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Le serie produttive a lungo termine sono le basi di dati sulle quali supportare modelli e studi sull’impatto climatico. Nell’olivo la valutazione della produzione media ettariale del territorio di Jaen, principale provincia olivicola di Spagna, durante 21 anni di stasi del sistema (stessa varietà, stesse agrotecniche), ha rilevato una marcata interazione della produzione con la precipitazione annuale e la produzione dell’anno precedente, con un termine non-additivo significativo. Al contrario la produzione dell’anno precedente non ha nessuna capacità descrittiva se presa da sola. Queste evidenze pongono dei limiti al valore dell’alternanza a livello regionale come variabile guida nei modelli di previsione della produzione olivicola, essendo la serie temporale distribuita in modo assai irregolare fra le condizioni di media (M), bassa (L) ed alta (H) carica produttiva. Nel dataset di Jaen è statisticamente provata l’interazione tra un fattore aleatorio (la precipitazione annuale) ed un equilibrio biologico determinato dalla fertilizzazione dei fiori e dall’allungamento del germoglio. Queste variabili biologiche dipendono da un livello di pioggia determinato. Come risultato le serie produttive non sono autocorrelate ed i modelli produttivi dovrebbero ripartire le produzioni in almeno tre classi di carica fruttifera onde evitare il rischio di incorrere in una frequenza stocastica delle produzioni. In queste condizioni, note la produzione dell’anno precedente, lo stato di carica corrente e la disponibilità idrica è possibile stimare la produzione fino al 70% della varianza entro limiti accettabili nella fascia di confidenza alta dell’IPCC (al di sopra di un livello critico di probabilità di 0.67). Parole chiave: Olea europea L., Carica fruttifera, Modelli produttivi, Efficienza idrica.
Long term yield records are important reference databases useful for calibration and validation of models for climate analysis. The evaluation of olive tree yields for Jaen province, the main production area in Spain, during a 21 years period of system stasis (constancy of variety and agro-techniques), revealed (a) a remarkable interaction between rainfall and previous year production with a significant non-additive term and (b) the fact that the previous year yield does not show any descriptive power of the current-year production. These evidences raise several questions about the rightness of alternate bearing as driving variable in olive orchard models, being the time series distributed in irregular fashion among conditions of Medium (M), Low (L) and High (H) fruit load. In the Jaen data set, the interaction between an aleatory factor (annual rainfall) and an equilibrium determined by two biological variables (flower fertilization and previous year shoot elongation) is statistically proved. These biological variables depend on the rainfall level. As a consequence, yield time series are not auto-correlated and yield modelling should measure productive efficiency at least in 3 classes of fruit load in order to avoid the risk of finding stochastic yield frequency. So the models of olive orchard production should record previous year fruit load, current year fruit load and water availability in order to describe up to 70% of the variance within IPCC fingerprint high confidence limits (i.e. above a probability level of 0.67). Keywords: Olea europea L., Fruit bearing, Production models, Water use efficiency.
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