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El Consejo Regulador de la Denominación de Origen Montes de Toledo ha celebrado la 17ª edición de los Premios Cornicabra en la cual el AOVE Casas de Hualdo de El Carpio de Tajo (Toledo) ha resultado vencedor del máximo galardón. Además, recibieron accésit La Pontezuela S.L.U. de Los Navalmorales y AlAlma del Olivo S.L. de La Guardia (Toledo), este último por segunda vez consecutiva. El premio "Maestro Molinero 2019" lo ha recibido Jesús Corcuera García-Tenorio, quien elabora el aceite en Casas de Hualdo.
Del aceite vencedor, el jurado destacó "su frutado verde intenso con aroma de manzana, hierba, tomate, alcachofa y otras frutas frescas”, además de ser "muy aromático y equilibrado, con valores medios de amargo y picante que le proporcionan una gran personalidad”.
Al acto de entrega acudieron el consejero de Agricultura del Gobierno regional, Francisco Martínez Arroyo, encargado de entregar el reconocimiento, junto al presidente de la DOP, Andrés Gómez Mora, y el presidente de Eurocaja Rural, Javier López Martín. Martínez Arroyo destacó la variedad cornicabra como una variedad "excepcional", e incide en su diferenciación como valor que permite a la DOP Montes de Toledo "competir al máximo nivel", alcanzando mercados como el estadounidense.
En este contexto surge OLIVITECH, con el objetivo de desarrollar un sistema de alerta que combine datos del olivo con la presencia de patógenos, la sintomatología, y la meteorología de cada parcela. Un consorcio multidisciplinar para un enfoque integralPara llevar a cabo esta iniciativa, se ha creado un equipo multidisciplinar coordinado por la Fundación Empresa Universidad Gallega (FEUGA), en el que participan Monet Tecnología e Innovación S.L., Aceites Abril S.L., Oleand Manzanilla Olive S.Coop.And, Deoleo Global, el Grupo de Investigación en Sistemas Agroambientais (GISA) de la Universidad de Vigo, y el Grupo de Investigación Botánica Sistemática y Aplicada de la Universidad de Córdoba.Fases del proyectoLa primera fase del proyecto se centrará en la validación de técnicas de recogida de datos automáticos y la toma de datos sobre la sensibilidad del olivo, la concentración de esporas, la sintomatología de las enfermedades, y la meteorología.