{"id":107432,"date":"2023-12-14T13:36:02","date_gmt":"2023-12-14T13:36:02","guid":{"rendered":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/?p=107432"},"modified":"2023-12-17T13:48:08","modified_gmt":"2023-12-17T13:48:08","slug":"identifican-que-factores-influyen-en-la-variabilidad-del-vinedo-en-diferentes-contextos-edafologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/identifican-que-factores-influyen-en-la-variabilidad-del-vinedo-en-diferentes-contextos-edafologicos\/","title":{"rendered":"Identifican qu\u00e9 factores influyen en la variabilidad del vi\u00f1edo en diferentes contextos edafol\u00f3gicos"},"content":{"rendered":"\n

La variabilidad espacial del vi\u00f1edo es un hecho conocido que origina diferentes respuestas en la planta a nivel de atributos del suelo, vigor de la vid, estado h\u00eddrico y nutricional, rendimiento y composici\u00f3n de la fruta. De \u00e9stos par\u00e1metros el m\u00e1s reactivo es el vigor de la vid, que se correlaciona principalmente con las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y qu\u00edmicas del suelo. Al respecto, un grupo de investigadores italianos llev\u00f3 a cabo un estudio para identificar c\u00f3mo los factores relacionados con el suelo pueden influir en la heterogeneidad dentro del vi\u00f1edo bajo diferentes contextos edafol\u00f3gicos con el fin de desarrollar la estrategia de gesti\u00f3n m\u00e1s adecuada para un sito espec\u00edfico.<\/strong><\/em><\/h4>\n\n\n\n
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Autores: Filippo Graziosi, R. D\u2019Ambrosio, C. Scotti, S. Poni, M. Gatti, de la Universit\u00e0 Cattolica del Sacro Cuore, Piacenza, Italia y del <\/sup>I.Ter Soc. Cooperativa, Bologna, Italia. Contacto: filippo.graziosi@unicatt.it<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Para desarrollar protocolos fiables destinados a la viticultura de precisi\u00f3n (VP)<\/strong> es fundamental tener un conocimiento profundo de la naturaleza y del alcance de la variabilidad dentro del campo. El objetivo de este estudio era identificar si los factores relacionados con el suelo pueden influir en la heterogeneidad dentro del campo en diferentes contextos edafol\u00f3gicos, y de qu\u00e9 manera. El ensayo se llev\u00f3 a cabo en cinco vi\u00f1edos situados en el \u00e1rea Colli Piacentini (Italia),<\/strong> donde se cartografi\u00f3 la variabilidad dentro del campo mediante un sensor proximal y se identificaron tres zonas de vigor. Para cada zona y vi\u00f1edo se realiz\u00f3 una caracterizaci\u00f3n del suelo y se evaluaron el crecimiento de la canopia, los componentes del rendimiento y la composici\u00f3n del fruto. <\/p>\n\n\n\n

Los resultados condujeron a la agrupaci\u00f3n de los vi\u00f1edos en dos grupos: (i) Valle de Tidone y (ii) Terrazas Aluviales, donde la variabilidad espacial est\u00e1 relacionada principalmente con la profundidad del suelo y la topograf\u00eda, respectivamente. En el caso de estabilidad temporal (primer grupo), la gesti\u00f3n de los vi\u00f1edos podr\u00eda basarse en la aplicaci\u00f3n a tasa variable de fertilizantes, materia org\u00e1nica o cultivos de cobertura. En el segundo grupo, el riego a tasa variable podr\u00eda contribuir a controlar la escasez de agua.  <\/p>\n\n\n\n

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Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La variabilidad dentro del vi\u00f1edo ha sido ampliamente estudiada en diferentes regiones vitivin\u00edcolas en t\u00e9rminos de atributos del suelo, vigor de la vid, estado h\u00eddrico y nutricional, rendimiento y composici\u00f3n de la fruta (Taylor et al., 2019; Gatti et al., 2022;). El par\u00e1metro m\u00e1s reactivo es el vigor de la vid, que se correlaciona principalmente con las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y qu\u00edmicas del suelo, como la textura y la profundidad (Bramley et al., 2019). Otras caracter\u00edsticas del suelo, como la capacidad de retenci\u00f3n de agua, el drenaje y la penetraci\u00f3n de las ra\u00edces, tambi\u00e9n podr\u00edan influir en la variabilidad espacial (Cortell et al., 2005).<\/p>\n\n\n\n

El vigor de la vid se ha correlacionado positivamente con el rendimiento y el tama\u00f1o de las bayas y la concentraci\u00f3n de malato, y mostr\u00f3 una correlaci\u00f3n negativa con los antocianos, los fenoles, los s\u00f3lidos solubles totales y el pH del mosto (Ferrer et al., 2020; Gatti et al., 2022).  Debido a su relaci\u00f3n primaria con las caracter\u00edsticas f\u00edsicas del suelo, se considera que el patr\u00f3n de variabilidad espacial a escala intracampo es bastante estable a lo largo del tiempo (Bramley et al., 2019); sin embargo, ocasionalmente se ha observado que los patrones espaciales de rendimiento, tama\u00f1o de la vid y composici\u00f3n de las bayas no son constantes temporalmente (Reynolds et al., 2007). En consecuencia, el desarrollo de protocolos precisos para la viticultura de precisi\u00f3n (PV) requiere una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de si y de c\u00f3mo la variabilidad del suelo influye en el rendimiento de las plantas.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s recientemente, se ha demostrado la eficacia de la gesti\u00f3n por sitio espec\u00edfico disponible gracias a las tecnolog\u00edas de tasa variable para el suministro diferencial de agua (S\u00e1nchez et al., 2017), la fertilizaci\u00f3n (Gatti et al., 2018) y la cosecha selectiva (Bramley, 2010). En consecuencia, se espera que la adopci\u00f3n de la gesti\u00f3n de precisi\u00f3n del vi\u00f1edo aumente la rentabilidad, reduzca los impactos ambientales de la viticultura, as\u00ed como mitigue el impacto del cambio clim\u00e1tico (Santos et al., 2020). Sin embargo, los viticultores todav\u00eda tienen una escasa percepci\u00f3n del impacto potencial de la variabilidad del vi\u00f1edo en la rentabilidad de su empresa vitivin\u00edcola, y es por ello que la adopci\u00f3n de protocolos de PV es todav\u00eda limitada.<\/p>\n\n\n\n

El presente estudio tiene como objetivo identificar si y c\u00f3mo los factores relacionados con el suelo pueden influir en la heterogeneidad dentro del vi\u00f1edo bajo diferentes contextos edafol\u00f3gicos con el fin de desarrollar la espec\u00edfica estrategia de gesti\u00f3n m\u00e1s adecuada para un sito espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n

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Materiales y m\u00e9todos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El estudio se realiz\u00f3 en 2020 en cinco vi\u00f1edos de secano con poda en seto hedgerow-trained vineyards del \u00e1rea Colli Piacentini (Italia): BaM=Barbera Malvicini, BaT=Barbera Tavernago, BaB=Barbera Baraccone, MeB=Merlot Baraccone, MaI=Malvas\u00eda Illari (Tabla1). Aunque asociados a suelos diferentes, tanto BaM como BaT pertenecen a la misma subregi\u00f3n (Valle del Tidone), mientras que los vi\u00f1edos restantes est\u00e1n situados en terrazas aluviales del Valle del Nure (BaB y MeB) y del Valle del Arda (MaI). Cada vi\u00f1edo ha sido cartografiado a pleno canopia mediante el sensor MECS-VINE\u00ae y el resultado obtenido se denomina \u00cdndice de Canopia (IC), que es un n\u00famero puro que oscila entre 0 y 1000. Partiendo de la imagen instant\u00e1nea recogida por el sensor RGB y aplicando a toda la imagen una t\u00e9cnica de clustering que asigna cada p\u00edxel a una de las dos clases del mapa (\u00abVEGETACI\u00d3N\u00bb y \u00abOTROS\u00bb), el IC se calcula mediante la siguiente f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n

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Donde Npixvegetation representa el n\u00famero total de p\u00edxeles de la imagen (Gatti et al. 2016). Los valores de IC resultantes se dividieron en tres clases para identificar bajo (LV), medio (MV) y alto vigor (HV) correspondientes a valores por debajo del percentil 30, entre el percentil 30 y el 70, y por encima del percentil 70, respectivamente. En cada vi\u00f1edo se estudi\u00f3 la variabilidad del suelo en nueve puntos de muestreo georreferenciados representativos de las tres zonas de vigor. Para cada punto, se registraron varias caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas, como la pendiente, la elevaci\u00f3n, el aspecto y la direcci\u00f3n del flujo de agua, y se describi\u00f3 el perfil del suelo hasta 1,20 m de profundidad utilizando una barrena holandesa. Cada vi\u00f1edo se dividi\u00f3 en tres bloques y se identificaron cuatro vides centinela por cada combinaci\u00f3n de clase de vigor x bloque. Por consiguiente, la comprobaci\u00f3n de los mapas de vigor se realiz\u00f3 evaluando el crecimiento vegetativo, los componentes del rendimiento y la composici\u00f3n del fruto en 36 cepas por cada vi\u00f1edo. En el envero, se midi\u00f3 el \u00edndice SPAD en dos hojas por cepa. Durante la vendimia, se evalu\u00f3 el rendimiento por cepa con una b\u00e1scula port\u00e1til, se contaron los racimos por cepa y se calcul\u00f3 el peso medio de los racimos. Un subconjunto de 3 racimos representativos por cepa se llev\u00f3 al laboratorio para la caracterizaci\u00f3n de la composici\u00f3n del fruto.<\/p>\n\n\n\n

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Tabla 1. C\u00f3digo de identificaci\u00f3n, cultivar, propiedad y localizaci\u00f3n subregional de los cinco vi\u00f1edos seleccionados<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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Figura 1. Mapas de vigor basados en el IC adquiridos a pleno dosel en los vi\u00f1edos BaM (a), BaT (b), BaB (c), MeB (d) y MaI (e). Los colores verde, amarillo y rojo corresponden a las zonas HV, MV y LV, respectivamente. Para cada mapa, los n\u00fameros representan el intervalo de IC. Datos 2020.<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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Se recogi\u00f3 una submuestra de 60 bayas intactas con pedicelo y se almacen\u00f3 inmediatamente a -18\u00b0C para el posterior an\u00e1lisis de antocianos y fenoles totales; Se calcul\u00f3 tambi\u00e9n el peso medio de las bayas. Las bayas restantes se trituraron inmediatamente para la determinaci\u00f3n de los s\u00f3lidos solubles totales (SST), acidez titulable (AT), pH, malato, tartrato y concentraci\u00f3n de nitr\u00f3geno asimilable por levaduras (NFA) del mosto.  A la ca\u00edda de las hojas, se midi\u00f3 el peso de poda por cepa separando los sarmientos principales y los sarmientos laterales en reposo vegetativo y, a continuaci\u00f3n, se calcul\u00f3 el equilibrio de la cepa como el rendimiento en relaci\u00f3n con el peso de poda utilizando el \u00edndice de Ravaz (Ravaz, 1911). Para cada variable y vi\u00f1edo, se estim\u00f3 la variabilidad dentro del campo mediante el coeficiente de variaci\u00f3n (CV%). Se realiz\u00f3 un primer an\u00e1lisis de componentes principales (PCA) considerando las 15 combinaciones de clase de vigor x vi\u00f1edo como observaciones, mientras que las variables se analizaron para incluir la profundidad del suelo y las enumeradas en la Tabla 3. Se realiz\u00f3 un segundo PCA considerando los vi\u00f1edos como observaciones, y los coeficientes de variaci\u00f3n recogidos en la Tabla 3 como variables. El mismo PCA se realiz\u00f3 s\u00f3lo para los vi\u00f1edos de Barbera.<\/p>\n\n\n\n

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Resultados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los mapas de vigor de alta resoluci\u00f3n (Figura 1) adquiridos con el sensor MECS-VINE mostraron diferentes patrones de variabilidad espacial entre los 5 vi\u00f1edos y dieron como resultado los siguientes rangos de IC: 311-479 (BaM), 401-570 (BaT), 387-536 (BaB), 280-520 (MeB) y 304-513 (MaI). En BaM, el LV se identific\u00f3 principalmente entre dos zonas principales de HV situadas en la parte superior e inferior del vi\u00f1edo (Figura 1a). En el BaT, el LV se identific\u00f3 principalmente en la parte superior del bloque (lado derecho en la Figura 1b). En BaB, HV se localiz\u00f3 principalmente en la parte superior relativamente plana del vi\u00f1edo y disminuy\u00f3 de arriba a abajo. Por el contrario, en el bloque m\u00e1s empinado (25%) de MeB, el vigor aument\u00f3 progresivamente de arriba abajo. De forma similar a MeB, en MaI se observ\u00f3 un aumento del vigor al pasar de la parte superior a la inferior del bloque (de derecha a izquierda en la Figura 1e). Independientemente de las variaciones de vigor, varias manchas LV observadas en la parte inferior del vi\u00f1edo MaI identifican una mayor frecuencia de plantas ausentes. En BaM se asociaron dos tipos de suelo con el VH y el VI, a saber, Vicobarone (VCB) y Montalbo (MNB1); la profundidad del suelo fue el principal atributo diferencial siendo de 1,4 m en VCB y de 0,9 cm MNB1. En BaT los suelos de Virola (VIR) y Tavernelle (TVN1) se asociaron a HV y LV, respectivamente. La textura del suelo fue franco-arcillosa, mientras que la profundidad result\u00f3 ser el principal factor de variabilidad (1,05m en VIR y 0,55m en TVN1). Independientemente de las zonas de vigor, s\u00f3lo el suelo Arcelli (ARC2) se describi\u00f3 en BaB y MaI, mientras que los suelos Cantalupo (CAT2) y Tavasca (TAV) se identificaron en MeB y se asociaron con HV y LV, respectivamente. En TAV, la profundidad del suelo se limit\u00f3 a 0,70 m, aumentando a 1m en CAT2. (Tabla2)<\/p>\n\n\n\n

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Tabla 2. Profundidad del suelo, tipo de suelo y clases de vigor correspondientes observadas en los cinco vi\u00f1edos estudiados de Colli Piacentini. Clasificaci\u00f3n del tipo de suelo seg\u00fan el Mapa de Suelos de la Regi\u00f3n Emilia-Romagna (Regione Emilia Romagna, 2021). HV y LV = vigor alto y bajo, respectivamente.<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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Tabla 3. Principales caracter\u00edsticas vegetativas, productivas y de composici\u00f3n de la uva evaluadas en los cinco vi\u00f1edos de prueba de Colli Piacentini. Para cada par\u00e1metro y vi\u00f1edo, se indica el coeficiente de variaci\u00f3n (CV) calculado como la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar respecto a la media.<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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En cuanto a la variabilidad dentro del campo de las variables agron\u00f3micas (Tabla 3), BaM mostr\u00f3 el CV m\u00e1s alto para el peso del brote lateral (83,7%), NFA (67,2%), antocianos (64,1%), fenoles totales (48,7%), malato (47,9%) y rendimiento (43,7%). Del mismo modo, el par\u00e1metro m\u00e1s variable en BaT fue el peso lateral de los brotes (101,1%), seguido del malato (55,1%), el rendimiento (43,1%) y los antocianos (38,4%). La variabilidad dentro del campo en BaB se expres\u00f3 principalmente por el peso del brote lateral (109,4%), NFA (50,9%), rendimiento (42,1%) y malato (40,6%), mientras que en MeB la mayor variabilidad se observ\u00f3 para el crecimiento vegetativo (CV=241,2% para el peso del brote lateral) y el rendimiento (CV=58,9%). Tanto en los vi\u00f1edos BaB como en los MeB, la variabilidad relativa a la concentraci\u00f3n de antocianos en las uvas fue mucho menor en comparaci\u00f3n con los vi\u00f1edos BaM y BaT del Valle de Tidone (CV del 24,8% frente al 51,3% de media). En MaI los par\u00e1metros m\u00e1s variables fueron el peso de los sarmientos laterales (133,2%), el malato (43,6%) y el rendimiento (32,6%). En los cinco vi\u00f1edos, los par\u00e1metros menos variables fueron el pH del mosto (2,6%), el SST (9,8%) y el \u00edndice SPAD (11,9%).<\/p>\n\n\n\n

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Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los resultados confirman el papel del suelo como principal impulsor de la heterogeneidad del vigor dentro del campo. En los dos vi\u00f1edos del Valle de Tidone (BaM y BaT), el VL y el VH se asociaron a tipos de suelo con diferente profundidad (Tabla 2). Tal condici\u00f3n ed\u00e1fica es bien conocida por ser bastante constante en el tiempo y conducir a un patr\u00f3n de variabilidad relativamente estable temporalmente que refleja diferentes patrones de enraizamiento y din\u00e1micas de agua y nutrientes (Bramley et al., 2019). Por el contrario, en BaB solo un tipo de suelo (ARC2) destac\u00f3 el papel de la topograf\u00eda y la din\u00e1mica del flujo de agua derivada como principal fuente de variabilidad dentro del campo. De hecho, el patr\u00f3n de variabilidad reflej\u00f3 el gradiente de pendiente del vi\u00f1edo, con HV localizado principalmente en la parte superior y relativamente plana de la vertiente (Figura 1c) y LV correspondiente a la zona m\u00e1s empinada donde se espera una escorrent\u00eda de agua m\u00e1s intensa (Nasta et al., 2013). Como el vi\u00f1edo MeB estaba situado en la parte inferior de la misma vertiente del vi\u00f1edo BaB, la zona superior LV del bloque Merlot (Figura 1d) compart\u00eda condiciones topogr\u00e1ficas similares a la zona menos vigorosa descrita en BaB (Figura 1c) aunque el vigor MeB era mucho menor debido a la mayor presencia de gravas en el suelo CAT2. La localizaci\u00f3n de las plantas HV en la parte inferior del vi\u00f1edo confirm\u00f3 el impacto de la din\u00e1mica del flujo de agua sobre el vigor de la vid en tal contexto edafol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

Bas\u00e1ndose en las respuestas de la vid, los brotes laterales resultaron ser el par\u00e1metro m\u00e1s reactivo a la variaci\u00f3n del vigor en todos los vi\u00f1edos de prueba. Los valores m\u00e1s altos de CV calculados para todos los indicadores de crecimiento de la canopia (Tabla 3) identifican el bloque MeB como el vi\u00f1edo m\u00e1s variable en t\u00e9rminos de tama\u00f1o de la canopia, tal y como confirma el rango de IC m\u00e1s amplio (240 unidades) reportado en la Figura 1d. En cuanto a la composici\u00f3n del fruto, la baja variabilidad general descrita para el pH del mosto y los SST podr\u00eda estar relacionada con la tendencia de algunos par\u00e1metros, como los SST, a saturarse durante la acumulaci\u00f3n (Webster y Oliver 2007). Sin embargo, como concuerda la amplia literatura sobre fisiolog\u00eda de la uva revisada en Poni et al., (2018), las variables m\u00e1s reactivas a la variaci\u00f3n del vigor fueron el \u00e1cido m\u00e1lico, los antocianos y los fenoles totales. Para estos par\u00e1metros, los mayores valores de CV se describieron en el Valle de Tidone (BaM y BaT) donde la profundidad del suelo emergi\u00f3 como principal responsable de la heterogeneidad del suelo (Tabla 2).<\/p>\n\n\n\n

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Figura 2. An\u00e1lisis de componentes principales (PCA) de las variables consideradas para los niveles de observaci\u00f3n mostrados como gr\u00e1fico biplot. Las observaciones fueron las quince combinaciones de clases de vigor x vi\u00f1edo (a) y las nueve combinaciones limitadas a los vi\u00f1edos de Barbera (b).<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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El PCA de las variables normalizadas para los 15 niveles de observaci\u00f3n fue capaz de representar el 67,6% de la varianza a trav\u00e9s de las dimensiones F1 y F2 (Figura 2a). F1 se correlacion\u00f3 negativamente con los SST y los fenoles, y present\u00f3 una correlaci\u00f3n positiva con el crecimiento de la canopia, el rendimiento, la profundidad del suelo y el IC que se confirm\u00f3 como un estimador fiable del vigor de la vid (Gatti et al., 2016). La F1 permiti\u00f3 una clasificaci\u00f3n general de las 15 zonas de vigor identificando las vides m\u00e1s d\u00e9biles en el \u00e1rea MeB LV. A medida que aumentaba la F1, se observ\u00f3 una clasificaci\u00f3n similar de los vi\u00f1edos BaM y BaT destacando el papel clave de la profundidad del suelo en la conducci\u00f3n de los rendimientos de los vi\u00f1edos en el Valle de Tidone. Adem\u00e1s, al limitar el PCA a los 3 vi\u00f1edos de Barbera, se describi\u00f3 una correlaci\u00f3n negativa entre la concentraci\u00f3n de antocianos y fenoles y la profundidad del suelo (Figura 2b), lo que sugiere que esta propiedad del suelo puede conducir a un potencial enol\u00f3gico diferente a escala de campo.<\/p>\n\n\n\n

Un segundo PCA considerando los valores de CV (%) permiti\u00f3 describir el grado global de variabilidad de los vi\u00f1edos de diferentes contextos edafol\u00f3gicos. Como se muestra en la Figura 3a, F1 se correlacion\u00f3 positivamente con el CV de los indicadores de crecimiento vegetativo, los componentes del rendimiento, el \u00edndice TSS y SPAD, mientras que la funci\u00f3n F2 permiti\u00f3 identificar una mayor variabilidad en la concentraci\u00f3n de malato, NFA y fenoles. En consecuencia, la variabilidad del crecimiento vegetativo y de los componentes del rendimiento fue la m\u00e1s alta en MeB y disminuy\u00f3 seg\u00fan el siguiente orden: BaM, MaI, BaT y BaB. Curiosamente, los vi\u00f1edos MeB y BaB situados uno junto al otro en las mismas terrazas aluviales, resultaron ser los bloques m\u00e1s y menos variables, respectivamente. Esta situaci\u00f3n tan diversa se explica principalmente por las diferentes condiciones topogr\u00e1ficas que se dan en el vi\u00f1edo MeB con mayor pendiente en comparaci\u00f3n con el BaB (es decir, 25 frente a 10% de pendiente, respectivamente), y acentuada por la mayor variabilidad del suelo (Tabla 2). En cuanto al grado de variabilidad de la composici\u00f3n de los frutos, los dos PCA presentados en la figura 3 separaron bien los vi\u00f1edos situados en el Valle del Tidone de los situados en las terrazas aluviales (BaB, MeB, MaI). Sin embargo, la heterogeneidad relacionada con la profundidad del suelo afect\u00f3 principalmente a la variabilidad del rendimiento, los fenoles y los antocianos en el vi\u00f1edo m\u00e1s c\u00e1lido BaM, mientras que en el sitio m\u00e1s fr\u00edo de BaT (datos no comunicados) las variables m\u00e1s sensibles fueron el malato y el peso del racimo.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 3. An\u00e1lisis de componentes principales (PCA) de los coeficientes de variaci\u00f3n asociados a las variables consideradas para los niveles de observaci\u00f3n mostrados como gr\u00e1fico biplot. Las observaciones fueron los cinco vi\u00f1edos (a) y los \u00fanicos vi\u00f1edos de Barbera (b).<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
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Sobre la base de las interacciones observadas entre el contexto edafol\u00f3gico y la variabilidad dentro del vi\u00f1edo de las variables agron\u00f3micas y la composici\u00f3n del fruto, los vi\u00f1edos del ensayo pueden agruparse en dos grupos diferentes en los que la variabilidad existente puede gestionarse a trav\u00e9s de diferentes enfoques sito espec\u00edficos. El primer grupo engloba los vi\u00f1edos del valle de Tidone (BaM y BaT), donde las diferencias en la profundidad del suelo favorecen un patr\u00f3n de variabilidad m\u00e1s estable temporalmente. El segundo grupo incluye los vi\u00f1edos situados en las terrazas aluviales (BaB, MeB y MaI) donde la variabilidad dentro del campo depende principalmente de la topograf\u00eda (posici\u00f3n a lo largo de la vertiente) y de la din\u00e1mica del flujo de agua. Por lo tanto, se espera que la variabilidad espacial en estos vi\u00f1edos sea mucho m\u00e1s variable a lo largo de los a\u00f1os en funci\u00f3n del clima estacional (es decir, las precipitaciones). En caso de estabilidad temporal (primer grupo), la gesti\u00f3n del vi\u00f1edo para reducir la variabilidad dentro del vi\u00f1edo hacia un vigor \u00f3ptimo podr\u00eda basarse en la aplicaci\u00f3n de dosis variables de fertilizantes, materia org\u00e1nica o cultivos de cobertura. En el segundo grupo, el riego a dosis variables o la gesti\u00f3n diferencial del suelo pueden contribuir a controlar la escasez de agua y el vigor de la vid. Debido a la alta variabilidad en la composici\u00f3n de la fruta descrita en ambos grupos, la cosecha selectiva representa una soluci\u00f3n interesante para alcanzar un est\u00e1ndar de calidad m\u00e1s alto.<\/p>\n\n\n\n

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Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En este trabajo se ha cartografiado la variabilidad dentro del campo de cinco vi\u00f1edos diferentes situados en distintos contextos edafol\u00f3gicos mediante mapas de proxy y de vigor sometidos a una verificaci\u00f3n agron\u00f3mica de campo. A diferencia de los vi\u00f1edos situados en terrazas aluviales, en el valle de Tidone el VH y el VL estuvieron siempre asociados a diferencias en la profundidad del suelo.<\/p>\n\n\n\n

En consecuencia, los mapas de vigor mostraron diversos patrones de variabilidad en funci\u00f3n de las caracter\u00edsticas del suelo. El PCA basado en el coeficiente de variaci\u00f3n permiti\u00f3 separar bien los suelos de las terrazas aluviales de los del valle del Tidone, que presentaban una mayor variabilidad en malatos, fenoles y antocianos. Un segundo PCA que analiz\u00f3 los valores absolutos de las principales variables agron\u00f3micas mostr\u00f3 correlaciones positivas entre el peso de poda, el rendimiento y la profundidad del suelo.<\/p>\n\n\n\n

El estudio permiti\u00f3 agrupar los cinco bloques en los dos grupos siguientes: (i) Valle de Tidone, donde la variabilidad espacial depende principalmente de la profundidad del suelo, y (ii) Terrazas Aluviales, donde las variaciones de vigor est\u00e1n relacionadas sobre todo con la topograf\u00eda (posici\u00f3n a lo largo de la vertiente), y se han discutido diferentes estrategias de PV para gestionar la variabilidad dentro del campo en funci\u00f3n del tipo de suelo.<\/p>\n\n\n\n

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Agradecimientos<\/strong>: Los autores desean dar las gracias a las bodegas que acogieron los ensayos y a Paolo Dosso y Bonfiglio Plat\u00e8 por su ayuda durante la cartograf\u00eda. Investigaci\u00f3n realizada en el marco de los proyectos Ripreso (id. 5149719) y VinCapTer (id. 5015583) financiados por la Regi\u00f3n de Emilia-Roma\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n

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Fuente: Infowine <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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