OLIVITECH permitirá desarrollar un sistema de alerta temprana que combine datos del olivo, de los patógenos, de la sintomatología, y la meteorología de cada parcela experimental. Así, OLIVITECH contribuirá a crear una olivicultura más sostenible y rentable, reduciendo el número de tratamientos y mejorando la calidad de la aceituna producida.
Con ese objetivo en mente, los resultados a alcanzar por el proyecto OLIVITECH son:
El inicio de las diferentes fases fenológicas depende de las condiciones climáticas de cada parcela. Mediante la observación del campo y el empleo de modelos fenoclimáticos, basados en las necesidades de frío y calor que condicionan la rotura de la latencia y el posterior inicio del ciclo reproductivo, se podrán predecir las diferentes fases fenológicas y los momentos de mayor vulnerabilidad del olivo.
La singularidad de la zona de estudio, donde en una reducida área confluyen los límites de la distribución actual de las Regiones Biogeográficas presentes en la Península Ibérica (Mediterránea y Eurosiberiana), representan un magnífico laboratorio de evidencias del cambio climático. Mediante la utilización de bases de datos de 30 años en ambas zonas geográficas y los datos que se obtendrán durante los 4 años que dura el proyecto, se valorarán diferentes escenarios del cambio climático sobre el cultivo de aceituna.
Para poder realizar un monitoreo constante y eficiente del ambiente del olivar se utilizarán captadores aerobiológicos automáticos que permitirán identificar esporas fúngicas de interés y granos de polen de olivo. Sin embargo, estos equipos requieren calibración. Para ello, se compararán y validarán los resultados obtenidos por los captadores automáticos con respecto a los convencionales.
Se recogerán datos obtenidos a partir de los captadores aerobiológicos (identificación y contabilización esporas de las principales especies de hongos fitopatógenos) y datos meteorológicos para el establecimiento de modelos de predicción de la aparición de esporas en la atmósfera.
Los modelos obtenidos a partir de datos meteorológicos, los modelos de fenología, los modelos de concentración de las esporas, y las observaciones de síntomas de enfermedad apreciadas en campo se combinarán con mediante técnicas de minería de datos para establecer correlaciones, ponderar el riesgo real de infección en función de la sensibilidad del olivar, y determinar el momento óptimo de aplicación de tratamientos fitosanitarios.
A partir de los resultados proporcionados por la herramienta de avisos se diseñará una estrategia de gestión de tratamientos fitosanitarios que se aplicará en las parcelas experimentales. Posteriormente, se comparará el estado sanitario de estas parcelas con el del resto del olivar y se emitirá un informe con el cálculo de ahorro de costes anuales por reducción de tratamientos fitosanitarios y manejos culturales a través de la tecnología aplicada en el presente proyecto.
