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"Millevigne - Giugno 2023, Numero 2" è una pubblicazione a cura di Vignaioli Piemontesi che offre un'ampia panoramica sulle ultime novità nel mondo della viticoltura, enologia, economia e cultura del vino. L'editoriale discute l'impatto climatico sulla viticoltura con "Scende la pioggia (ma che fa)". Nella sezione "Due Passi nella Scienza", si esplora l'importanza della domesticazione della vite evidenziata dalla rivista Science. La sezione "Viticoltura" tratta temi come l'irrigazione climatizzante per proteggere le gemme e le chiome, l'uso delle cimatrici per la gestione del vigneto e l'applicazione del caolino per contrastare gli stress estivi. Si discute anche della gestione del suolo, dell'implementazione di sistemi agro-voltaici, e delle tecniche di cimatura e diradamento. Gli indici di maturazione delle uve vengono aggiornati con tecnologie smart, mentre New Holland Agriculture introduce novità a Enovitis in campo. Nella sezione "Enologia", il focus è sulla microbiologia dei vini passiti, la preparazione dei mosti e la tecnica di bioprotezione nella vinificazione. Viene anche preso in considerazione l'uso della fitodepurazione come possibile soluzione per la gestione dei reflui in cantina. In "Economia" si ripercorre la ribellione contadina in Francia contro Mondavi, si esplora l'Accademia della vigna, la pubblicità del vino e l'andamento record del 2022 per il commercio mondiale del vino. Si discute anche dell'importanza di un mindset orientato alla circolarità. La sezione "Cultura e Società" offre articoli su come "La Traviata" abbia le sue origini in un'osteria, un breve viaggio nell'ampelografia storica e la rappresentazione della vite e del vino nella pittura. Chiude la rivista l'Osservatorio Progetti, che fornisce una panoramica delle iniziative in corso nel settore vinicolo. "Millevigne - Giugno 2023, Numero 2" è una lettura indispensabile per vignaioli, enologi, appassionati di vino e chiunque voglia restare aggiornato sulle ultime tendenze e innovazioni del settore.<br><ul><li><ul>
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EDITORIALE

Scende la pioggia (ma che fa)

DUE PASSI NELLA SCIENZA

Se la domesticazione della vite va in copertina su Science

VITICOLTURA

L’irrigazione climatizzante per proteggere le gemme, la chioma e l’uva

Le cimatrici, uno strumento importante per la gestione quali-quantitativa del vigneto

Un approccio tecnico all’uso del caolino per contrastare gli stress estivi in vigneto

Gestione del suolo: è venuto il momento di fare amicizia con l’erba

Sistemi agro-voltaici in vigneto: economia, ambiente e paesaggio

Cimatura e diradamento nella gestione dello stress idrico

New Holland Agriculture a Enovitis in campo

Gli indici di maturazione delle uve si fanno sempre più smart

ENOLOGIA

La microbiologia dei vini passiti tra tradizione e innovazione

Preparazione dei mosti: a ognuno la sua chiarifica

Bioprotezione: la vinificazione con la complicità dei microrganismi

Reflui e fitodepurazione: una soluzione per le cantine?

ECONOMIA

“Mondavi go home”: dalla Francia la storia della ribellione contadina in nome del terroir

Accademia della vigna

Vino e pubblicità: una materia delicata

2022. Un altro anno record per il commercio mondiale del vino

Il mindset che sostiene la circolarità

CULTURA E SOCIETÀ

Se la Traviata nasce in osteria

Per una semantica dell’uva: breve viaggio nell’ampelografia storica

Vite e vino sulla tela

OSSERVATORIO PROGETTI

VITICOLTURA Gli indici di maturazione delle uve si fanno sempre più smart ALESSANDRA BIONDI BARTOLINI Nel corso della maturazione occorrono informazioni rapide e affidabili sull’evoluzione dei grappoli e l’accumulo o il consumo dei metaboliti primari e secondari: per questo sta nascendo una nuova generazione di strumenti e metodi non distruttivi Le informazioni ottenibili dalle curve di maturazione e dall’evoluzione dei parametri di qualità delle uve nel corso dell’ultima fase di sviluppo del grappolo, rappresentano il punto di incontro tra il vigneto e la cantina, e sono fondamentali per integrare e far dialogare il lavoro dell’agronomo e quello dell’enologo. Tuttavia la crisi climatica e l’introduzione delle nuove tecnologie in vigneto e in cantina, investono anche il modo con il quale siamo abituati a monitorare la maturazione delle uve e a stabilire la migliore epoca di raccolta. Sempre più spesso i produttori si devono infatti confrontare con stagioni brevi e anticipate e condizioni ambientali estreme, fenomeni ai quali la pianta reagisce con risposte fisiologiche diverse, delle quali non sempre conosciamo gli “interruttori” genetici e ambientali. Nella valutazione della maturazione dell’uva ci basiamo per lo più sulla composizione delle bacche e nelle ultime stagioni nell’accumulo o il consumo dei metaboliti primari e secondari come gli zuccheri, l’acido malico e gli antociani, si stanno osservando delle variazioni spesso molto rapide. Ma a saltare all’occhio di un osservatore attento, sono anche le forti e crescenti difformità di maturazione nel vigneto, sulla pianta e sul grappolo e un sempre più frequente disaccoppiamento tra la maturazione tecnologica e quella fenolica o aromatica. . Figura 1 Le immagini RGB sulla fascia dei grappoli ottenute da drone possono fornire una stima accurata della resa e dell’eterogeneità della maturazione INFORMAZIONI RAPIDE, ATTENDIBILI E RAPPRESENTATIVE In condizioni di stress idrico, termico e radiativo prolungati le differenze presenti non solo tra le diverse zone del vigneto ma anche tra gli acini di uno stesso grappolo possono talvolta amplificarsi. In contesti che sono sempre più frequenti quindi è molto importante capire se le uve dei diversi vigneti o di porzioni di essi, stiano evolvendo con una velocità anch’essa diversa, se vi siano zone dove la maturazione abbia subito un arresto o se alcuni composti come gli antociani abbiano raggiunto il loro massimo, per poi diminuire a volte in modo molto rapido. Per prendere le decisioni necessarie occorre quindi che le particelle siano ben identificate, il campionamento sia rappresentativo di ognuna, le analisi siano frequenti e i risultati disponibili in tempi rapidi. Spesso tuttavia per quanto ottimizzati ed efficienti, i tempi di raccolta del campione, il loro trasporto al laboratorio, la preparazione e l’analisi, non riescono a essere sufficientemente tempestivi, con il risultato che i dati non sono interpretati in tempo utile per prendere le decisioni necessarie all’organizzazione della vendemmia e della lavorazione in cantina. La soluzione non è ovviamente quella di smettere di fare campioni e analisi, ma individuare indici e metodi rapidi da svolgere sia in laboratorio sia direttamente in vigneto. Negli ultimi anni sta nascendo una nuova e promettente generazione di metodi e strumenti: l’ambito è quello dell’applicazione in vigneto delle Smart Technologies, la sensoristica applicata e l’Internet delle cose. DALLE IMMAGINI LA STIMA DELLE RESE Predire il quantitativo di uva proveniente da ogni appezzamento è molto importante nelle fasi di programmazione della vendemmia e di organizzazione della cantina. Per la stima delle rese le immagini RGB ottenute dal drone dal gruppo di ricerca del CNR IBE sono state analizzate utilizzando gli algoritmi già sviluppati e validati nell’ambito del precedente progetto DIGIVIT finanziato dalla Regione Toscana. “Per la stima delle rese stiamo validando una metodologia basata su immagini acquisite da smartphone, che sarà presto disponibile come App “Digivit” grazie alla collaborazione con l’azienda Yoo-No Lab. L’applicazione sarà integrata con la piattaforma gratuita di agricoltura di precisione Agrosat ( ) sviluppata nel 2017 da CNR IBE. La App Digivit fornirà all’utente una fotografia aggiornata dello sviluppo vegetativo e dello stato di salute del vigneto, l’indicazione sui punti rappresentativi della variabilità in vigneto in cui effettuare un campionamento efficace, e una stima diretta della resa per pianta realizzata sfruttando la camera del proprio smartphone” spiega Salvatore Filippo Di Gennaro. www.agrosat.it Dalle immagini RGB l’algoritmo sviluppato nel progetto Digivit permette di stimare le rese e di mappare le zone del vigneto con diversa resa stimata MONITORARE LA QUALITÀ E LE RESE DELLE UVE CON LE APPLICAZIONI DI VITICOLTURA DI PRECISIONE L’uso degli indici di vigoria della vegetazione ottenuti grazie all’elaborazione delle immagini multispettrali o di sensori multiparametrici di diverso tipo permette, correlando le zone di diversa classe di vigoria con le caratteristiche di maturazione e di resa delle uve, di costruire delle mappe di prescrizione tematiche utilizzabili sia per campionare separatamente le zone omogenee tra loro, sia per raccogliere le uve in modo differenziato, manualmente o a macchina (vedi anche l’articolo di Matteo Gatti et al. sul numero 2 di Millevigne 2022).  In una recente sperimentazione i ricercatori dell’Istituto per la BioEconomia del CNR (CNR IBE) di Firenze hanno utilizzato le immagini RGB acquisite obliquamente da drone in volo a 5 metri di quota, allestito con una camera inclinata ( ), per analizzare l’eterogeneità delle uve e dell’invaiatura e definire così le aree con diversa maturazione all’interno del vigneto. Il progetto è stato realizzato presso la demo farm di Terre Regionali della Tenuta di Cesa (AR), da un gruppo di ricerca formato, oltre che dal CNR IBE, dall’Istituto di Fisica Applicata Nello Carrara IFAC dello stesso CNR e dal CREA Viticoltura ed Enologia di Arezzo. L’obiettivo era di individuare e testare nuovi metodi rapidi e non distruttivi per la stima in vigneto della qualità delle uve e delle rese di Sangiovese. Per questo oltre alle immagini da drone è stato utilizzato lo strumento con sensore a fluorescenza per analisi prossimali Multiplex di Force-A, ed entrambi i metodi sono stati calibrati e validati con le analisi distruttive di laboratorio per la stima della maturazione fenolica e delle rese per pianta. “Con il drone abbiamo fatto una prima mappatura della variabilità vegetativa e delle zone rappresentative a diversa vigoria sono state scelte e marcate come parcelle campione, ognuna composta da 24 piante di cui la metà sono state sfogliate, per indagare la capacità dei metodi di rilevare la risposta della pianta alle diverse tecniche di gestione della vegetazione” spiega Salvatore Filippo di Gennaro di CNR IBE “Quindi dalle immagini RGB della fascia produttiva, fatte le necessarie calibrazioni e correzioni della luce, si sono testati e selezionati degli indici RGB in grado di discriminare le aree con un diverso andamento della maturazione. Le immagini acquisite da drone sulle piante sfogliate in due momenti, all’inizio dell’invaiatura, quando la variabilità è maggiore, e successivamente intorno a una settimana prima della vendemmia, permettono cioè di evidenziare il livello di invaiatura del grappolo e caratterizzare così l’eterogeneità della maturazione nelle diverse zone del vigneto” figura 1 Salvatore Filippo Di Gennaro L’analisi effettuata con il sensore portatile Multiplex fornisce invece misure accurate e di dettaglio in grado di raggiungere anche i grappoli all’interno della chioma, basate sulla misura diretta della fluorescenza della clorofilla degli acini quando eccitata con luce a diverse lunghezze d’onda e sull’effetto ‘filtro’ esercitato su questa dai pigmenti presenti negli strati cellulari più esterni (Agati, 2015). Tale tecnologia è stata testata su numerose varietà e in diverse regioni dal gruppo di lavoro del CNR IFAC ( ), e gli indici elaborati hanno dimostrato la correlazione, con ottimi valori di regressione, con il contenuto in antociani nelle uve rosse e in flavonoidi e zuccheri nelle uve rosse e bianche, per una stima in un unico rilievo della maturazione fenolica e di quella tecnologica. figura 2 . Figura 2 Il Multiplex fornisce una misura di prossimità in grado di stimare maturazione tecnologica e fenolica a livello di ogni singolo grappolo UN DEVICE PER RIPRENDERE GLI ACINI E MAPPARE IL CONTENUTO IN ANTOCIANI L’utilizzo dei metodi basati su immagini RGB acquisite da drone o da smartphone direttamente in campo e in condizioni di luce naturale fornisce una stima del grado di maturazione e della sua omogeneità, ma non riesce per il momento a dare risultati accurati relativamente al contenuto in antociani delle bacche e dei grappoli: a spiegarcene il motivo e a raccontarci come sia invece possibile superare queste difficoltà è Giorgia Orlandi, phD e ricercatrice presso lo stesso CNR IBE: “Il problema più grande è sempre il controllo della luce, perché qualunque variazione influisce molto sull’immagine e dal momento che l’obiettivo è di valutare il colore legato alle proprietà chimiche, la luce deve essere standardizzata. Anche in condizioni di luce controllata (all’interno di un ambiente confinato ndr) deve essere costruito un modello di calibrazione e di correzione sulla base di elementi di riferimento di colore noti. In condizioni di luce naturale, per quanto si possa applicare una calibrazione, la variabilità è molto più alta, le condizioni di correzione dell’immagine più delicate e i risultati sono comunque meno attendibili”.  Un progetto molto interessante è stato quello sull’analisi digitale dell’immagine dell’uva realizzato dall’Università di Modena e Reggio Emilia dal gruppo di ricerca CHIMSLAB coordinato da Alessandro Ulrici ( ), che ha portato nel 2018 al brevetto di un device per la valutazione della maturazione fenolica dell’uva a partire dall’analisi dell’immagine e del suo colore. Il progetto è stato oggetto della tesi di dottorato di Orlandi che ci descrive così lo strumento realizzato: “Si tratta di una scatola progettata e stampata con la stampante 3D, dotata di una camera a luce controllata con due parti mobili: un cassettino dove mettere gli acini e uno sportellino dove posizionare lo smartphone. Le luci a led sono caricate con una power bank che permette autonomia nell’uso diretto in campo, dove si raccolgono gli acini e si scatta la foto con lo smartphone. La app dedicata invia poi le immagini a un server dove sono elaborate con l’algoritmo di analisi dell’immagine sviluppato dal Chimslab”. www.chimslab.unimore.it Giorgia Orlandi La prima operazione di elaborazione dell’immagine è la sua correzione, fatta grazie a una scheda di riferimento dei colori ripresa dallo smartphone accanto al campione di acini e che poi sarà ritagliata prima dell’elaborazione, spiega Orlandi.  “L’immagine viene convertita in un colorigramma che rappresenta un po’ il del campione, in quanto consiste in una serie di parametri derivanti dai valori RGB, che codificano e descrivono le proprietà di colore di quell’immagine. I dati estratti dall’immagine sono messi in correlazione con più di 12 parametri chimico-analitici ottenuti con le analisi distruttive, tra cui tonalità, intensità, densità ottiche, le diverse antocianine, i flavonoidi totali, la purezza del rosso e gli antociani totali. Il risultato quantitativo ottenuto dai diversi modelli viene quindi visualizzato in tempo reale sulla app e i dati georeferenziati possono essere esportati e usati per realizzare mappe utili per vedere lo stato di maturazione fenolica dell’intero vigneto”.  fingerprint Inizialmente i ricercatori emiliani si sono concentrati sulla calibrazione dei modelli per le varietà Ancellotta e Lambrusco Salamino (negli anni successivi si è aggiunto anche il Sangiovese), selezionando per questi solo le porzioni del colorigramma che meglio si correlavano con i diversi parametri. Applicati in calibrazione e poi validati nella predizione degli stessi parametri, per i modelli si sono ottenuti buoni valori di regressione con un R2 che per gli antociani ha raggiunto il valore di 0,93. “Gli unici parametri per i quali la capacità di predizione è scarsa sono la densità ottica a 620 nm e i flavonoidi che comprendono una famiglia chimica molto grande nella quale non tutti i composti sono correlati con il colore rosso” aggiunge Orlandi.  A questo punto non manca niente, il pacchetto è già praticamente pronto e brevettato: c’è il dispositivo semplice ed economico da portare in campo, la app per la raccolta delle immagini, il modello di elaborazione dell’immagine, il server per la raccolta e l’elaborazione dei dati. Occorre “soltanto” che qualcuno lo trasferisca in campo e sul mercato e a volte questo è il passaggio più difficile nel sistema della ricerca e sperimentazione italiane. . Figura 3 Il device sviluppato dal Chimslab dell’Università di Modena e Reggio Emilia per la stima della maturazione fenolica delle uve a partire dall’analisi del colore

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