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Progetto di ricerca "VineData"


Regione del Veneto - POR FESR 2014-2020

BANDO PER IL SOSTEGNO A PROGETTI DI RICERCA CHE PREVEDONO L’IMPIEGO DI RICERCATORI
ASSE 1 “RICERCA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE”
Obiettivo specifico “Incremento dell’attività di innovazione delle imprese”
Azione 1.1.1 “Sostegno a progetti di ricerca alle imprese che prevedono l’impiego di ricercatori (dottori di ricerca e laureati magistrali con profili tecnico-scientifici) presso le imprese stesse”.
DGR n. 1159 del 19 LUGLIO 2017

Titolo del progetto:"VINE-DATA: raccolta dati per la validazione di un modello previsionale innovativo per le infezioni da Plasmopara viticola"

Durata: 1 Febbraio 2018 - 31 Gennaio 2019

Descrizione dell'operazione: Il progetto è un proseguo del precedente "Ricerca di un modello avanzato per la previsione delle infezioni da Plasmopara viticola", in cui si va ad effettuare una dettagliata raccolta dati in campo al fine di completare la costruzione del modello, che vuole arrivare a prevedere le infezioni da peronospora della vite, una patologia fungina fra le più temibili in viticoltura. I dati raccolti permettono di tarare/validare sul campo determinate fasi della struttura del modello, nonché di arricchirlo di nuove informazioni, quale la degradazione dei trattamenti fitosanitari effettuati per la difesa da questa malattia. L'utilizzo di nuovi sensori in campo, che permette l'introduzione nel modello di nuovi parametri di input, rende la raccolta dati in campo un'attività di ricerca assolutamente innovativa, necessaria per lo studio delle correlazioni fra le misure dei nuovi sensori e lo sviluppo delle infezioni. Il progetto ha previsto l'impiego di tre nuovi ricercatori con competenze agronomiche specializzate nel settore viticolo e nella particolare patologia trattata, nonché con competenze di analisi dati.

Finalità: Lo scopo del progetto è in particolare quello di trovare correlazioni fra i rilievi in campo e le misure della nuova sensoristica installata in vigneto per il rilievo dei dati climatici. Queste correlazioni sono quelle che permettono di correggere, tarare e/o validare le espressioni matematiche utilizzate negli algoritmi del modello previsionale, con lo scopo di rendere il modello il più affidabile possibile nel fornire all'agricoltore informazioni corrette di supporto alle decisioni, ottimizzando i trattamenti fitosanitari nelle vigne per la prevenzione di questa malattia.

Risultati:
1) Creazione di un database con raccolta dati di:
- fenologia su 6 parcelle di vigneto;
- patologia su 32 parcelle di vigneto non trattato e 5 parcelle di vigneto trattato;
- analisi residui su 136 campioni di foglie/grappoli
- germinazione oospore di P.viticola relative a 4 siti sperimenetali
2) Determinazioni quantitative sugli inoculi tramite varie esperienze di laboratorio (inoculi artificiali, osservazioni al microscopio degli sporangi)
3) Elaborazione dati di fenologia e parziali di patologia
4) Definizione di nuovi strumenti e attività atti allo sviluppo successivo dei risultati in progetti follow-up;

Importo finanziato: 59.500€ su una spesa di circa 93.000€