L'arca olearia
L'influenza delle condizioni meteo nell'incidenza della lebbra dell'olivo
Le temperature primaverili già sono in grado di predire lo sviluppo della patologia e un'incidenza superiore allo zero, mentre le condizioni autunnali predicono infezioni più diffuse e un'incidenza sopra al 5%
09 luglio 2021 | R. T.
La lebbra dell'olivo, causata da Colletotrichum spp, è la malattia fungina più importante che colpisce i frutti dell'olivo.
Gli elementi chiave dell'epidemiologia della lebbra sono noti, ma non sono disponibili strumenti per prevedere lo sviluppo della malattia nell'oliveto come influenzato da fattori agronomici e condizioni ambientali.
Un set di dati a lungo termine (che copre 12 anni dal 2002 al 2013) sull'incidenza della lebbra sui frutti dell'olivo (OAI) che rappresenta 73 casi (13 località con nove cultivar di olivo che differiscono nella suscettibilità alla lebbra) è stato utilizzato per studiare le relazioni quantitative tra OAI e 84 variabili meteorologiche (valori medi mensili, da gennaio a dicembre, di temperature giornaliere, umidità relativa e pioggia).
L'incidenza in dicembre era correlata con quella del dicembre precedente, la categoria di suscettibilità alla lebbra, e 14 variabili meteorologiche misurate tra aprile e novembre (durante la maturazione delle olive).
Sono stati sviluppati modelli logistici binari per prevedere le condizioni che portano a incdenze >0, 1 e 5%.
La categoria di suscettibilità alla lebbra e alcune delle variabili meteorologiche mensili (temperatura massima in aprile, temperatura minima in maggio, pioggia in ottobre e temperatura minima e massima in novembre) sono state incluse nei modelli, che hanno avuto una precisione complessiva dell'81, 86 e 85% per OAI>0, 1 e 5%, rispettivamente.
Le temperature primaverili (durante la fioritura e l'allegagione) hanno predetto un OAI>0%, mentre le temperature autunnali e la pioggia (durante la maturazione dei frutti) hanno sostenuto la previsione di OAI>1% e >5%.
L'identificazione dei fattori associati all'incidenza della lebbra migliorerà la capacità di prevedere e controllare la malattia.
Bibliografia
Joaquín Romero, Juan Moral, Elisa Gonzalez-Dominguez, Carlos Agustí-Brisach, Luis F. Roca, Vittorio Rossi, Antonio Trapero, Logistic models to predict olive anthracnose under field conditions, Crop Protection, Volume 148, 2021, 105714
Potrebbero interessarti
L'arca olearia
Aumentare la redditività dell'olivicoltura e incrementare la produzione di olio di oliva
L'olivicoltura rigenerativa aumenta di 400 euro ad ettaro all'anno la redditività dell'olivicoltura. Le pratiche rigenerative, oltre a migliorare la qualità del suolo e dell’ambiente, possono rafforzare la sostenibilità economica soprattutto nelle aree più marginali
05 marzo 2026 | 16:30
L'arca olearia
Olio di oliva negli USA: i dazi non frenano gli acquisti
L'instabilità del sistema olivicolo internazionale accresce la volatilità dei prezzi. Serve un paracadute europeo, con una OCM più forte e un sistema dei controlli unificato a livello europeo sul modello italiano. Ecco cosa è emerso a Sol Expo
05 marzo 2026 | 13:00
L'arca olearia
PhenOlives apre la prima linea industriale al mondo di farina di olive
Il frantoio si evolve da produttore esclusivo di olio a piattaforma di recupero integrale della biomassa all'interno di uno schema di bioeconomia circolare, con la produzione di farina di oliva ricca di fibre e senza glutine e frazioni concentrate di polifenoli
03 marzo 2026 | 09:00
L'arca olearia
Valutazione dell'interazione tra condizioni climatiche e fenologia dell'olivo
Utilizzare modelli matematici per stimare i diversi periodi fenoligici dell'olivo, a partire dalla fioritura, può divenire molto utile non solo per affrontare i cambiamenti climatici ma anche per gestire le pratiche agronomiche in annate
02 marzo 2026 | 14:00
L'arca olearia
Gli effetti del carico produttivo e del deficit idrico sul profilo fenolico delle olive
Il diradamento delle olive, simulando una cascola precoce, influisce in modo limitato sull’accumulo di olio nel frutto. Il deficit idrico determina una diminuzione significativa della resa in olio già dalle fasi intermedie di maturazione. L'impatto sui fenoli
27 febbraio 2026 | 16:30
L'arca olearia
Intelligenza artificiale per l'olivicoltura: cosa sa fare e cosa ancora no
E' possibile utilizzare l'IA per migliorare l'efficienza e la sostenibilità dei processi di produzione, manutenzione e raccolta delle olive. Algoritmi di Deep Learning come Convolutional Neural Networks per l'identificazione della cultivar e la classificazione delle malattie fogliari e la previsione dei raccolti con elevate accuratezze
27 febbraio 2026 | 16:00
