{"id":120741,"date":"2024-08-01T17:22:26","date_gmt":"2024-08-01T17:22:26","guid":{"rendered":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/?p=120741"},"modified":"2024-08-03T00:48:55","modified_gmt":"2024-08-03T00:48:55","slug":"como-estimar-mejor-el-numero-de-racimos-por-vid-para-planificar-el-vinedo-y-las-inversiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/como-estimar-mejor-el-numero-de-racimos-por-vid-para-planificar-el-vinedo-y-las-inversiones\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo estimar mejor el n\u00famero de racimos por vid para planificar el vi\u00f1edo y las inversiones"},"content":{"rendered":"\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><em><strong>En vitivinicultura, la estimaci\u00f3n temprana del n\u00famero promedio de racimos por vid es crucial para planificar el vi\u00f1edo, las inversiones y el m\u00e1rketing. A pesar de que el muestreo es una pr\u00e1ctica ampliamente generalizada para estimar los racimos por vid, no existe un protocolo claramente establecido que pueda ser usado como referencia al efectuar estas estimaciones. En este trabajo de investigadores franceses de la Universidad de Montpellier, el Inrae y el instituto Fruition Sciences se realizan recomendaciones \u00fatiles para tomar decisiones de producci\u00f3n en la finca. <\/strong><\/em><\/h4>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n\n\n<div style=\"height:45px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Cada productor tiene su propio protocolo de muestreo. En este trabajo se investig\u00f3 el efecto de las diferencias entre protocolos de muestreo en cuanto a los errores de estimaci\u00f3n, para dar algunas recomendaciones sobre las posibles mejores pr\u00e1cticas de muestreo.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Diferencias en los protocolos de muestreo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Se interrog\u00f3 a productores de varias organizaciones acerca de las pr\u00e1cticas de muestreo que aplican para estimar el n\u00famero promedio de racimos por vid, y se observaron variaciones significativas. Las principales diferencias se relacionan con:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El protocolo de conteo, que puede incluir u omitir las vides ausentes.<\/li>\n\n\n\n<li>La distribuci\u00f3n de las vides muestreadas, que pueden agruparse dentro de sitios de muestreo de tama\u00f1os variables (un n\u00famero variable de vides consecutivas muestreadas juntas a lo largo de una hilera).<\/li>\n\n\n\n<li>El n\u00famero total de vides muestreadas por terreno.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Las secciones subsecuentes otorgan a los practicantes recomendaciones basadas en resultados experimentales con respecto a la estimaci\u00f3n del n\u00famero promedio de racimos por vid a nivel de terreno.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Estimaci\u00f3n enfocada en el n\u00famero de racimos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Al efectuar la estimaci\u00f3n del muestreo, el tama\u00f1o de la muestra debe hacerse a medida para la variable de inter\u00e9s. Por lo tanto, dos variables con propiedades diferentes debiesen ser estimadas usando protocolos de muestreo distintos. En viticultura, por ejemplo, cuando se sigue un protocolo de muestreo en el cual se cuentan las vides ausentes como vides con cero racimos, se estiman dos componentes del rendimiento simult\u00e1neamente: la proporci\u00f3n de vides ausentes y el n\u00famero de racimos. No obstante, dada la naturaleza distinta inherente de estos dos componentes del rendimiento, estos debiesen ser muestreados independientemente con protocolos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2.png\" data-rel=\"penci-gallery-image-content\" ><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-1024x774.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-120742\" width=\"684\" height=\"516\" srcset=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-1024x774.png 1024w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-300x227.png 300w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-768x580.png 768w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-1170x884.png 1170w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2-585x442.png 585w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-2.png 1473w\" sizes=\"auto, (max-width: 684px) 100vw, 684px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em><strong>Figura 1. Promedios de los errores de estimaci\u00f3n del n\u00famero de racimos por vid (l\u00ednea) y sus desviaciones est\u00e1ndares (\u00e1rea coloreada) contando (azul) y no contando (rojo) las vides ausentes. Los protocolos son comparados entre cuatro terrenos diferentes con 0%, 15%, 30% o 45% de vides ausentes (datos simulados)<\/strong><\/em>.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Para los cuatro terrenos de la Figura 1, el error de estimaci\u00f3n l\u00f3gicamente disminuye a medida que el tama\u00f1o de la muestra (n\u00famero de vides realmente muestreadas) aumenta, independientemente del protocolo de muestreo. La figura tambi\u00e9n muestra que, con un incremento en el n\u00famero de vides ausentes y muertas en un terreno, considerarlas durante el muestreo del n\u00famero promedio de racimos por vid (en azul) conduce a mayores errores de estimaci\u00f3n. Este fen\u00f3meno ilustra la necesidad de estimar independientemente cada uno de los dos componentes del rendimiento para reducir los errores de estimaci\u00f3n, especialmente cuando la proporci\u00f3n de vides ausentes en el terreno es significativa. Para prop\u00f3sitos de claridad, los terrenos mostrados aqu\u00ed son te\u00f3ricos, pero los resultados son consistentes con los hallazgos obtenidos en terrenos de verdad.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Observaciones diseminadas a trav\u00e9s de varios sitios de medici\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los componentes del rendimiento est\u00e1n a menudo organizados espacialmente, lo que significa que vides en espacios cercanos tienen mayor tendencia a exhibir propiedades similares que vides m\u00e1s lejanas espacialmente. En el caso del n\u00famero de racimos por vid, dos vides plantadas cerca son m\u00e1s propensas a tener un n\u00famero similar de racimos. Al muestrear vides consecutivas en un mismo sitio de medici\u00f3n, existe un riesgo de sobrestimar (o subestimar) el n\u00famero de racimos a nivel del terreno si esa \u00e1rea tiene ligeramente m\u00e1s (o menos) racimos que el promedio. Es por lo tanto preferible distribuir las observaciones abarcando m\u00faltiples sitios de medici\u00f3n, al menos dos o tres, para limitar ese riesgo.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3.png\" data-rel=\"penci-gallery-image-content\" ><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-1024x710.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-120745\" width=\"673\" height=\"466\" srcset=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-1024x710.png 1024w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-300x208.png 300w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-768x533.png 768w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-1170x812.png 1170w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3-585x406.png 585w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-3.png 1472w\" sizes=\"auto, (max-width: 673px) 100vw, 673px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em><strong>Figura 2. Error de estimaci\u00f3n relacionado con la distribuci\u00f3n de las vides muestreadas en dos terrenos (datos simulados)<\/strong><\/em>.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>La Figura 2 representa dos terrenos. En el terreno de arriba, el n\u00famero de racimos por vid es organizado espacialmente de forma d\u00e9bil: vides con muchos racimos coexisten con vides cercanas con pocos racimos. En el terreno de abajo, el n\u00famero de racimos por vid es m\u00e1s estructurado: en un \u00e1rea cercana, la mayor\u00eda de las vides tienen n\u00fameros de racimos similares. En cada terreno se comparan seis protocolos de muestreo distribuyendo 12 vides en 1, 2, 3, 4, 6 o 12 sitios de medici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>En ambos terrenos, los errores de estimaci\u00f3n son m\u00e1s altos cuando las vides est\u00e1n agrupadas dentro de un solo sitio de medici\u00f3n (diagrama de caja rojo) que dentro de al menos dos sitios de medici\u00f3n. La Figura 2 ilustra c\u00f3mo, para un n\u00famero igual de vides observadas, mientras m\u00e1s est\u00e9n estas distribuidas en un gran n\u00famero de sitios de medici\u00f3n, menores ser\u00e1n los errores de estimaci\u00f3n. Este fen\u00f3meno es a\u00fan m\u00e1s pronunciado cuando el n\u00famero de racimos por vid est\u00e1 autocorrelacionado espacialmente, como se evidencia por los mayores errores de estimaci\u00f3n en el terreno con 30% de autocorrelaci\u00f3n espacial.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Ajustando el tama\u00f1o del muestreo a la variabilidad observada<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La parte final de este an\u00e1lisis t\u00e9cnico lidia con la correlaci\u00f3n entre error de estimaci\u00f3n, tama\u00f1o de la muestra y variabilidad de la muestra. La variabilidad de la muestra se expresa aqu\u00ed bajo la forma de un coeficiente de variaci\u00f3n (CV). Este coeficiente se calcula simplemente dividiendo la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar de la muestra por su promedio (Eq. 1):<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Imagen2-1.jpg\" data-rel=\"penci-gallery-image-content\" ><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"388\" height=\"85\" src=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Imagen2-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-120748\" srcset=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Imagen2-1.jpg 388w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Imagen2-1-300x66.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 388px) 100vw, 388px\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:10px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Esta es una manera estandarizada de cuantificar la dispersi\u00f3n de los valores dentro de una muestra. Los detalles estad\u00edsticos del m\u00e9todo pueden ser encontrados en el art\u00edculo asociado a este an\u00e1lisis t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4.png\" data-rel=\"penci-gallery-image-content\" ><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-1024x742.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-120750\" width=\"601\" height=\"435\" srcset=\"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-1024x742.png 1024w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-300x217.png 300w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-768x556.png 768w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-1170x848.png 1170w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4-585x424.png 585w, https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/image-4.png 1473w\" sizes=\"auto, (max-width: 601px) 100vw, 601px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em><strong>Figura 3. Error de estimaci\u00f3n esperado para un tama\u00f1o de muestra basado en su tama\u00f1o (n\u00famero de vides muestreadas) y coeficiente de variaci\u00f3n<\/strong><\/em>.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>La Figura 3 ilustra c\u00f3mo, para un tama\u00f1o de muestra dado, los errores de estimaci\u00f3n var\u00edan con el coeficiente de variaci\u00f3n (CV) de la muestra. Tambi\u00e9n revela c\u00f3mo la variabilidad (representada por el CV) de las observaciones hechas en unas pocas vides puede ser usado para definir un tama\u00f1o de muestra apropiado con el fin de alcanzar el error de estimaci\u00f3n esperado. Mientras menor es la variabilidad de las observaciones dentro de una muestra, mayor es la confianza en la estimaci\u00f3n. Una muestra altamente variable (alto CV) refleja una heterogeneidad significativa del terreno, que se asocia con un alto riesgo de error. Por ende, cuando se observa una alta variabilidad durante el muestreo, es aconsejable incrementar el tama\u00f1o de la muestra para mitigar altos errores de estimaci\u00f3n. Adem\u00e1s, incrementar el tama\u00f1o de la muestra provee m\u00e1s ganancias significativas cuando la variabilidad de las muestras es alta. Siempre y cuando el CV de la muestra no cambie, aumentar el n\u00famero de observaciones de 5 a 13 (Figura 3) reduce el l\u00edmite superior del intervalo de confianza para los errores de estimaci\u00f3n desde ~39% a ~22% si el CV es 0,4 y solo de ~19% a ~11% si el CV es 0,2.<\/p>\n\n\n\n<p>Calculando su CV y usando la informaci\u00f3n proporcionada por la Figura 3, es posible evaluar en tiempo real la calidad de una muestra. El practicante puede entonces decidir si continuar el muestreo identificando el tama\u00f1o de muestra que, a un coeficiente de variaci\u00f3n igual, resultar\u00eda en la precisi\u00f3n deseada. Este m\u00e9todo podr\u00eda tambi\u00e9n ayudar a detectar los terrenos donde el tama\u00f1o de muestra requerido para alcanzar un nivel de error deseado es inalcanzable, permitiendo detener el muestreo y enfocando los esfuerzos de estimaci\u00f3n en los otros terrenos. Es de notar que si las nuevas mediciones cambian el coeficiente de variaci\u00f3n, entonces ser\u00e1 necesario moverse verticalmente en el gr\u00e1fico para tomar en cuenta este cambio. Para facilitar la lectura, una forma tabular de esta figura se encuentra libremente disponible en un ap\u00e9ndice (ver la referencia Zenodo). Este ap\u00e9ndice tambi\u00e9n introduce los niveles de confianza de 99%, 95%, 75%, y 50% para ajustarse mejor a la confianza deseada.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>Conclusiones<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El presente estudio resalta qu\u00e9 hacer o no hacer al estimar el n\u00famero promedio de racimos por vid mediante el muestreo a nivel de terreno. La primera recomendaci\u00f3n implica implementar un protocolo de muestreo espec\u00edfico para cada componente del rendimiento. Si bien puede resultar tentador muestrear simult\u00e1neamente el n\u00famero de vides ausentes y el n\u00famero promedio de racimos por vid, estos dos componentes poseen propiedades diferentes y requieren entonces protocolos espec\u00edficos. <\/p>\n\n\n\n<p>La segunda recomendaci\u00f3n se refiere a la organizaci\u00f3n de los sitios de medici\u00f3n. Mientras que es posible agruparlos en sitios de medici\u00f3n constituidos de varias vides consecutivas para acomodar dificultades operacionales, debiese haber un m\u00ednimo de 2 a 3 sitios de medici\u00f3n para evitar incrementos en los errores de estimaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n<p>Finalmente, este trabajo demuestra que definir un \u00fanico tama\u00f1o de muestreo y aplicarlo uniformemente a todos los terrenos es contraproducente. En lugar de ello, el tama\u00f1o de muestreo debiese ser determinado bas\u00e1ndose en las heterogeneidades observadas, eligiendo el mejor compromiso entre error de estimaci\u00f3n y esfuerzo de muestreo, en t\u00e9rminos de tiempo y costos. En caso de que el coeficiente de variaci\u00f3n pueda ser calculado en tiempo real durante el muestreo, los recursos descritos en este art\u00edculo pueden ser usados para determinar la precisi\u00f3n asociada con una muestra y para adaptar los protocolos en el camino.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:24px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\"><em><strong>Autores: Baptiste Oger, Philippe Vismara, Bruno Tisseyre (Univ. Montpellier, L&#8217;institut Agro Montpellier, INRAE, Francia), C\u00e9cile Laurent (Fruition Sciences, Francia).<\/strong><\/em><br><em><strong>Fuente: IVES Technical Review, publicado originalmente el 30\/7\/24<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/ives-technicalreviews.eu\/article\/download\/8212\/version\/11824\/38324\/114979\/image3.jpeg\"><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En vitivinicultura, la estimaci\u00f3n temprana del n\u00famero promedio de racimos por vid es crucial para&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":120771,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-120741","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fincas"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/120741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=120741"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/120741\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/120771"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=120741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=120741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=120741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}