Estudio revela la importancia de un muestreo preciso en viñedos

La estimación temprana del número promedio de racimos por vid en el viñedo es fundamental para la planificación de las labores vitícolas, la inversión y el marketing. Sin embargo, no existe un protocolo de muestreo claro y establecido como referencia para este tipo de estimaciones, lo que provoca que cada productor utilice su propio método, generando variaciones en los resultados. Un estudio publicado en International Viticulture and Enology Society (IVES) y realizado por Baptiste Oger, Cécile Laurent, Philippe Vismara y Bruno Tisseyre investigó los efectos de estas diferencias en los errores de estimación para proponer prácticas de muestreo más efectivas.

Las principales variaciones en los protocolos de muestreo que se observaron están relacionadas con la inclusión o exclusión de las vides faltantes durante el conteo, la disposición de las vides muestreadas (que pueden agruparse en diferentes tamaños de sitios de muestreo a lo largo de la hilera) y el número total de vides muestreadas por campo. Se estableció que estas diferencias influyen en la precisión de las estimaciones, especialmente en campos con un porcentaje elevado de vides faltantes.

El estudio recomienda que la estimación deba centrarse en el número de racimos y no en las vides faltantes. Contar las vides faltantes como si tuvieran 0 racimos puede sesgar los resultados, ya que, en este caso, se estarían estimando dos componentes de rendimiento simultáneamente: la proporción de vides faltantes y el número de racimos por vid. Ambos componentes tienen propiedades diferentes y, por tanto, deberían ser estimados de manera independiente con protocolos específicos para cada uno. Los resultados experimentales mostraron que, en campos con más del 30% de vides faltantes, considerar estas vides durante el muestreo aumenta los errores de estimación del número de racimos. Este fenómeno subraya la necesidad de utilizar protocolos separados para evitar errores significativos, especialmente cuando la proporción de vides faltantes es alta.

Otro aspecto importante señalado en el estudio es la organización espacial del muestreo dentro del campo. Debido a que los componentes de rendimiento, como el número de racimos por vid, suelen estar organizados espacialmente, existe el riesgo de sobrestimar o subestimar el número de racimos si se muestrean vides consecutivas en un solo sitio de medición. Esto ocurre cuando un área tiene más o menos racimos que el promedio. Para mitigar este riesgo, es preferible distribuir las observaciones en varios sitios de medición, idealmente en al menos dos o tres sitios, en lugar de agruparlas en un solo punto.

En el estudio, se compararon seis protocolos de muestreo que distribuyen 12 vides en 1, 2, 3, 4, 6 o 12 sitios de medición. Los resultados mostraron que los errores de estimación fueron más altos cuando las vides se agruparon en un solo sitio, y que estos errores disminuyeron a medida que las vides se distribuyeron en más sitios. La reducción de errores fue más pronunciada en campos con una fuerte autocorrelación espacial, es decir, donde los racimos estaban organizados de manera más estructurada.

El análisis final del estudio se centró en la relación entre el error de estimación, el tamaño de la muestra y la variabilidad observada en el campo, medida mediante el coeficiente de variación (CV). El CV se calcula dividiendo la desviación estándar de la muestra entre su media, y es una forma estandarizada de cuantificar la dispersión de los valores dentro de una muestra. Un CV alto indica una alta variabilidad en el campo, lo cual está asociado a un mayor riesgo de error en la estimación. En estos casos, se recomienda aumentar el tamaño de la muestra para reducir los errores.

El estudio mostró que incrementar el tamaño de la muestra aporta mayores beneficios cuando la variabilidad es alta. Por ejemplo, si el CV es 0,4, aumentar el tamaño de la muestra de 5 a 13 vides reduce el límite superior del intervalo de confianza para los errores de estimación del 39% al 22%. Por el contrario, si el CV es 0,2, el mismo incremento en el tamaño de la muestra solo reduce el error del 19% al 11%. Esto indica que, a medida que disminuye la variabilidad, el aumento del tamaño de la muestra tiene un impacto menor en la precisión de la estimación.

El uso del coeficiente de variación en tiempo real durante el muestreo permite a los viticultores evaluar la calidad de la muestra y decidir si continuar muestreando o no, según el nivel de precisión deseado. En el caso de que el CV cambie con las nuevas mediciones, es necesario ajustar el protocolo de muestreo para reflejar esta variación.

En resumen, el estudio recomienda implementar protocolos de muestreo específicos para cada componente de rendimiento, evitar la agrupación de vides en un solo sitio de muestreo y ajustar el tamaño de la muestra según la variabilidad observada en el campo. Definir un tamaño de muestra uniforme para todos los campos puede ser contraproducente y, en cambio, se debe optar por un tamaño basado en la heterogeneidad observada. Estos hallazgos ayudan a mejorar la precisión en la estimación del número de racimos por vid y a optimizar los recursos dedicados a estas tareas.