N.4 MODELLISTICA E SIMULAZIONE IN AGRICOLTURA

N63 N.4 MODELLISTICA E SIMULAZIONE IN AGRICOLTURA

N64 1. I modelli in agricoltura

N65

N66 2. Scopi generali

N67 3. Sistema, modello, simulazione

N68 4. Tipi di modello

N69 5. Ontologia dei sistemi

N70 5.1 Entità ontologiche

N71 5.1.3 Parametro

N72 5.1.4 Variabile ausiliaria

N73 5.1.7 Impulso

N74

N75

N76 7. Sequenza di calcolo

N77 8. Sviluppo del modello

N78 8.2 Costruzione del modello

N79 8.3.1 Linguaggi di programmazione

N80 8.3.2 Linguaggi di simulazione

N81 8.4 Verifica

N82 8.5 Analisi della sensibilità

N83 8.5.2 Sensibilità a larga scala

N84 8.6 Calibrazione

N85 8.6.2 Calibrazione rispetto a più variabili

N86

N87 8.6.4 Procedura di calibrazione

N88

N89 8.7.1 Validazione in mancanza di dati di osservazione

N90 8.7.4 Misure di differenze

N91 8.8 Analisi dell’incertezza

N92

N93 8.9 Valutazione e impiego dei modelli

N94 8.9.2 Applicazioni territoriali

N95 8.9.3 Qualità dei modelli e corretta applicazione

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