ESTIMATIVA PRECOCE DA PRODUÇÃO DE VINHO
PELO MÉTODO AEROPOLINICO
II REGIÕES DEMARCADAS DA BAIRRADA E DÃO
INTRODUÇÃO
Desde os tempos mais remotos que o agricultor num exercício dinâmico e
organizador essencial à actividade, relacionou os diferentes fenómenos que
afectam as culturas, com as perspectivas de colheita.
A observação contínua do clima e a sua incidência nas distintas fases das
culturas, até à análise precoce de vários componentes biológicos da produção
foram sendo utilizados para prever a sua influência sobre a qualidade e
quantidade da colheita. Recorrendo sobretudo à memória procuravam
desenhar o futuro à imagem do passado. As previsões avançadas,
impregnadas de subjectividade e imaginação, assumiam muitas das vezes um
carácter profético.
Os métodos de previsão foram evoluindo sobretudo na escolha das variáveis
explicativas, técnicas de amostragem, laboratoriais e instrumentais, cuja
fiabilidade e precocidade permitem , obter actualmente, em algumas regiões
vitícolas, dados fiáveis passíveis de apoiar medidas de carácter social, técnico
e económico.
A produção vitícola anual de uma região depende de factores edafo-climáticos,
biológicos, tecnológicos e sócio-económicos, caracterizados por grandes
flutuações temporais e espaciais, cujas interacções e compensações,
dificilmente perceptíveis, inviabilizam o seu estudo discreto ou sequencial
(Cunha, 1996). A imperativa consideração simultânea dos factores referidos
aliados à padronização das amostras, reprodutibilidade metodológica e rápida
evolução das áreas em produção, tem promovido a análise polínica atmosférica
como metodologia de previsão de colheitas em viticultura.
Os primeiros estudos de aerobiologia polínica com a finalidade de previsão
quantitativa de colheitas em viticultura, foram implantados nas regiões de
Bordéus e Champanhe no início da década de 80 utilizando captores passivos
do tipo Cour (Cour e Van Campo, 1980). Não obstante a reduzida informação
sobre a efectiva operacionalidade do método, que, por isso tinha uma utilidade
meramente exploratória, na altura, o suporte financeiro para o seu
funcionamento, para além de fundos comunitários e nacionais, contou ainda
com a contribuição de Organismos Interprofissionais, o que demonstr(av)a o
interesse nestas regiões do conhecimento antecipado do volume de colheita.
A partir de 1985-86 verificou-se um aumento do número de postos difundidos
por outras Regiões de França e Espanha (Besselat e Cour, 1993).
Mais tarde, com a finalidade de obtenção de informações precoces, evitar a
repetição de trabalhos e padronizar as metodologias das estatísticas agrícolas,
a Comissão Europeia (C.E) incrementou o desenvolvimento de um projecto
piloto tendo em vista a introdução da teledetecção espacial (baixa resolução:
captores Landstat TM e SPOT) para a determinação das superfícies totais
por cultura (com importância significativa) ao nível das regiões. Estes dados,
eram cruzados posteriormente com informação sobre as produções agrícolas
obtida através da teledetecção (alta resolução: captores AVHRR satélites
NOAA), modelos agrometereológicos e modelos polínicos (Vossen, 1990).
Este procedimento foi definido em 1988 segundo as prioridades da Direcção
Geral VI de Agricultura, em colaboração com o gabinete de estatísticas das
Comunidade Europeia-EUROSAT- e designado Projecto Piloto de
Teledetecção Aplicado às Estatísticas Agrícolas anteriormente designado
projecto MARS (Monitoring Agriculture With Remote Sensing)
(CEMAGREF, CNRS, 1991).
Este ambicioso programa foi desenvolvido pelo Centre Commun de
Recherche (CCR-ISPRA; Itália) em parceria com organismos estatais ou
privados. Neste âmbito, o CCR fez um investimento considerável no estudo
da aplicação do método de previsão do potencial de produção Vitícolas e
Oleícolas, com base no doseamento do pólen da atmosfera (modelo pólen).
O investimento distribuiu-se por um período inicial de 3 anos: Maio de 1989
a Maio de 1992 (CEMAGREF, CNRS, 1991), prolongando-se por um período
de mais 5 anos: 1992 a 1997 - e compreendeu a instalação, gestão e análise
de 49 postos de observação em 6 países da Comunidade Europeia (Alemanha,
Espanha, França, Grécia, Itália e Portugal) (Besselat e Cour, 1993).
Enquadrado neste projecto Europeu, foram instalados no nosso País em 1989,
três postos de recolha polínica nas três Regiões Demarcadas (Dão, Bairrada
e Vinhos Verdes). O apoio financeiro do PAMAF I&ED, permitiu, a partir
de 1997, o suporte financeiro para a continuidade dos estudos em curso,
alargamento do número de postos de captação polínica conducentes a uma
cobertura Nacional e instalação de um laboratório de análises polínicas no
Departamento de Botânica da Faculdade de Ciências da Universidade do
Porto (Cunha et al., 1998)
A quantidade de postos envolvidos e a sua distribuição permite avaliar a
portabilidade e adaptabilidade do método a situações agro-ecológicas muito
variáveis. No Quadro I seguinte apresentamos uma súmula dos resultados
dos 6 últimos anos de funcionamento da referida rede de postos da CCR.
-A definição de situações tipo que permite a quantificação dos resultados do
QuadroI foi a seguinte (CEMAGREF, CNRS 1991, 93, 94, 95; Besselat et
al., 1997):
Dados não utilizáveis: situações anómalas, não directamente imputáveis ao
método como, por exemplo, primeiro ano de funcionamento, colocação tardia
dos filtros e dificuldades de obtenção dos dados estatísticos sobre a produção.
Tendência correcta: existe um bom ajuste entre a quantidade de pólen e a
produção, podendo esta variável ser utilizada para prever o potencial de
produção da zona amostrada. O quadro anterior permite verificar cerca de
50% dos casos nestas situações.
Tendência média: a relação pólen x produção tem um baixo poder explicativo
da produção e, embora os resultados possam ser tendencialmente interpretados,
são geralmente excluídos da construção do modelo de previsão.
Tendência não satisfatória: devido a causas diversas, de que se destacam as
condições pós-florais, os resultados não são directamente utilizáveis para
construir um modelo de previsão. As condições pós-florais, apenas detectadas
por informação agronómica, são responsáveis por 40 a 60% de resultados
com este tipo de tendência.
O método Cour vem sendo aplicado com sucesso na previsão de rendimentos
agrícolas em várias culturas de Regiões temperadas estando, no entanto, por
averiguar a sua aplicabilidade em regiões Mediterrâneas em geral
(CEMAGREF, CNRS, 1995) e no nosso País, em particular. Neste trabalho,
após identificar e justificar o conjunto de situações que não podem ser
explicadas por este tipo de metodologia, apresentamos a relação pólen x
produção cujos testes estatísticos e desvios entre produção real e ajustada nos
levam a concluir que poderá ser um contributo importante na previsão do
potencial de colheita 4 meses antes da vindima.
MATERIAL E MÉTODOS
Os dados da produção vitícola regional, utilizados na construção dos modelos,
foram cedidos pelo Instituto da Vinha e do Vinho (IVV) - 1990 a 1998 - e
Comissões Vitícolas Regionais (CVR) -1999- e resultam do tratamento das
declarações de produção dos viticultores das Regiões Demarcadas do Dão e
Bairrada, no período referido.
Para a amostragem polínica da atmosfera utilizámos porta-filtros (Labover)
com interceptor de fluxo (Cata-vento) que permite a sua orientação face aos
ventos dominantes. A intercepção passiva do pólen é feita por unidades
verticais filtrantes de 400 cm2 constituídas por 6 camadas de gaze hidrófila
(celulose) impregnada de óleo de silicone para assegurar uma eficaz retenção.
Têm uma eficiência de filtração que varia de acordo com a velocidade do
vento entre os 17 e 24% pelo que, na análise dos dados, é utilizado um
coeficiente médio de 20% (Cour, 1974; Gros, 1984). Durante a floração, os
filtros são expostos por um período de 3 a 4 dias na Bairrada e no Dão,
durante 2-3 dias.
No laboratório, os filtros são analisados segundo o método Cour (patente
ANVAR 7345988), que compreende essencialmente duas partes distintas: o
tratamento físico-químico das unidades filtrantes e a contagem microscópica
(X630 a seco) presente no sedimento anterior Cour (1974). As análises
laboratoriais foram realizadas pelo Institut des Sciences de lEvolution Universidade de Montpellier II; laboratoire de Paléoenvironnements &
Palynologie.
Os resultados são apresentados em número de grãos de pólen numa secção
unitária de fluxo (m2) transportados por m3 de ar, considerando o comprimento
da coluna de ar filtrado medida por uma estação de vento anemo-direccional
(Cimel-Enerco 402) colocada nos locais de amostragem, com dois sensores
independentes para a quantidade e direcção do vento.
Na Região do Dão, os equipamentos estão instalados no concelho de Nelas,
na torre da Igreja da Freguesia de Carvalhal Redondo, a uma cota próxima
de 22 metros e com as coordenadas 40ºN, 7º51W e altitude de 440 m. Na
região da Bairrada no concelho de Anadia - 40º26N, 8º26W e altitude de 45
m - no cimo do depósito de água municipal na Freguesia de Óis do Bairro,
a uma cota de cerca de 30 metros (Fig. 1).
-Para a definição do Período Principal de Polinização (PPP) e Índice Polínico
Regional (IPR) (Cunha, 1996), procedemos ao ajustamento de funções
logísticas ao comportamento temporal das emissões polínicas. Neste modelo
paramétrico, a função não linear é definida por: Yt = α[1+ e-(β + γ.Xt)]-1 + ∈t;
em que t = 1, ....,n; sendo Yt a quantidade de pólen no dia Xt referido ao dia
1 de janeiro,
α a distância entre as duas assíntotas, β um parâmetro de
posição, γ está relacionada com a taxa de aumento de pólen e ∈t são erros
independentes, idêntica e normalmente distribuídos (Otero, 1993). Os
parâmetros foram estimados pelo método Levenberg-Marquardt, recorrendo à
função regression nonlinear do SPSS® versão 9.0 (SPSS, 1999).
A função de distribuição de probabilidade acumulada deste tipo de modelos
permite determinar quando as emissões polínicas têm acréscimos mais que
proporcionais e decrescentes ao longo da cinética da antese - pontos estratégicos
que permitem determinar rigorosamente o período principal de polinização
(PPP) e quantificar a quantidade de pólen regional anual.
Para explicar as flutuações anuais da produção de vinho através da quantidade
de pólen, na obtenção das estimativas dos parâmetros consideramos o modelo
de regressão linear estocástico:
com
t = 1990...............n (1998), em que:
Yt = produção regional anual de vinho (variável endógena)
Xi = Índice de polinização regional anual (variável exógena)
t
= representa o ano em estudo e n o seu número
Neste caso K=1, pelo que ß0 e ß1 são os únicos parâmetros a estimar e et
o termo estocástico - erro (Gujarati, 1988). Os parâmetros
são estimados pelo método dos Mínimos Quadrados (M.Q.), recorrendo ao programa
estatístico SPSS® versão 9.0. Uma vez obtido o modelo, poderá ser utilizado
para efectuar previsões, isto é, para estimar variáveis endógenas associadas a
valores das variáveis exógenas. Obtivemos um melhor ajuste procedendo a
transformações logarítmicas na variável independente (Bairrada) ou em ambas
(Dão).
Para cada modelo procedemos à análise de variância para testar Ho: β1 = 0.
Na Figura 2 apresentamos o intervalo de predição-95% (100 (1-α))- para
futuras observações (y0), correspondentes a determinado valor da quantidade
de pólen (x0) (Montgomery, 1992):
O ajustamento dos modelos foi analisado pelo coeficiente de determinação
(R2) e desvio percentual entre os dados reais de produção e os dados ajustados
à curva de regressão.
A soma dos quadrados dos resíduos de predição (PRESS-Prediction Errors
Sum Squares) é uma medida da capacidade predictiva dos modelos, sendo
definida supondo que se ajusta o modelo n vezes, suprimindo de cada vez
uma das observações, o que permite gerar um conjunto de resíduos
independentes dos dados e avaliar a dependência do modelo de determinada
observação (Myers, 1986). O teste estatístico PRESS, permitiu construir o
coeficiente de determinação para a predição (R2prd.):
35(66
(Montgomery e Peck, 1992). Este teste permite avaliar
qual a fracção da variabilidade das futuras observações (colheitas) que pode
ser explicada pelo modelo (Otero, 1993 ) sendo, portanto um indicador da
capacidade preditiva dos modelos de observações não utilizadas na sua
construção. A quantidade de pólen captada em 1999 é utilizada para simular
uma previsão de colheita, disponibilizando os resultados ajustados aos modelos
e respectivos intervalos de predição para diferentes graus de risco de 5 e
10%. O aumento do grau de risco permite uma diminuição da amplitude do
intervalo.
5 2SUG . = 1 −
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os modelos logísticos ajustados à quantidade acumulada de pólen durante o
período de amostragem (Figura 2) apresentam coeficientes de determinação
(R2), com excepção de 1997 na região do Dão-R2 = 0,94 - sempre superiores
a 0,98. Estes coeficientes permitem avaliar a capacidade explicativa da cinética
de floração por este tipo de modelos. Para a cidade de Cartagena, com clima
Mediterrâneo, Moreno-Grau et al. (1998) também obtiveram um bom ajuste
da função logística para explicar a evolução da concentração polínica de
várias espécies em função de variáveis climáticas.
Na região da Bairrada em 1990 é possível verificar que a amostragem se
iniciou tardiamente, o que levou à exclusão deste ano da construção do modelo
para a região (Figura2).
Em 1995 registou-se na região do Dão uma forte geada generalizada cerca de
um mês após o abrolhamento (mês de Abril) que destruiu praticamente todos
os sarmentos evoluídos das vinhas da região. Nos sarmentos afectados
verificou-se posterior evolução de um grande número de gomos latentes e
secundários (Pedroso et al., 1995). A heterogeneidade originada por este
acidente, a decisão da poda de correcção pós geada por muito viticultores
e a baixa fertilidade dos gomos secundários (Huglin, 1986), responsáveis por
uma parte significativa da colheita nesse ano (Pedroso et al., 1995), permitem
explicar a reduzida taxa de polinização e a grande duração do período de
floração verificada em 1995 na região do Dão (Figura 3). Este acidente permite
avaliar a sensibilidade deste método aos acidentes pré- florais anteriores à
antese. Todavia, Besselat et al. (1997), referindo-se aos locais da rede Europeia,
verificou que em cerca de 5 a 20% dos casos se verifica uma perda de
representatividade quando as geadas primaveris, afectam de modo não
uniforme a região.
Nas regiões estudadas, as séries parciais de produção regional de vinho
apresentam valores próximos do máximo e mínimo (anos de 1998 e 1990),
o que permite a aplicabilidade destes modelos num amplo intervalo de situações
característico da produção de vinho.
O escasso número de anos disponível para construção dos modelos é susceptível
à ocorrência de observações (anos) que influenciam muito significativamente
a regressão, pelo que se torna necessário analisar individualmente todas as
observações.
Os menores ajustes entre as produções reais e ajustadas ao modelo verificaramse apenas em dois anos distintos para cada uma das regiões - ano de 1993 na
Bairrada e 1992 no Dão. No primeiro caso, as condições térmicas favoráveis
durante o abrolhamento até ao estado H de Bagiolini originaram um crescimento
regular. Posteriormente, verificou-se a ocorrência de precipitações frequentes
e abaixamento de temperatura que originaram uma floração prolongada e a
incidência de desavinho sobretudo na casta Baga (Almeida et al, 1993). No
verão, as precipitações promoveram ataques de fungos (Mildio, Oidio e
Botritys). As vindimas muito tardias acompanhadas de fortes precipitações
acentuaram o desenvolvimento da podridão, originando um estado sanitário
das uvas que levou alguns viticultores a decidirem não vindimar (Almeida et
al, 1993).
Na região do Dão, no ano 1992, verificou-se uma produção de vinho muito
inferior à que seria de esperar pela introdução da quantidade de pólen no
modelo (Figura 2). Em parcelas controladas por Pedroso et al (1992), as
observações referem uma saída de inflorescências idêntica à de 1991, o que
em parte confirma a quantidade de pólen obtida neste ano e sugere a influência
de factores pós-florais na modificação do potencial de produção.
Neste ano, verificou-se uma quebra brusca da temperatura em plena floração,
que se manteve por um período de cerca de 22 dias (Figura 4). Durante este
período, as temperaturas médias diárias foram sempre inferiores a 15ºC,
descendo em alguns dias até aos 11,5ºC (dias 2, 3 e 5 Junho) e mesmo
próximo dos 10ºC (dia 9 Junho), valores que se podem considerar
anormalmente baixos para esta época do ano. Durante o período da floração,
temperaturas médias inferiores a 15ºC perturbam a fecundação e vingamento,
situando-se o óptimo diurno próximo dos 30ªC, valor a partir do qual, começa
a ser depressivo (Carbonneau et al., 1992). Toda (1992) refere que após a
deposição do grão de pólen sobre o estigma, o tempo para o tubo polínico
alcançar o óvulo é de 5 a 7 dias para temperaturas de 15ºC e de apenas
algumas horas para temperaturas de 27 a 32ºC.
-As condições térmicas desfavoráveis foram acompanhadas por chuvas
persistentes de intensidade variável (Figura 4). Períodos de chuvas prolongadas
dificultam a erecção dos estames e consequente abertura e destacamento da
caliptra, provocam aglomeração dos grãos de pólen dificultando o seu
transporte e diminuem a viscosidade das secreções do estigma que, dificultando
a adesão do grão do pólen, aumentam a susceptibilidade ao arrastamento pela
chuva (Branas, 1979; Galet, 1983); todavia, Carboneau et al., (1992) referem
que apenas algumas horas de tempo seco por dia são suficientes para assegurar
a antese.
As condições climáticas do ano 1992 foram, portanto, susceptíveis de originar
menores taxas de fecundação e vingamento, sendo contudo, difícil a separação
do seu efeito, porque a períodos de chuva estão vulgarmente associados
abaixamentos de temperatura. A fecundação e vingamento, constituem fases
cruciais de variação do volume de colheita. Contudo, as condições climáticas
durante e após a dispersão polínica, embora possam prever a sua ocorrência,
não permitem a sua quantificação.
Perturbações climáticas idênticas - chuvas persistentes e quebra brusca da
temperatura - registadas também em outros Países da Europa que integram a
rede de captação polínica do CCR (Quadro I), foram responsáveis por cerca
de 28% dos casos que dificultaram o ajuste da relação pólen x produção em
1992 (CEMAGREF, CNRS 1993).
Estes resultados permitem demonstrar que, sendo a fecundação e vingamento
apenas em parte explicados pelo modelo pólen, constituem uma fonte de
variação a introduzir noutros modelos mais complexos ou sub-modelos de
previsão de colheitas conjuntamente com as condições climáticas pós-florais
com influência no estado sanitário da colheita, conforme justificado
anteriormente no ano de 1993, na Bairrada.
Existe, portanto, um ano em cada região cujos desvios entre as produções
declaradas e ajustadas ao modelo pólen tem causas identificadas e
justificadas. Apesar de considerarmos pertinente a sua inclusão na construção
dos modelos para avaliar as limitações desta metodologia, numa segunda fase,
devemos proceder à reformulação dos modelos, excluindo estes anos.
-De acordo com os testes estatísticos, é possível, excluindo problemas pósflorais, explicar cerca de 95 a 99% das flutuações inter-anuais da produção
de vinho respectivamente na Bairrada e Dão através da análise polínica da
atmosfera. Segundo os valores do coeficiente de predição (R2prd.), podemos
esperar destes modelos a explicação de 92 a 98% da variabilidade na previsão
de futuras observações do potencial de produção de vinho na Bairrada e Dão
respectivamente 4-5 meses antes da vindima (Quadro II). Estes valores muito
próximos do coeficiente de determinação, permitem valorizar a boa capacidade
preditiva dos modelos.
A série de produção estudada para a região do Dão (Figura 2), apresenta
flutuações polarizadas entre as produções máximas (anos 90; 91 e 96) e
abaixo da média (anos 93, 94, 95, 97 e 98), enquanto que na Bairrada,
distribuem-se mais uniformemente entre os extremos de produção definidos
pelos anos de 1998 e 1991, o que explica uma menor capacidade preditiva,
de acordo com os testes estatísticos (PRESS), do modelo ajustado para a
região do Dão, comparativamente à Bairrada. A inclusão do ano de 1999,
com uma produção acima da média, contribui para aumentar a capacidade
preditiva do modelo na Região do Dão.
A análise estatística anterior embora demonstre o ajuste das variáveis - pólen
e produção- a um modelo teórico, não demonstra a sua coerência biológica.
No caso de um ajuste de um modelo teórico entre as duas variáveis do tipo:
Y(produção) = aX(pólen) + b em que b>0, o que significaria existir sempre uma
quantidade de produção, independentemente da quantidade de pólen, ou seja,
mesmo que não existisse pólen, paradoxalmente, existiria produção.
Observando a estrutura de ambos os modelos ajustados, verificamos que existe
uma quantidade mínima de pólen abaixo da qual não existe produção. Todavia,
enquanto na região da Bairrada esse valor (10,08 pólens m-3 ar) está muito
próximo do mínimo (16,48 pólens m-3 ar) obtido no ano 1998, na região do
Dão está muito aquém do valor mínimo de pólen da série estudada (36,44
pólens m-3 ar em 1998). Por outro lado, ambos os modelos indicam que a
produção de vinho está condicionada pela produção de pólen, mas não
directamente. Estes valores sugerem que após determinado limite da quantidade
de pólen esta deixa de ser um factor limitante da produção, ou seja, verificase a produção de uma quantidade de pólen muito superior às suas efectivas
necessidades.
Os desvios entre as produções declaradas e ajustadas aos modelos apresentam
um desvio médio de 6% na Bairrada e 3% no Dão. Em 1999 as produções
declaradas conhecidas apenas em Março, foram de 380 x 103hl na Bairrada
e de 425 x 103hl no Dão o que representa um desvio de 4 e 1% das previsões
ajustadas respectivamente na Bairrada e Dão (Figura 5)
Estes resultados confirmam, a pouca importância, de factores pós-florais como
a falta de água no período estival (stress hídrico), no rendimento de
transformação industrial de uvas em vinho obtidos noutras regiões de Portugal
(Cunha et al., 2000), relativamente ao potencial de produção conhecido desde
a floração. Quando comparados com outros Países (Quadro I), os resultados
da Bairrada (10%) e Dão (10%) revelam uma menor influência de factores
climáticos pós-florais, na alteração do potencial de produção. Nas nossas
condições, o stress hídrico durante a maturação, embora mais intenso que
noutras regiões, apresenta uma menor variabilidade inter-anual, o que reforça
a adaptabilidade deste tipo de metodologia a estas condições.
-CONCLUSÃO
A fiabilidade dos modelos testados, permite disponibilizar informação precoce
sobre o potencial de produção, passível de utilização como suporte de medidas
orientadoras do sector. Todavia, os resultados apenas são aplicados a uma
zona de produção importante não permitindo a separação por sub-região ou
casta a não ser que estas sejam em número reduzido e/ou com datas de
floração bem separadas no tempo
No período da floração, a densidade da fracção polínica da atmosfera, não
representa senão um potencial de colheita. A precocidade com que são feitas
estas previsões, não permite integrar a influência de parâmetros posteriores à
floração tais como perturbações da fecundação e vingamento, doenças, stress
hídrico durante a maturação, rendimento industrial de transformação de uvas
em vinho. Todavia, não obstante a incidência de doenças possa ser importante
ao nível da parcela ou exploração, os seus efeitos são muito mais atenuados
quando se passa para a escala regional. Quanto ao rendimento industrial de
transformação, os bons resultados das previsões obtidas com a densidade
polínica determinada na floração, parecem relegar para segundo plano a sua
influência na produção. Por outro lado, a ligação aos relatórios agronómicos
permite fundamentar a explicação dos resultados brutos anuais obtidos pela
amostragem polínica e decidir relativamente à sua utilização no modelo e
consequente emissão ou não de uma previsão nesse ano.
Para além da viticultura, este método permite, a obtenção de informação
precoce sobre a produção de outras culturas, com expansão e importância
económica em Portugal e cuja amostragem simultânea sem originar acréscimos
significativos de encargos, pode contribuir para a diluição de alguns dos seus
custos fixos.
Todavia, não obstante os estudos em curso venham confirmar a eficácia do
modelo pólen para as condições climáticas de Portugal, há que ponderar
que o seu futuro depende da continuação da congregação de esforços
conseguida nos protocolos de colaboração/cooperação entre as várias
instituições, bem como a utilização Institucional dos dados fornecidos (única
razão da sua existência), passo importante no sentido da organização integral
do sector e a reformulação ou realização efectiva de medidas orientadoras
que lhe possam garantir uma saudável situação económica e social, vertentes
consagradas da defesa das Denominações de Origem.
