En los últimos años, nuevas metodologías han incrementado nuestra habilidad para investigar y entender las complejas relaciones que se producen entre un patógeno, la planta huésped y el medioambiente. El siguiente artículo aborda la elaboración de modelos matemáticos para mejorar la toma de decisiones en el manejo de enfermedades del viñedo, desde los primeros sistemas de predicción a los más actuales, donde los avances en las tecnologías de la información y la comunicación (TICs) han hecho posible incorporar modelos mecanísticos en sistemas de soporte a la toma de decisiones para poder transferirlos fácilmente a los técnicos y agricultores.

Tradicionalmente, el control de enfermedades en el viñedo se basa en la aplicación de fungicidas a calendario. De esta forma, las plantas se mantienen protegidas en todo momento, pero los viticultores dependen completamente del uso de fungicidas químicos. De hecho, el control de plagas y enfermedades en viticultura representa una parte importante de los pesticidas usados en Europa. La directiva europea 128/2009/EC, relativa al uso sostenible de fungicidas, obliga al manejo integrado de plagas en el viñedo (MIP) con el objetivo de reducir el impacto negativo de los pesticidas en la salud humana y el medio ambiente. Una de las claves del MIP es proteger los cultivos únicamente cuando es necesario, es decir, cuando existe un riesgo de que el patógeno se desarrolle, infecte las plantas y cause daño (Rossi y col., 2012).

El clima es uno de los aspectos claves en el desarrollo de enfermedades en la vid, por lo que la relación entre las condiciones climáticas y desarrollo de enfermedades en plantas ha sido uno de los aspectos más estudiados en patología vegetal. Los primeros sistemas de predicción de enfermedades se desarrollaron a mitad del siglo XIX, siguiendo un enfoque empírico. En estos casos se utilizaban herramientas muy simples que mostraban la relación entre los diversos estadíos del patógeno y combinaciones específicas de condiciones climáticas (De Wolf y col., 2007) (Figura 1).