La possibilità di ottenere stime affidabili della produzione di olive e olio, diversi mesi prima della stagione di raccolta, consente a tutti i livelli della filiera olivicola-olearia di attivare efficacemente politiche di sostegno e valorizzazione commerciale, programmare attività di marketing e prevedere l’andamento di prezzi e mercati.
A livello microeconomico, l’applicazione pratica di un sistema di previsione delle produzioni consente di pianificare e gestire più efficientemente le operazioni di raccolta, trasformazione e confezionamento, ma anche della successiva gestione della commercializzazione e degli stock di prodotto.
Queste necessità aumentano di rilevanza quando si passa dall’ottica di singola azienda o singolo frantoio a quella di un intero comprensorio olivicolo. Non è un caso se proprio nella grande area produttiva spagnola di Jaén, sia stato messo a punto un modello previsionale per la stima della produzione basato su variabili climatiche e aerobiologiche, cioè sulla quantificazione dei pollini nell’aria, recentemente perfezionato da alcuni ricercatori dell’Università di Jaén (Aguilera e Ruiz-Valenzuela, 2019) .
Attraverso un’analisi statistica mirata a valutare le variabili più efficaci nel predire la produzione dell’annata, sulla base di una serie storica di dati raccolti dal 1994 al 2016 nella provincia andalusa, i ricercatori hanno considerato non solo indicatori climatici della stagione invernale e primaverile, ma anche una serie di indici biologici calcolati dai dati di monitoraggio del polline nell’aria, attraverso i quali si propone di rappresentare quantitativamente il processo di fioritura, fase fenologica determinante per l’andamento della stagione produttiva.
Tra questi indici, quello che i ricercatori hanno implementato nel modello predittivo è denominato Pollen_400, e indica il numero di giorni consecutivi con una quantità di polline misurato superiore a 400 grani di polline: un parametro che quindi identifica l’estensione del periodo di picco della fioritura, correlato al numero di fiori e, di conseguenza, al numero di frutti allegati e infine alla produzione finale di frutti.
Il modello predittivo basato sul nuovo indice insieme a due parametri climatici, la media delle temperature massime antecedenti la fioritura, registrate tra gennaio e marzo, e il volume delle precipitazioni misurato tra ottobre e dicembre dell’anno precedente, è riuscito a stimare volumi di produzione con una variazione media rispetto al dato reale del 15%. Questo modello permette quindi, con un buon livello di affidabilità, di prevedere, già poco dopo la fine del periodo di fioritura, la produzione attesa dell’annata.
L’approccio utilizzato potrebbe utilizzato per creare modelli di previsione, opportunamente affinati e calibrati sulle peculiarità territoriali, efficaci per altre regioni con alta densità di oliveti del mediterraneo, come, in Italia, quelle delle aree olivicole della Puglia.
Bibliografia
Aguilera F. e Ruiz-Valenzuela L. (2019). A new aerobiological indicator to optimize the prediction of the olive crop yield in intensive farming areas of southern Spain. Agricultural and Forest Meteorology, 271: 207-213.
