¿Qué es OLIVITECH?

Las enfermedades fúngicas del olivo son difíciles de predecir y su tratamiento preventivo plantea problemas medioambientales y económicos para el sector olivarero. OLIVITECH es un Grupo Operativo Supraautonómico que tiene como objetivo mejorar la predicción de enfermedades fúngicas y reducir el número de tratamientos químicos en el olivar mediante el análisis tecnológico y aerobiológico. Así, OLIVITECH contribuirá a crear un sector olivarero más sostenible y competitivo reduciendo el número de número de tratamientos y mejorando la calidad de la aceituna producida.

Para ello, OLIVITECH utilizará captadores aerobiológicos automáticos que permitirán monitorizar la concentración de esporas en el olivar a tiempo real. También recogerá datos de la fenología, meteorología, y la sintomatología de las enfermedades más comunes del olivo (repilo, emplomado, y antracnosis). OLIVITECH integrará y analizará esta información mediante técnicas de minería de datos para desarrollar una herramienta de alerta temprana sobre el riesgo de infección y recomendaciones “a medida de cada olivar” sobre los tratamientos a implementar. OLIVITECH también evaluará impacto del cambio climático sobre la producción de aceituna.

Así, OLIVITECH contribuirá a crear un sector olivarero más competitivo y sostenible. Por un lado, OLIVITECH permitirá reducir el número de tratamientos y los costes asociados a personal, maquinaria y equipos. También contribuirá a mejorar el rendimiento económico del sector permitiendo el acceso a mercados mejor remunerados liderados por productos ecológicos y con Denominación de Origen. Por otro lado, OLIVITECH también contribuirá a crear prácticas agrícolas más respetuosas con el medio ambiente reduciendo el riesgo de contaminación del agua, aire, y suelo. En resumen, al reducir la dependencia de los tratamientos químicos y al maximizar la eficiencia de las intervenciones, OLIVITECH promete una revolución en la forma en que se cultivan y cuidan los olivos en España.

Modelo de predicción de fenología
Se determinará el inicio de las diferentes fases fenológicas en las áreas de estudio seleccionadas mediante la observación en campo, y a través de modelos fenoclimáticos que cuantifiquen las necesidades de frío y calor que condicionan la rotura de la latencia y el posterior inicio del ciclo reproductivo del olivo.
Valoración del impacto del cambio climático en el cultivo de la aceituna
Se valorará el impacto que tendrán los diversos escenarios del cambio climático predichos por el “Intergovernmental Panel on Climate Change” (IPCC) sobre el cultivo de la aceituna en las zonas de estudio gracias datos previos y datos que se obtendrán a lo largo del proyecto.
Validación de captadores automáticos para la identificación de esporas fúngicas de interés y granos de polen de olivo
Se evaluará la precisión y eficacia de los captadores automáticos en la detección e identificación de esporas fúngicas y granos de polen. Se compararán los resultados con métodos convencionales para asegurar la fiabilidad del sistema.
Modelo de predicción de concentración de esporas
Se establecerán modelos de predicción de biosensores de presencia del hongo en los olivares, como la concentración de las esporas de los principales hongos fitopatógenos en la atmósfera de los olivares de ambas áreas bioclimáticas.
Algoritmos de identificación de momentos propicios para infección basados en datos meteorológicos
Se emplearán datos meteorológicos medidos en cada parcela bajo estudio y la predicción meteorológica personalizada obtenida en la localización de cada estación meteorológica para desarrollar y adaptar los algoritmos que nos permitan identificar los momentos propicios para los posibles ataques de los principales hongos fitopatógenos a lo largo de todo su ciclo biológico.
Umbrales de riesgo de infección a partir de la concentración de propágulos: se determinarán
Posibles umbrales de riesgo de infección en cada una de las zonas bioclimáticas seleccionadas (Mediterránea y Eurosiberiana) a partir de la comparación entre las concentraciones de propágulos de hongos fitopatógenos en el aire y el estudio de los síntomas de las enfermedades que producen en el olivar.
Herramienta de aviso de riesgo de infección que combine datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos
Se creará una herramienta de aviso de posibles infecciones de hongos que combinen los datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos para optimizar el cultivo integral y sostenible del olivo en las dos áreas bioclimáticas bajo estudio (Mediterránea y Eurosiberiana).
Optimización del número de tratamientos químicos en olivicultura
Se optimizará el número de tratamientos químicos fitosanitarios en olivicultura, lo cual redundará en la reducción de los costes de los manejos culturales, el aumento de la calidad del aceite y la aceituna y la protección del medio ambiente.

Con el desarrollo de una herramienta que permita predecir y prevenir el riesgo de enfermedades fúngicas del olivo, OLIVITECH busca optimizar el número de tratamientos fitosanitarios en el olivar. Esto, a su vez, permitirá desarrollar unas prácticas agrícolas más sostenibles y respetuosas con el medioambiente y mejorar la rentabilidad de la producción, tanto por reducir los costes, como por mejorar la calidad de la aceituna producida.

Para ello, el proyecto consta de varios planes de trabajo:

Modelo de predicción de fenología
Se determinará el inicio de las diferentes fases fenológicas en las áreas de estudio seleccionadas mediante la observación en campo, y a través de modelos fenoclimáticos que cuantifiquen las necesidades de frío y calor que condicionan la rotura de la latencia y el posterior inicio del ciclo reproductivo del olivo.
Valoración del impacto del cambio climático en el cultivo de la aceituna
Se valorará el impacto que tendrán los diversos escenarios del cambio climático predichos por el “Intergovernmental Panel on Climate Change” (IPCC) sobre el cultivo de la aceituna en las zonas de estudio gracias datos previos y datos que se obtendrán a lo largo del proyecto.
Validación de captadores automáticos para la identificación de esporas fúngicas de interés y granos de polen de olivo
Se evaluará la precisión y eficacia de los captadores automáticos en la detección e identificación de esporas fúngicas y granos de polen. Se compararán los resultados con métodos convencionales para asegurar la fiabilidad del sistema.
Modelo de predicción de concentración de esporas
Se establecerán modelos de predicción de biosensores de presencia del hongo en los olivares, como la concentración de las esporas de los principales hongos fitopatógenos en la atmósfera de los olivares de ambas áreas bioclimáticas.

Algoritmos de identificación de momentos propicios para infección basados en datos meteorológicos
Se emplearán datos meteorológicos medidos en cada parcela bajo estudio y la predicción meteorológica personalizada obtenida en la localización de cada estación meteorológica para desarrollar y adaptar los algoritmos que nos permitan identificar los momentos propicios para los posibles ataques de los principales hongos fitopatógenos a lo largo de todo su ciclo biológico.
Umbrales de riesgo de infección a partir de la concentración de propágulos: se determinarán
Posibles umbrales de riesgo de infección en cada una de las zonas bioclimáticas seleccionadas (Mediterránea y Eurosiberiana) a partir de la comparación entre las concentraciones de propágulos de hongos fitopatógenos en el aire y el estudio de los síntomas de las enfermedades que producen en el olivar.
Herramienta de aviso de riesgo de infección que combine datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos
Se creará una herramienta de aviso de posibles infecciones de hongos que combinen los datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos para optimizar el cultivo integral y sostenible del olivo en las dos áreas bioclimáticas bajo estudio (Mediterránea y Eurosiberiana).
Optimización del número de tratamientos químicos en olivicultura
Se optimizará el número de tratamientos químicos fitosanitarios en olivicultura, lo cual redundará en la reducción de los costes de los manejos culturales, el aumento de la calidad del aceite y la aceituna y la protección del medio ambiente.

¿Qué es OLIVITECH?

Modelo de predicción de fenología

Valoración del impacto del cambio climático en el cultivo de la aceituna

Validación de captadores automáticos para la identificación de esporas fúngicas de interés y granos de polen de olivo

Modelo de predicción de concentración de esporas

Algoritmos de identificación de momentos propicios para infección basados en datos meteorológicos

Umbrales de riesgo de infección a partir de la concentración de propágulos: se determinarán

Herramienta de aviso de riesgo de infección que combine datos fenológicos, meteorológicos y aerobiológicos

Optimización del número de tratamientos químicos en olivicultura