{"id":163,"date":"2022-07-25T13:22:26","date_gmt":"2022-07-25T11:22:26","guid":{"rendered":"https:\/\/help.vineforecast.com\/?post_type=ht_kb&p=163"},"modified":"2025-05-19T17:52:00","modified_gmt":"2025-05-19T15:52:00","slug":"vf-basics-krankheitsprognosen","status":"publish","type":"ht_kb","link":"https:\/\/help.vineforecast.com\/it\/knowledge-base\/prognosi-di-base-della-malattia-dei-vf\/","title":{"rendered":"Fondamenti di VF: prognosi di infezione"},"content":{"rendered":"

Le previsioni sulle infezioni sono il cuore di VineForecast. In questo articolo scoprirete di pi\u00f9 sulla modellazione, l'interpretazione e l'uso delle previsioni di malattia in VineForecast.<\/p>\n\n\n\n

Il calcolo \ud83e\uddee<\/h2>\n\n\n\n

Il tempo \ud83c\udf26<\/h3>\n\n\n\n

Lo sviluppo delle malattie \u00e8 in gran parte determinato dalle condizioni meteorologiche e quindi tutti i modelli di previsione per Oidium e Peronospora si basano sui dati meteorologici. Affinch\u00e9 gli indici di rischio per le infezioni possano essere modellati correttamente, \u00e8 necessario considerare innanzitutto le condizioni meteorologiche. <\/p>\n\n\n\n

VineForecast ottiene i dati grezzi dal Servizio meteorologico tedesco (ad es. temperatura, precipitazioni, umidit\u00e0, ecc.). Idealmente, per\u00f2, questi dati sono risolti solo a 1 - 2 km. Se questi dati grezzi venissero inseriti in un modello di malattia, l'accuratezza sarebbe bassa. Per aumentare l'accuratezza, VineForecast utilizza un metodo della fisica del clima.<\/p>\n\n\n\n

Il Ridimensionamento<\/a>o regionalizzazione, permette di includere nelle previsioni del tempo fattori di influenza regionale. Tra le altre cose, VineForecast tiene conto della topografia locale con una risoluzione di 50 metri quando regola i dati meteorologici. Ci\u00f2 consente di includere gli effetti delle diverse altitudini o inclinazioni dei pendii. L'effetto \u00e8 illustrato dal seguente esempio di regolazione della temperatura.<\/p>\n\n\n\n

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Temperatura regionalizzata: a sinistra una risoluzione di 2 x 2 km, a destra 50 x 50 m<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Modellazione dell'infezione \ud83c\udf44<\/h3>\n\n\n\n

Oltre al clima, il Fenologia<\/mark> un'altra base fondamentale per il calcolo dell'infezione. VineForecast calcola la fenologia sulla base di modelli di somma delle temperature. Ad esempio, lo stadio BBCH \u00e8 calcolato in base alle ricerche di Molitor<\/a> sono calcolati per diverse variet\u00e0 di uva. Per il numero di foglie, ci si orienta sulla Modello Geisenheim<\/a> da Schultz. La prognosi di infezione viene modificata in base alla fase della stagione. Intorno alla fioritura, ad esempio, la suscettibilit\u00e0 all'infezione da Oidium \u00e8 considerata significativamente maggiore. <\/p>\n\n\n\n

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La fenologia modellata non \u00e8 definitiva, ma si ha la possibilit\u00e0 di modificare il modello. Modello corretto<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Dopo che VineForecast ha calcolato separatamente i due fattori di influenza (clima regionalizzato e fenologia), questi possono essere convertiti in rischi di infezione utilizzando i modelli di malattia della ricerca viticola.<\/p>\n\n\n\n

Per Oidio<\/mark><\/strong> Ci orientiamo sull'indice OiDiag secondo W. K. Kast e apportiamo modifiche specifiche in base a ulteriori ricerche, ai nostri set di dati, alle prove sul campo e all'esperienza.<\/p>\n\n\n\n

Con il Previsione di Peronospora<\/mark><\/strong> VineForecast utilizza modelli diversi a seconda della fase. La germinazione delle oospore e l'infezione primaria sono analizzate secondo la metodologia di Caffi & Rossi<\/a> calcolato. Le infezioni secondarie sono modellate utilizzando l'indicatore delle ore di bagnatura fogliare (BNG). L'indice di rischio \u00e8 calcolato dalla somma delle temperature durante le ore di bagnatura fogliare. Se il valore \u00e8 compreso tra 75-125, il rischio di infezione \u00e8 moderato. Se il BNG \u00e8 compreso tra 125-200, si pu\u00f2 ipotizzare un rischio medio di infezione. I valori superiori a 200 indicano un rischio elevato. Inoltre, si tiene conto della suscettibilit\u00e0 e dello stadio fenologico e questi valori limite vengono adeguati di conseguenza.<\/p>\n\n\n\n

L'effetto che l'adattamento dei dati meteorologici alle condizioni locali ha sulla previsione della malattia si riflette nell'immagine seguente. La figura mostra il calcolo del BNG sulla Mosella.<\/p>\n\n\n\n

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Previsioni di malattia regionalizzate per Peronospora: sinistra non regionalizzata, destra regionalizzata<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La figura a sinistra mostra che una previsione del tempo con dati grezzi porta a una risoluzione molto imprecisa della previsione della malattia. La figura a destra mostra la previsione della BNG da parte del modello VineForecast. Qui sono visibili gli effetti della topografia sul rischio di infezione. Ad esempio, VineForecast rivela rischi di infezione pi\u00f9 elevati nelle valli laterali della Mosella a causa della regionalizzazione descritta in precedenza, mentre il modello con i dati grezzi non riconosce questi effetti.<\/p>\n\n\n\n

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Le stazioni meteorologiche utilizzano generalmente modelli con una risoluzione di almeno 1 x 1 km per le previsioni e fanno riferimento ai calcoli delle illustrazioni di sinistra. Ci\u00f2 significa che, sebbene la stazione possa garantire una registrazione accurata dello stato attuale, \u00e8 molto imprecisa nelle previsioni future. Per ulteriori informazioni, vedere qui: <\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 nessuna stazione meteorologica aiuta nella protezione preventiva delle piante<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

La rappresentazione \ud83d\udcca<\/h2>\n\n\n\n

Naturalmente, VineForecast non genera mappe complesse per gli utenti del software, ma comunica il calcolo descritto sopra nel modo pi\u00f9 semplice e mirato possibile. La visualizzazione del rischio viene mostrata sotto forma di schema a semaforo:<\/p>\n\n\n\n

Nessun rischio di infezione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Basso rischio di infezione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Rischio medio di infezione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Alto rischio di infezione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Potenziali infezioni possono verificarsi a partire da un basso rischio di infezione. Tuttavia, la situazione diventa veramente pericolosa solo in presenza di un rischio medio di infezione e in questo caso \u00e8 sicuramente consigliabile intervenire. <\/p>\n\n\n\n

Su Previsioni -> Stazioni<\/em><\/strong> vi dar\u00e0 una rapida impressione della situazione generale attuale. Qui \u00e8 possibile vedere tutti i rischi di infezione per il vostro stazioni meteorologiche virtuali<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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Pagina riassuntiva delle prognosi della malattia<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

I rettangoli nella barra laterale a sinistra rappresentano sempre un giorno della previsione di infezione e i colori riflettono la pressione di infezione secondo lo schema cromatico descritto sopra. <\/p>\n\n\n\n

Per impostazione predefinita, viene sempre visualizzata una visualizzazione da ieri a una previsione fino a quattro giorni da oggi. Nell'esempio precedente, viene visualizzato il periodo dal 18 maggio al 23 maggio. \u00c8 inoltre possibile utilizzare il menu a discesa nella barra laterale a sinistra per modificare la malattia visualizzata. <\/p>\n\n\n\n

Le posizioni delle stazioni virtuali sono visualizzate sulla mappa a destra e la pressione dell'infezione \u00e8 evidenziata a colori. In alto a destra della mappa \u00e8 possibile modificare il giorno per il quale visualizzare la previsione della malattia.<\/p>\n\n\n\n

Se si fa clic su una stazione meteorologica virtuale, sulla mappa o nella barra laterale, si accede alla pagina dei dettagli in cui sono riportate tutte le informazioni sulla situazione attuale. Fare clic sulla scheda Malattie in alto per maggiori dettagli sulle previsioni di infezione in quella localit\u00e0. <\/p>\n\n\n\n

Questa pagina fornisce un contesto ancora pi\u00f9 ampio sulla situazione attuale dell'infezione. Qui \u00e8 possibile visualizzare i seguenti dati:<\/p>\n\n\n\n