MODELADO Y CONTROL DE PROCESOS
Avances en el modelado matemático de Lobesia botrana para una viticultura más precisa y sostenible
SANIDAD VEGETAL Y MODELADO MATEMÁTICO
Investigadores analizaron las tendencias recientes en el modelado matemático del crecimiento y la dinámica poblacional de Lobesia botrana, la polilla europea de la vid, una de las principales plagas que afectan a la viticultura a nivel mundial.
El trabajo, titulado “Trends in mathematical modeling of Lobesia botrana growth and voltinism: A comparative review”, realiza una revisión comparativa de los principales enfoques desarrollados en las últimas décadas para simular el desarrollo, la mortalidad y las transiciones entre estadios de esta especie y voltinismo.
¿Qué es el voltinismo y por qué es importante entenderlo?
El voltinismo es la cantidad de generaciones que una especie de insecto completa en un año. En el caso de Lobesia botrana, el número de generaciones depende principalmente de la temperatura y las condiciones ambientales.
Cuando las temperaturas son más altas y favorables, la polilla puede completar más ciclos reproductivos en una misma temporada. Esto incrementa el riesgo de daño en los viñedos, ya que cada nueva generación implica más larvas alimentándose de flores y frutos.
Comprender y modelar el voltinismo permite anticipar los momentos de mayor actividad de la plaga y planificar intervenciones más precisas y oportunas.
La viticultura representa un sector productivo de gran relevancia económica y cultural en numerosas regiones del mundo. Sin embargo, enfrenta amenazas persistentes asociadas a plagas y variabilidad climática. Lobesia botrana se destaca por su impacto sobre flores y bayas, favoreciendo infecciones fúngicas y reduciendo la calidad del vino. Su capacidad de adaptación a distintos climas y hospederos, junto con la superposición de generaciones y la plasticidad fisiológica, complejiza las estrategias de control y exige herramientas predictivas ajustadas a cada región.
En este contexto, los modelos matemáticos cumplen un rol central para anticipar la dinámica poblacional y optimizar las decisiones de manejo en programas de Manejo Integrado de Plagas (MIP). La revisión compara modelos fenológicos basados en sumas térmicas con enfoques mecanísticos fundamentados en principios biológicos, que incorporan edad fisiológica, fotoperíodo y fenología del hospedero.
Como caso de estudio, se evaluaron cuatro modelos representativos utilizando datos de capturas en un viñedo del hemisferio sur durante la temporada 2020–2021. Los resultados muestran que el desempeño predictivo no depende exclusivamente de la complejidad del modelo, sino de su capacidad para integrar conocimiento biológico de manera modular e interpretable. Además, se destaca que las suposiciones estructurales influyen significativamente en la posibilidad de transferir modelos entre regiones con condiciones climáticas diferentes.
El análisis identifica desafíos persistentes, como la estimación de mortalidad en estadios tempranos, la interacción entre temperatura y humedad, y la necesidad de marcos flexibles que permitan adaptar los modelos a condiciones locales. Se subraya la importancia de diseños modulares que faciliten su integración en Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS), promoviendo predicciones transparentes, ecológicamente consistentes y económicamente relevantes.
La investigación fue desarrollada por Estefanía Aguirre-Zapata, Humberto Morales, Fernando di Sciascio y Adriana N. Amicarelli, con el apoyo del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y la Dirección de Sanidad Vegetal, Animal y Alimentos del Gobierno de San Juan.
Este trabajo contribuye a fortalecer el vínculo entre modelado matemático, conocimiento biológico y toma de decisiones en el ámbito agrícola, en un escenario de creciente variabilidad climática y demanda por prácticas productivas sostenibles.