N.4 MODELLISTICA E SIMULAZIONE IN AGRICOLTURA

e è el o è di al a nt oo iè o o e. e a iel di n t i e ti n i, t, e; i. no si è . SCHEMI SPERIMENTALI N 63 Tutte le medie che hanno in comune una lettera non differiscono significativamente tra loro. Quindi la media 10,7 non è da considerarsi significativamente diversa dalla media 9, ma lo è dalla media 8,5. Quando due lettere attribuite a una media non sono consecutive in ordine alfabetico, si sottintende che siano comprese anche le lettere comprese alfabeticamente tra i due estremi. Nell esempio, la media 6,8 bd è da leggersi come bcd. Essa è quindi da considerarsi significativamente diversa solo dalla media 10,7, in quanto con tutte le restanti medie ha almeno una lettera in comune. N.4 Modellistica e simulazione in agricoltura L approccio modellistico permette di rappresentare realtà complesse, formate da elementi interrelati (sistema). Quando tali elementi non presentano relazioni tra loro, è più appropriato impiegare un approccio di tipo statistico (analisi della varianza, regressione, ecc.). Il termine modello ha un significato assai ampio e le sue forme sono anche molto diverse; generalmente i modelli si classificano come iconici, analogici e simbolici. In questo contesto, si fa riferimento ai modelli simbolici, matematici, risolti con approssimazione numerica e implementati come software per computer (modelli di simulazione). I modelli producono sequenze di valori numerici che rappresentano il comportamento nel tempo del sistema reale (simulazioni). Sono stati applicati all ambito agricolo a partire dagli anni 80 del secolo scorso, con scopi di ricerca, gestione e pianificazione. Tralasciando gli impieghi di ricerca, fondamentalmente orientati alla comprensione dei fenomeni, l applicazione dei modelli dà indicazioni su tempi e modalità degli interventi agronomici e sulle loro possibili conseguenze, fornendo previsioni sullo stato dell agrosistema e sui risultati produttivi delle attività agricole. il caso dell irrigazione: evitare di irrigare contiene i costi colturali ma, nel contempo, determina una diminuzione di resa produttiva. In tal senso il modello costituisce uno strumento per valutare l importanza o l utilità degli interventi colturali, i quali devono essere razionalizzati al fine di limitare i costi e diminuire l impatto negativo sull ambiente. I modelli di simulazione sono inoltre componenti fondamentali dei sistemi informatici di supporto alle decisioni (DSS, Decision Support Systems), essendo impiegati dai Servizi regionali che operano in agricoltura (Servizi Agrometeorologici, Servizi Fitoiatrici, Sistemi Informativi di monitoraggio agroambientale, ecc.). Tuttavia, la loro utilizzazione si estende anche a livello di assistenza tecnica o di singola azienda. I Servizi regionali operano impiegando dati territoriali pedologici, meteorologici e colturali per fornire in tempo reale previsioni che supportano le decisioni di intervento irriguo, di trattamento fitosanitario (anche con riferimento all applicazione delle prescrizioni agroambientali previste dai Piani di Sviluppo Rurale), l allerta per la protezione delle piante dalle gelate, la valutazione dei rischi legati a certe operazioni colturali come la fienagione o la raccolta dei cereali, la valutazione del rischio di incendio boschivo, la previsione dello sviluppo fenologico delle colture. Le informazioni vengono trasmesse agli utilizzatori tramite pagine web, oppure con l invio automatico di sms e posta elettronica. N03_1_Sperimentazione.indd 63 N 5/31/18 11:39 AM

SEZIONE N
SEZIONE N
MATEMATICA, STATISTICA, SPERIMENTAZIONE, MODELLISTICA, MISURAZIONI
La razionalizzazione degli interventi agronomici richiede conoscenze su suolo, clima, colture e sistema biologico (microrganismi, parassiti, malattie, malerbe...), sulle loro interazioni ed evoluzione a seguito degli interventi agronomici. Per quanto possibile, all’approccio descrittivo (qualitativo) dovrebbe seguire quello quantitativo che, coinvolgendo dati numerici, richiede misurazioni o esperimenti che trovano la loro naturale elaborazione con l’ausilio di strumenti matematici, statistici e modellistici, al fine di ottenere conoscenze utili a scopo decisionale.L’aspetto quantitativo può determinare anche differenze qualitative: in base all’andamento economico (aspetto quantitativo), si può avere il fallimento dell’azienda (aspetto qualitativo).Le oscillazioni continue di contenuto idrico del suolo possono comportare sia variazioni quantitative (diminuzione di resa colturale per siccità) sia qualitative (la coltura muore per carenza idrica e la resa si annulla).Per trattare gli aspetti quantitativi, abbiamo bisogno di strumenti matematici che permettano di descrivere le relazioni tra variabili e di prevedere fenomeni e comportamenti semplici. Quando la complessità dei fenomeni da trattare aumenta, cresce anche l’incertezza, cui è legato il rischio. A questo punto possiamo scegliere la strada della descrizione statistica o quella dell’approccio di sistema, con l’applicazione dei modelli di simulazione. L’approccio statistico risulta inoltre fondamentale per trattare errori e variabilità nelle informazioni (compresi i rischi che ne derivano), sia nella sperimentazione di campo sia con i modelli.Nella presente Sezione N del Manuale dell’Agronomo vengono illustrati sinteticamente gli Strumenti matematico-statistici, nonché gli elementi per una corretta applicazione della Sperimentazione e della Modellistica in agricoltura. Completano la trattazione gli elementi relativi ai Sistemi di misura. Spetta all’Agronomo la scelta dello strumento di volta in volta più idoneo allo scopo, per qualità e utilità delle informazioni, ma anche per semplicità e rapidità con le quali si ottengono le informazioni richieste.Nell’attività professionale, l’uso di strumenti di supporto decisionale (modelli, GIS) o di procedure di elaborazione numerica è, oltre che utile, sempre più spesso richiesto dalle normative o dagli enti pubblici con cui il professionista si deve rapportare. Rimane all’Agronomo la responsabilità di verifica normativa e di un uso corretto e consapevole di questi strumenti.Coordinamento di SezioneFrancesco DanusoRealizzazione e collaborazioniMarco Acutis, Pierluigi Bonfanti, Gian Carlo Calamelli, Francesco Danuso, Massimo Lazzari, Tiziano Tempesta