Mejora de modelos predictivos para el manejo de plagas y enfermedades en la vid (Vitis vinifera L.) mediante nuevas metodologías: revisión bibliográfica
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Date
2026-03-19
Authors
Balduque Gil, JoaquínGarcés Claver, Ana
Barriuso Vargas, Juan J.
Fayos Avellán, Oreto
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Asociacion Interprofesional Desarrollo Agrario (AIDA)
Typology
artículo originalAbstract
Las plagas y enfermedades marcan la rentabilidad de las explotaciones de la vid (Vitis vinífera L.), uno de los cultivos leñosos más importantes del mundo. Los modelos predictivos son un recurso de gran utilidad para los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, un pilar de la gestión integrada de plagas. Esta revisión repasa la aplicabilidad de nuevas metodologías en el desarrollo de estos modelos predictivos. El uso de sistemas cognitivos para desarrollar modelos permite combinar datos heterogéneos de múltiples fuentes y realizar clasificaciones y predicciones con alta precisión gracias a su gran capacidad de aprendizaje. Entre estos datos, los relativos a la identificación de patógenos a partir de inóculo aéreo mediante técnicas moleculares pueden resultar de gran valor para predecir el riesgo de enfermedades con mayor precisión y así evitar los calendarios arbitrarios de pulverizaciones preventivas. Mejorar los modelos predictivos para la gestión de plagas y enfermedades de la vid, frente a versiones clásicas que no reflejan el efecto de diversas variables, permitiría discernir relaciones entre la afección por patógenos y condicionantes no utilizados por los modelos clásicos.
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Bibliographic citation
Balduque-Gil, J., Garcés-Claver, A., Barriuso-Vargas, J. J., & Fayos, O. (2026). Mejora de modelos predictivos para el manejo de plagas y enfermedades en la vid (Vitis vinifera L.) mediante nuevas metodologías: Revisión bibliográfica. ITEA-Información Técnica Económica Agraria, 122(1), 2-19. https://doi.org/10.12706/itea.2026.001
AGROVOC subjects
Vitis viníferaViticultura
Fitopatología
Modelos simulados
Gestión integrada de enfermedades
Toma de decisiones
Aprendizaje automático
Sponsorship
Este trabajo ha sido cofinanciado por los proyectos INEA/CEF/ICT/A2018/1837816 del “Mecanismo Conectar Europa” (Connecting Europe Facility – CEF) de la Unión Europea; el proyecto GRAPEVINE (hiGh peRformAnce comPuting sErvices for preVentIon and coNtrol of pEsts in fruit crops); los proyectos A11-23R PROVESOS y A08-23R financiados por el Gobierno de Aragón; el programa AGROALNEXT financiado por el MCIN con fondos de la Unión Europea NextGenerationEU y (PRTR C17.I1) y Gobierno de Aragón; y el proyecto P25_064 subvencionado por el Gobierno de España y el Gobierno de Aragón con cargo al Fondo de Inversiones de Teruel.