Bodegas Martín Códax participa en BigPrediData, un proyecto para mitigar los efectos del cambio climático en los viñedos
BigPrediData tratará el rendimiento y la salud de los viñedos en el largo plazo y en un contexto de cambio climático
BigPrediData es un proyecto estratégico de consorcios de investigación empresarial nacional (proyecto CIEN) que tiene por objetivo desarrollar soluciones tecnológicas 4.0 de predicción del rendimiento vitícola a largo plazo y de prevención de daños por enfermedad, sequía y helada, derivados de la influencia del cambio climático.
A través de un enfoque multidisciplinar, se busca ofrecer alternativas a los productores que garanticen la sostenibilidad y eficiencia de sus cultivos y, consecuentemente, su competitividad a largo plazo y en un contexto condicionado por el cambio climático y la incertidumbre económica.
Se trata de un consorcio público-privado que está compuesto por seis socios empresariales: Viñedos del Río Tajo (líder y coordinador del proyecto), perteneciente a González Byass, Bodega Matarromera, Bodegas Martín Códax, Dcoop, RawData y AFEPASA. También por seis grupos de investigación: el Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales (CEIGRAM) de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro Nacional de Supercomputación (BSC), AINIA Centro Tecnológico, el Instituto Químico de Sarria de la Universitat Ramón LLul, la Universitat Rovira i Virgili (URV) y la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). Además, cabe señalar que el proyecto cuenta con el apoyo institucional de cuatro asociaciones empresariales estrechamente vinculadas al sector vitivinícola español: La Plataforma Tecnológica del Vino de España (PTV), la Plataforma Food for Life (PT4FL), la Federación Española del Vino (FEV) y la Organización Interprofesional del Vino de España (OIVE).
Retos del proyecto
BigPrediData arranca con el objetivo principal de generar conocimiento y soluciones innovadoras que permitan predecir el comportamiento de los viñedos ante las diferentes coyunturas climáticas, garantizando su competitividad a largo plazo y la producción agrícola sostenible y eficiente.
A través del proyecto facilitarán al sector el desarrollo de planes de contingencia ante eventos climáticos adversos
Para alcanzar esta meta, el proyecto plantea soluciones a diferentes retos de digitalización y sostenibilidad que se han identificado. Uno de ellos es cómo predecir el comportamiento del cultivo de la vid mediante tecnologías inteligentes disruptivas basadas en la integración de modelos agronómicos, meteorológicos y climáticos complementados con datos climáticos históricos. Otros están en cómo abordar la relevancia de la disponibilidad hídrica en el cultivo de la vid ante el riesgo de sequía, con la finalidad de conseguir una viticultura más sostenible, inteligente y eficiente, o en cómo analizar posibles alternativas para afrontar la incidencia de las heladas en el cultivo de la vid y así combatir sus efectos mediante metodologías sostenibles, inteligentes y eficientes. También tratarán de prevenir afectaciones por plagas en los viñedos velando por la sostenibilidad de los sistemas de cultivo y por el uso eficiente de los recursos. Finalmente, ofrecerán al sector proyecciones de cambio climático que faciliten el desarrollo de planes de contingencia ante eventos climáticos adversos, aplicando la I+D+i y velando por la trazabilidad y seguridad alimentaria de las producciones agrícolas.
Desde el punto de vista técnico, el plan de trabajo de BidPrediData se estructurará en dos actividades técnicas principales. La primera, de investigación industrial, se denomina INVESPRED y girará en torno a la generación de un innovador método de evaluación del rendimiento de la vendimia, así como de prevención y riesgo de sequía transferible hacia modelos de predicción precisos. Por su parte, la segunda será de desarrollo experimental y se llama VALIDPRED. Esta abordará la validación de los resultados alcanzados mediante el desarrollo de una plataforma de evaluación del rendimiento de cosecha que permita una predicción ajustada y aplicada a sistemas operativos tecnológicos.
Financiación
Esta iniciativa cuenta con un presupuesto de 4.951.974 euros, cofinanciados por la Unión Europea y por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI Innovación) con fondos FEDER, a través del Programa Operativo plurirregional de Crecimiento Inteligente 2021-2027 y en el marco del Programa Estratégico de Consorcios de Investigación Empresarial Nacional (CIEN).