre del año previo, la media de las temperaturas máximas de enero a marzo y, sobre todo, los días con máximos de polen en aire. Esta última variable es la clave del nuevo sistema para conocer cuántas toneladas tendrá la siguiente cosecha de aceituna. "El número de días con concentraciones mayores de 400 granos de polen de olivo por metro cúbico en aire es la variable que aporta mayor información al modelo estadístico", ha indicado Aguilera. La estimación del dato de las toneladas que se cosecharán tiene un ajuste del 89 por ciento de acierto, es decir, un mejor nivel de precisión que con métodos anteriores. Los expertos obtienen la cifra con meses de antelación, pues en julio conocen el volumen total. "Esto facilita a la principal industria agroalimentaria jiennense las estrategias de marketing, comercialización, almacenamiento, o contratación de personal", ha señalado la experta. Los investigadores han validado este método y arroja resultados óptimos hasta el punto de que, según Aguilera, "este verano obtendremos la primera prueba real", precisa. Hasta este estudio, los cálculos de cosechas se basaban sobre todo en las observaciones de fruto cuajado en campo. "Obtenían datos en su mayoría subjetivos, después de un gran trabajo de campo y que no permitían obtener predicciones con tanta antelación ni, en general, con tanta precisión estadística". Los investigadores han resaltado la gran cantidad de datos, así como la duración del periodo de tiempo estudiado. "Se han realizado con anterioridad varios trabajos con predicciones de base aerobiológica, pero se nos ocurrió testar las concentraciones de polen al disponer ya de información acumulada durante 23 años, de 1994 a 2016, suficientemente amplia para obtener predicciones fiables". El nuevo modelo puede aplicarse a otras regiones olivareras y de similares condiciones climáticas. Incluso resulta factible diseñar modelos comarcales, aunque todavía faltan datos locales para ello. El sistema también puede ajustarse a zonas agrícolas de Córdoba y Sevilla porque climáticamente se parecen, añade la investigadora, y a otros cultivos con altas concentraciones de polen disperso en aire. La importancia socio-económica del cultivo del olivo para la región mediterránea y Andalucía en particular hacen necesarios estos estudios, considera Aguilera. "Además, se puede inferir cómo afectará el cambio climático a la producción de cosecha en la zona, imprescindible para planificar muchas de las actividades realizadas por el sector oleícola", ha añadido la investigadora. El siguiente paso será relacionar biología reproductiva del olivo, series temporales y cambio climático. Los investigadores han analizado una decena de especies vegetales ornamentales en Jaén, y creen evidente que existe un cambio climático con aumento de temperatura, al que se están adaptando las plantas. "Vemos que hay un adelanto y un alargamiento del periodo de floración, lo cual incide en más días de síntomas de alergia entre la población". El estudio se ha prolongado durante seis meses por parte del grupo RNM350 con la financiación del plan propio de la Universidad de Jaén.
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