Cultivar en terrenos con pendientes superiores al 30 % es una de las actividades agrícolas más exigentes que existen. La mecanización resulta prácticamente imposible, el esfuerzo físico recae sobre los viticultores y el cambio climático, el envejecimiento del sector y la presión de plagas agudizan una situación ya de por sí compleja. Para dar respuesta a estos desafíos ha nacido PENVITIS+, un proyecto supraautonómico que reúne a doce entidades de Galicia, Canarias y Cataluña y en el que participa la DOP Islas Canarias – Canary Wine a través de su órgano de gestión, la Asociación de Viticultores y Bodegueros de Canarias (AVIBO).
El proyecto cuenta con una subvención pública de 599.238,85 euros, concedida por el Fondo Español de Garantía Agraria (FEGA) dentro del Plan Estratégico de la Política Agraria Común de España 2023-2027. Su coordinación recae en la Asociación Clúster Vitivinícola Catalán (INNOVI), y entre sus participantes se encuentran el Consejo Regulador de la D.O.Ca. Priorat, el Consejo Regulador de la D.O. Ribeira Sacra, Adegas Moure, Celler Mas Doix, Bodegas Viñátigo, el Institut Català de la Vinya i el Vi (INCAVI), la Estación de Viticultura y Enología de Galicia (EVEGA-AGACAL), el Instituto Canario de Calidad Agroalimentaria (ICCA), GALA Media y Zabala Innovation.
Los trabajos de campo se desarrollarán a lo largo de las campañas de 2026, 2027 y 2028 en zonas representativas de la viticultura de fuerte pendiente en los tres territorios implicados: Canarias, la Ribeira Sacra y el Priorat.
Modelos predictivos y reducción de fitosanitarios
Uno de los pilares del proyecto es la aplicación de inteligencia artificial para anticipar la aparición de plagas y enfermedades. Los modelos predictivos que se desarrollarán y validarán aspiran a anticipar al menos el 80 % de las incidencias, combinando el modelo FITOVIT —desarrollado en Galicia— con sistemas de inteligencia artificial creados en Canarias. La validación científica de su precisión en los distintos territorios correrá a cargo de la Estación de Viticultura y Enología de Galicia, dependiente de la Axencia Galega de Calidade Alimentaria.
La integración de datos meteorológicos, agronómicos y de monitorización de parcelas permitirá ajustar las intervenciones fitosanitarias con mayor precisión. Uno de los objetivos cuantificados es reducir en un 30 % el uso de estos productos. La experiencia acumulada en el Archipiélago en el uso de inteligencia artificial para anticipar enfermedades de la vid y determinar las necesidades hídricas del cultivo es una de las aportaciones específicas de la DOP canaria al consorcio.
Drones en las parcelas más difíciles
La segunda gran línea de actuación contempla el uso de drones para aplicar tratamientos fitosanitarios en parcelas con fuertes pendientes y acceso limitado. La meta es reducir en un 30 % el tiempo de trabajo manual en estas tareas, mejorar la seguridad de los viticultores y ganar en eficiencia. Los ensayos se realizarán en parcelas de Canarias, Galicia y Cataluña, entre ellas las de Adegas Moure en la Ribeira Sacra, donde las pendientes alcanzan el 70 %, lo que las convierte en uno de los entornos más exigentes para evaluar la tecnología.
Suelos y transferencia de conocimiento
El tercer eje del proyecto se centra en prácticas regenerativas del suelo: cubiertas vegetales y gestión del follaje orientadas a conservar la humedad, frenar la erosión y proteger los racimos frente a las altas temperaturas. El objetivo es reducir en un 30 % los efectos de los golpes de calor sobre la maduración, favoreciendo un mayor equilibrio entre azúcares, acidez y pH, y reforzar la capacidad de adaptación de los viñedos ante fenómenos como la sequía, las lluvias torrenciales o las alteraciones en los ciclos de maduración.
PENVITIS+ contempla también una fase de transferencia de conocimiento mediante jornadas técnicas, informes y materiales divulgativos dirigidos a viticultores, bodegas, denominaciones de origen y centros tecnológicos, con el propósito de que las soluciones desarrolladas puedan replicarse en otros territorios vitivinícolas con condiciones similares.