Confirma la eficacia de la lucha colectiva
Un nuevo modelo predice el riesgo de mancha blanca en el avellano
El proyecto REDUCTAV, liderado por COSELVA y coordinado científicamente por el IRTA, ha concluido que la temperatura de primavera es el principal factor que desencadena los ataques de chinche verde en el avellano. Los resultados también muestran que los tratamientos colectivos y precoces pueden reducir de forma significativa los daños en las fincas del Camp de Tarragona.
El proyecto piloto, desarrollado durante cuatro años por un Grupo Operativo, analizó uno de los principales problemas de calidad de la avellana en Tarragona: la mancha blanca, un defecto interno provocado por la picadura de distintas especies de chinche verde —Palomena prasina, Nezara viridula y Acrosternum heegeri— durante el desarrollo del fruto.
El estudio combinó cuatro líneas de investigación, desde el análisis de la incidencia de los daños en distintas fincas hasta la inspección no destructiva en fábrica. A partir de unos 14.000 registros recopilados entre 2017 y 2025 por COSELVA, el equipo del IRTA ha georreferenciado la incidencia de la mancha blanca y la podredumbre en las fincas de avellano de la zona.
Los resultados muestran que el riesgo se concentra en las zonas de menor altitud y latitud, especialmente en el núcleo del Camp de Tarragona, y disminuye a medida que aumenta la altitud o se avanza hacia el norte. Además, la temperatura media de marzo a mayo explica casi dos tercios de la variabilidad de la mancha blanca entre campañas (R² = 0,67).
A partir de esta relación, el equipo ha desarrollado un primer modelo matemático predictivo. Aplicado a los datos térmicos de 2026, el modelo anticipó un riesgo de mancha blanca del 16%, mientras que los datos provisionales de recepción de la cosecha lo sitúan en el 15%.
Según Leontina Lipan, investigadora del programa de Fruticultura del IRTA y responsable científica del proyecto, estos resultados refuerzan la validez del modelo como herramienta de alerta temprana, aunque será necesario contrastarlo con más campañas y mejorar su capacidad explicativa.
La lucha colectiva reduce los daños
El proyecto también ha evaluado la eficacia de los tratamientos coordinados entre fincas. En dos zonas de 50 hectáreas se comparó una estrategia de tratamiento colectivo con otra en la que convivían fincas tratadas y sin tratar.
La estrategia coordinada redujo en más de un 6% las avellanas afectadas por mancha blanca respecto a las zonas sin coordinación. El ensayo también detectó diferencias de sensibilidad entre variedades. 'San Giovanni', más temprana, presentó un 7% más de daño que 'Negret', lo que apunta a la utilidad de las variedades más sensibles como indicadores tempranos de la presencia de la plaga.
El momento del tratamiento, determinante
Los ensayos con productos fitosanitarios autorizados indican que el momento de aplicación es un factor determinante. En 2025, un tratamiento aplicado a finales de julio llegó cuando el daño ya se había instalado en el cultivo y la parcela sin tratar superó el 33% de afectación.
En 2026, una intervención precoz, realizada a mediados de junio, mantuvo el daño global por debajo del 10%, frente al 27% registrado en la finca sin gestionar.
El estudio también constató que el control de la plaga influye en la calidad de la avellana. En la finca tratada de forma precoz, la acidez se mantuvo en el 0,20%, mientras que en las zonas sin control aumentó hasta un 50%.
Los terahercios permiten detectar daños internos
La cuarta línea de trabajo ha estudiado la posibilidad de detectar en la línea de procesado daños internos que no son visibles exteriormente. En colaboración con el Grupo de Biodetección Multiespectral de la Universidad Pública de Navarra, el IRTA ha explorado la utilización de imagen por terahercios (THz) para inspeccionar las avellanas de forma no destructiva.
Los primeros modelos estadísticos, desarrollados con el equipo Terasense (140 GHz), han permitido detectar más del 70 % de las avellanas dañadas. Los resultados son todavía preliminares y se basan en una muestra reducida.
El equipo continúa ampliando la muestra y comparando esta tecnología con la imagen hiperespectral y la de infrarrojo cercano (NIR) para determinar qué sistema presenta mayor viabilidad para su integración en una línea de procesado industrial.
