Cosa cambia con agricoltura di precisione e modelli previsionali?

Le sfide che l’ deve affrontare sono enormi, dovendo soddisfare contemporaneamente obiettivi sociali come l’aumento di richiesta di cibo a livello globale, preservare ed accrescere il patrimonio culturale, salvaguardare la biodiversità, adattarsi al cambiamento climatico, ed essere allo stesso tempo economicamente redditizia e tollerabile dal punto di vista ambientale nel lungo periodo. Il cambiamento climatico mette in pericolo la produzione agricola globale e, nel contempo, la domanda di prodotti alimentari cresce costantemente. Queste sfide globali sono riconosciute dalle organizzazioni internazionali (Sustainable Development Goals) e richiedono approcci integrati e strumenti specifici per la valutazione del rischio e per evidenziare opzioni alternative valide.

L’ prevede l’applicazione di tecniche digitali per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei processi produttivi e della gestione delle risorse. L’obiettivo principale è indirizzare gli agricoltori verso comportamenti e pratiche più sostenibili (minori input), soddisfacendo i bisogni presenti e nello stesso tempo salvaguardando quelli delle generazioni future. In particolare, l’agricoltura di precisione prevede l’applicazione di tecnologie in grado di gestire la variabilità spazio-temporale, associata a tutti gli aspetti della produzione agraria.

Quale la storia dell’agricoltura di precisione?

Possiamo datare la nascita dell’agricoltura di precisione negli anni ’60, ovvero con l’inizio dell’uso del GIS (Geographic Information Systems), che può essere considerato il primo strumento di agricoltura di precisione. Successivamente, tra la fine degli anni ’80 e l’inizio degli anni ’90, divenendo disponibili anche per l’agricoltura i ricevitori GPS (Global Positioning System), sono iniziate le moderne pratiche legate all’agricoltura, utilizzate dagli operatori del settore particolarmente sensibili a prendere decisioni sostenibili.

Quali i benefici dell’agricoltura di precisione?

Le tecnologie che sfruttano la guida satellitare permettono operazioni colturali in campo precise: si può ricorrere, ad esempio, a macchine operatrici dotate di sistemi intelligenti capaci di dosare i vari fattori produttivi (fertilizzanti, antiparassitari, diserbanti), consentendo una riduzione degli sprechi assieme all’ottenimento di prodotti più salutari e un maggiore rispetto per l’ambiente. Gli input esterni vengono pertanto forniti in base alle reali necessità dell’appezzamento o addirittura in base alle diverse aree riconosciute all’interno dello stesso, applicando tecnologie di precisione che generano risultati efficaci anche nelle piccole-medie aziende.

L’agricoltura di precisione si basa essenzialmente su strumenti cartografici e sensori che trasmettono informazioni dal campo. L’approccio cartografico utilizza le tecnologie remote sensing e GPS che, insieme all’analisi e all’elaborazione dei dati, forniscono funzionalità per trasferire indicazioni contenute nelle mappe ottenute a dispositivi utilizzati per l’applicazione a rateo variabile degli input. L’utilizzo dei sensori consiste nella misura, attraverso una vasta gamma di strumenti in continua evoluzione, di variabili da rilevare in campo, legate essenzialmente al suolo, alla pianta, ed al clima. Le tecnologie dell’informazione possono combinare i vari strumenti offrendo grandi potenzialità per migliorare l’efficienza, la sostenibilità e la produttività dei sistemi agricoli. In tal senso, l’effettiva capacità di raccogliere, manipolare, e visualizzare sorgenti eterogenee di dati per informare processi decisionali economicamente praticabili e ecologicamente sostenibili è fondamentale e al contempo difficile per la natura dinamica delle variabili necessarie per ottimizzare le strategie gestionali.

Lo sviluppo dei sensori e la riduzione dei costi di produzione degli stessi rendono possibile il monitoraggio dettagliato dell’azienda agricola in tempo reale. Questo permette l’applicazione di modelli previsionali a scala aziendale, che l’agricoltore o il tecnico possono usare per pianificare le attività in risposta alle mutevoli circostanze.

Piattaforme integrate che riescono a processare e a rendere disponibili, attraverso GIS e geo-database, in un unico ambiente, mappe derivate da varie fonti di acquisizione, e dati acquisiti in campo dai sensori, consentono un’analisi precisa della variabilità spaziale e temporale dell’azienda agricola. A ciò si aggiungono strumenti di supporto al monitoraggio in campo e modelli previsionali, che opportunamente utilizzati, analizzati ed integrati forniscono informazioni ed allarmi a supporto del processo decisionale.

Il valore aggiunto dei modelli previsionali

La modellistica in agricoltura affronta tutti i possibili aspetti: dalla crescita della coltura alla stima delle rese produttive, dalla nuova diffusione al rischio di attacco di insetti e malattie, dalla stima dei fabbisogni alle modalità di distribuzione dei vari input di produzione come acqua, fertilizzanti e prodotti per il contenimento delle malerbe. La maggior parte dei modelli richiede essenzialmente, per calcolo e applicazione, la combinazione di dati che descrivono il suolo (proprietà fisiche e chimiche), la coltura (varietà, data di semina/trapianto, sesto d’impianto), l’andamento meteorologico (rilievo in continuo dei parametri), riferiti al campo di applicazione per fornire supporto agli agricoltori ed a chi si occupa di assistenza tecnica.

Nonostante i benefici derivanti dall’uso dei modelli previsionali, la loro efficacia nella gestione agricola quotidiana ha anche limiti. In pratica, gli agricoltori si aspettano soluzioni pronte, che non sono fornite dai modelli. L’approccio può facilitare l’interazione dell’agricoltore col modello e la sua percezione, riducendo l’effetto “scatola chiusa”.

La disponibilità di dati in tempo reale e a scala di campo non può tradursi da sola nello sviluppo di tecniche gestionali ma, assieme ai modelli predittivi, può fornire un supporto fondamentale all’implementazione di pratiche agricole climate-smart. Infine i sistemi ICT possono affiancare lo sviluppo dei modelli facilitando l’automazione del monitoraggio e la tempistica degli interventi, nonché la risoluzione spaziale degli stessi e la loro visualizzazione.

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