In Italia un modello dati offre la possibilità di prevedere il comportamento e la produttività di un oliveto. Questa nuova tecnologia si basa su un’analisi approfondita degli eventi meteorologici stagionali durante il ciclo di coltivazione dell’olivo, utilizzando 15 anni di dati per confrontare il modo in cui le combinazioni di eventi climatici influenzano i raccolti successivi.

Confrontando l’associazione tra crescita e raccolta delle olive con gli impatti climatici, i ricercatori sono stati in grado di identificare dozzine di potenziali fattori di stress climatico e il modo in cui influenzano la produttività delle olive. I ricercatori ritengono che queste informazioni possano aiutare le amministrazioni nazionali o regionali, gli olivicoltori e altre parti interessate a prevedere come potrebbe andare a finire la prossima stagione e ad apportare eventuali modifiche agronomiche o aziendali.

La nuova tecnologia è il risultato di un progetto coordinato che ha coinvolto scienziati del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) e dell’Agenzia per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo sostenibile (ENEA), oltre a ricercatori americani dell’Università della California-Berkeley.

Per identificare i fattori di stress, i ricercatori hanno analizzato i raccolti di olive in 66 province italiane tra il 2006 e il 2020 e sono stati in grado di rivelare come si sono verificati i peggiori raccolti di olive. Analizzando le variabili che influiscono sulla produzione di olive nel corso degli anni e aggregandole ogni due mesi, i ricercatori hanno creato un elenco di variabili ed esaminato come hanno interagito nel tempo. Pertanto, quando un olivicoltore applica l’algoritmo, questo lo informa sulle condizioni prevalenti e se la resa delle olive potrebbe essere bassa a causa di queste condizioni.

Secondo i ricercatori il metodo da loro utilizzato può essere trasferito ad altri paesi e anche ad altre categorie di prodotti agricoli.