While the agronomic and economic benefits of regulated deficit irrigation (RDI) strategies have long been established in red wine grape varieties, spatial variability in water requirements across a vineyard limits their practical application. This study aims to evaluate the performance of an integrated methodology—based on a vine water consumption model and remote sensing data—to optimize the precision irrigation (PI) of a 100-ha commercial vineyard during two consecutive growing seasons. In addition, a cost-benefit analysis (CBA) was conducted of the tested strategy. Using an NDVI generated map, a vineyard with 52 irrigation sectors and the varieties Tempranillo, Cabernet and Syrah was classified in three categories (Low, Medium and High). The proposed methodology allowed viticulturists to adopt a precise RDI strategy, and, despite differences in water requirement between irrigation sectors, pre-defined stem water potential thresholds were not exceeded. In both years, the difference between maximum and minimum water applied in the different irrigation sectors varied by as much as 25.6%. Annual transpiration simulations showed ranges of 240.1–340.8 mm for 2016 and 298.6–366.9 mm for 2017. According to the CBA, total savings of 7090.00 € (2016) and 9960.00 € (2017) were obtained in the 100-ha vineyard with the PI strategy compared to not PI. After factoring in PI technology and labor costs of 5090 €, the net benefit was 20.0 € ha−1 in 2016 and 48.7 € ha−1 in 2017. The water consumption model adopted here to optimize PI is shown to enhance vineyard profitability, water use efficiency and yield.

中文翻译：

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使用决策导向的葡萄用水模型优化葡萄园的精准灌溉以提高用水效率和盈利能力

虽然调节亏缺灌溉 (RDI) 策略的农艺和经济效益早已在红葡萄酒葡萄品种中确立，但整个葡萄园对水需求的空间可变性限制了它们的实际应用。本研究旨在评估基于葡萄藤用水模型和遥感数据的综合方法的性能，以在连续两个生长季节优化 100 公顷商业葡萄园的精确灌溉 (PI)。此外，还对测试策略进行了成本效益分析 (CBA)。使用 NDVI 生成的地图，一个拥有 52 个灌溉部门和品种 Tempranillo、Cabernet 和 Syrah 的葡萄园被分为三类（低、中和高）。提议的方法允许葡萄栽培者采用精确的 RDI 策略，并且，尽管灌溉部门之间的用水需求存在差异，但并未超过预先确定的茎水势阈值。在这两年中，不同灌溉部门的最大用水量和最小用水量之间的差异高达 25.6%。年度蒸腾模拟显示 2016 年的范围为 240.1-340.8 毫米，2017 年的范围为 298.6-366.9 毫米。据 CBA 称，在 100 公顷的 PI 葡萄园中总共节省了 7090.00 欧元（2016 年）和 9960.00 欧元（2017 年）策略与非 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。没有超过预先定义的茎水势阈值。在这两年中，不同灌溉部门的最大用水量和最小用水量之间的差异高达 25.6%。年度蒸腾模拟显示 2016 年的范围为 240.1-340.8 毫米，2017 年的范围为 298.6-366.9 毫米。据 CBA 称，在 100 公顷的 PI 葡萄园中总共节省了 7090.00 欧元（2016 年）和 9960.00 欧元（2017 年）策略与非 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。没有超过预先定义的茎水势阈值。在这两年中，不同灌溉部门的最大用水量和最小用水量之间的差异高达 25.6%。年度蒸腾模拟显示 2016 年的范围为 240.1-340.8 毫米，2017 年的范围为 298.6-366.9 毫米。据 CBA 称，在 100 公顷的 PI 葡萄园中总共节省了 7090.00 欧元（2016 年）和 9960.00 欧元（2017 年）策略与非 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。不同灌溉部门使用的最大水量和最小水量之间的差异高达 25.6%。年度蒸腾模拟显示 2016 年的范围为 240.1-340.8 毫米，2017 年的范围为 298.6-366.9 毫米。据 CBA 称，在 100 公顷的 PI 葡萄园中总共节省了 7090.00 欧元（2016 年）和 9960.00 欧元（2017 年）策略与非 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。不同灌溉部门使用的最大水量和最小水量之间的差异高达 25.6%。年度蒸腾模拟显示 2016 年的范围为 240.1-340.8 毫米，2017 年的范围为 298.6-366.9 毫米。据 CBA 称，在 100 公顷的 PI 葡萄园中总共节省了 7090.00 欧元（2016 年）和 9960.00 欧元（2017 年）策略与非 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。00 欧元（2017 年）在 100 公顷葡萄园中使用 PI 策略与不 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。00 欧元（2017 年）在 100 公顷葡萄园中使用 PI 策略与不使用 PI 相比。将 PI 技术和 5090 欧元的劳动力成本考虑在内，2016 年的净收益为 20.0 € ha-1，2017 年为 48.7 € ha-1。此处采用的优化 PI 的耗水模型显示可提高葡萄园的盈利能力、用水量效率和产量。