Progetto di Ricerca F.I.S.R. EVOLUZIONE DEI SISTEMI COLTURALI

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Progetto di Ricerca F.I.S.R.
EVOLUZIONE DEI SISTEMI COLTURALI A SEGUITO DI
CAMBIAMENTI CLIMATICI
(coordinatore: Dr. Domenico VENTRELLA)
RELAZIONE SUL PRIMO ANNO DI ATTIVITA’ AL 31-12-2007
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INTRODUZIONE GENERALE
Il presente rapporto tecnico descrive in maniera dettagliata le attività di ricerca svolte
nell’ambito del Progetto FISR “CLIMESCO” – Evoluzione dei sistemi colturali a seguito dei
cambiamenti climatici (decreto direttoriale 285/ric del 2/2/2006).
Coordinato dall’”Unità di Ricerca per i sistemi colturali degli ambienti caldo-aridi” di Bari
(CRA-SCA, Ex-Istituto Sperimentale Agronomico) del Consiglio per la ricerca e la
sperimentazione in agricoltura, CLIMESCO vede coinvolte altre 5 Unità Operative (UO) e 6
sub-unità finanziate mediante commesse esterne da ogni singola UO.
Il Progetto CLIMESCO si sviluppa preliminarmente lungo un percorso basato sulla
caratterizzazione pedo-climatica e sulla individuazione di aree agro-ambientali omogenee (Linea
1) nelle regioni di Sicilia e Puglia. L’individuazione nel territorio di aree omogenee dal punto di
vista pedo-climatico permette di definire una potenziale “offerta” di risorse messe a disposizione
per le varie colture che, a loro volta, rappresentano la “domanda” potenziale.
Il secondo passaggio si realizza attraverso la simulazione degli andamenti climatici nei
prossimi decenni relativamente alle aree oggetto di indagine. Tale obiettivo (Linea 2) è
perseguito attraverso tecniche di regionalizzazione di scenari climatici globali, operate dai
cosiddetti Global Climate Models mediante approcci di tipo sia statistico che dinamico.
Le attività descritte nella Linea 3 rappresentano importanti approfondimenti tematici,
aventi l’obiettivo di migliorare le conoscenze e i risvolti applicativi su singoli aspetti, ritenuti
strategicamente importanti nelle aree in studio. Congiuntamente, tali attività hanno anche
l’obiettivo di fornire data-set completi riguardanti la coltura, il suolo e la gestione agronomica,
indispensabili per la calibrazione e la validazione puntuale dei modelli di simulazione che
caratterizzeranno le attività della linea 4.
La definizione di scenari agroclimatici, l’analisi di impatto che tali condizioni potranno
avere sui sistemi colturali attualmente caratterizzanti le aree di indagine e la definizione di
interventi agronomici correttivi per conservare o eventualmente accrescere la loro sostenibilità
saranno le fasi finali che caratterizzeranno la Linea 4 la cui attività andrà a pieno regime a partire
dalla seconda annualità.
La presente relazione si articola secondo le attività previste nel Progetto rimodulato come
riportato nella Tabella 1. In particolare, i prodotti attesi nel primo anno di attività riguardano il
“Database delle fonti di dati pedologici, climatici e agronomici nelle aree di interesse per il
progetto” (R1: responsabile Dr.ssa Annamaria Castrignanò) e “L’individuazione dei modelli di
1
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------simulazione” capaci di prevedere efficacemente la risposta di colture rappresentative delle aree
oggetto dello studio” (R16: responsabile Dr. Michele Rinaldi) entrambi allegati alla presente
relazione. Questo rapporto, invece, descrive in maniera dettagliata lo stato di avanzamento di
tutte le attività previste dal Progetto ed effettivamente svolte.
Come supportato dalla presente relazione scientifica e dagli allegati suddetti, lo scrivente
coordinatore scientifico del Progetto CLIMESCO dichiara che l’attività scientifica svolta sino al
31-12-2007 ha consentito il raggiungimento degli obiettivi previsti per il primo anno.
Questo rapporto tecnico si suddivide in due parti. La prima riporta una sintesi delle attività
svolte nelle quattro linee di attività. La seconda, invece, dopo una breve esposizione delle
iniziative organizzate nell’ambito del Coordinamento, entra nel merito delle singole attività
previste dal Progetto con relazioni redatte dai singoli responsabili riguardanti le attività svolte, i
risultati conseguiti, i prodotti e gli scostamenti rispetto al piano scientifico iniziale.
Il Coordinatore Scientifico
Dr. Domenico Ventrella
2
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Tabella 1 - Attività di ricerca previste nel Progetto CLIMESCO articolate nell’ambito delle quattro Linee di ricerca
Linea 1 - Individuazione di aree agro-ambientali omogenee (responsabile:Dr.ssa A. Castrignanò)
1.
Attività 1.1 Costruzione di un Sistema Geografico Informativo (GIS) relativo a suolo, clima e sistemi
colturali (Responsabile Dr.ssa A. Castrignanò). Collaborazione con il Dipartimento di Agronomia, Coltivazioni
Erbacee e Pedologia dell’Università di Palermo: Prof. S. Raimondi (commessa esterna di UNIPA)
2.
Attività 1.2 Caratterizzazione climatica (Responsabile: Dr. G. Rana)
3.
Attività 1.3 Elaborazione dei dati secondo tecniche a) univariate per la produzione di mappe tematiche e
b) multivariate per la individuazione di aree agro-ambientali omogenee (Responsabile: Dr.ssa A.
Castrignanò)
4.
Attività 1.4 Valutazione dei caratteri dei suoli ed interpretazione dei pedopaesaggi (Responsabile Prof. A.
Buondonno)
Linea 2 – Cambiamenti climatici (responsabile: Dr. M. Miglietta)
5.
Attività 2.1 Simulazione di scenari climatici (Responsabile: Dr. M. Miglietta). Collaborazione con
l’Università degli Studi di Lecce: Prof. P. Lionello (Commessa esterna di CNR-ISAC)
Linea 3 - Ottimizzazione delle risorse idriche (responsabile: Prof. A. Caliandro)
6.
Attività 3.1.1 Strategie di gestione dell’irrigazione con acque saline (UNI-PA: Prof. G. Crescimanno)
7.
Attività 3.1.2 Dinamica della concentrazione salina lungo il profilo del suolo e valutazione della capacità
lisciviante delle piogge (UNI-FG: Prof. M. Monteleone)
8.
Attività 3.1.3 Verifica del fabbisogno di lisciviazione e del drenaggio nella gestione irrigua di terreni
suscettibili alla salinità (UNI-FG: Prof. M. Monteleone)
9.
Attività 3.1.4 Effetti dello stress idrico e salino sulla produzione quanti-qualitativa di due colture tipiche
dell’area metapontina ed evoluzione dei parametri fisico-chimici del suolo (CRA-ISA: Dr. Nicola Losavio)
10. Attività 3.1.5 Effetti della salinità sulle variabili irrigue (UNI-FG: Prof. M. Monteleone) - collaborazione con
il CNR-ISPA (Istituto di Scienze delle Produzioni Alimentari, Bari): Dr. V. Cantore – commessa esterna di
UNI-FG
11. Attività 3.2 Sistemi colturali e fabbisogni idrici (Responsabile: Dr. M. Mastrorilli)
12. Attività 3.3 Evoluzione dei coefficienti e delle resistenze colturali in relazione ai cambiamenti climatici
(Responsabile: Prof. M. Perniola) – collaborazione con CRA - Centro di ricerca per la cerealicoltura (Foggia) –
commessa esterna di UNIFG
13. Attività 3.4 Approfondimento delle procedure di valutazione dei parametri idrologici del suolo
normalmente richiesti dai modelli del bilancio idrico (Responsabile: Prof. A. Caliandro) - collaborazione con
il Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-ambientali, Università di Bologna: Prof. Patruno e Prof. Cavazza
e Patruno (commessa esterna di UNIBA)
Linea 4 - Simulazione di scenari colturali (responsabile: Dr. D. Ventrella)
14. Attività 4.1 Calibrazione e validazione dei modelli a scala puntuale (Responsabile: Dr. M. Rinaldi)
15. Attività 4.2 Adattamento del modello da scala puntuale a scala di comprensorio (up-scaling)
(Responsabile: Dr. G. Rana) – collaborazione con il Dipartimento di Produzione Vegetale dell’Università di
Milano: Prof. M. Acutis (commessa esterna di CRA-SCA)
16. Attività 4.3 Simulazione di scenari irrigui (Responsabile: Dr. D. Ventrella)
17. Attività 4.4 Ottimizzazione dell’uso del suolo in condizioni di limitata disponibilità delle risorse idriche,
utilizzando modelli di programmazione lineare (Responsabile: Prof. A. Caliandro)
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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------SINTESI DELLE ATTIVITA’ SVOLTE AL 31-Dicembre-2007
Linea 1: individuazione di aree agro-ambientali omogenee
(responsabile: Dr.ssa A. Castrignanò)
Nell’ambito delle aree selezionate, ricadenti nelle regioni Puglia e Sicilia, sono stati acquisiti dati
ed informazioni utili per la caratterizzazione agronomica e pedoclimatica. Il lavoro si è articolato
nelle seguenti fasi: costruzione di un database comprendente caratteristiche pedologiche
(proprietà fisiche, chimiche ed idrologiche), climatiche (medie pluriennali) ed agronomiche (land
use, sistemi colturali e pratiche agronomiche prevalenti) relativamente alle aree di studio;
georeferenziazione dei dati; omogeneizzazione dei dati (unità di misura e risoluzione temporale e
spaziale) provenienti da diverse fonti. I dati sono stati sottoposti a test statistici per verificare
l’omogeneità della varianza; ciò si è reso necessario a causa della diversa sorgente e numerosità
di dati per ciascuna fonte. I dati così acquisiti sono archiviati in ambiente GIS.
Dal punto di vista climatico, la prima attività ha riguardato il recupero dei dati agrometeorologici e l'analisi dei sensori (meccanici e/o automatici) utilizzati per la loro acquisizione,
al fine di stabilire le caratteristiche meteorologiche degli stessi per una precisa e dettagliata
definizione dell'errore sperimentale commesso nelle misure.
Le medie a lungo termine delle variabili climatologiche (valori mensili di temperatura e
precipitazione) e loro rispettive varianze, relative ad un sufficiente numero di anni, variabile per
ciascuna stazione, sono state sottoposte a test preliminari di qualità e di omogeneità.
I dati presi in considerazione riguardano: temperatura e umidità dell'aria, pioggia, radiazione
solare ed evapotraspirazione di riferimento, calcolata con il modello di Penman-Monteith ove
possibile, altrimenti con il modello di Hargreaves.
I dati, eventualmente corretti ed interpolati, al fine di integrare quelli mancanti, sono stati
sottoposti ad analisi geostatistica per la loro spazializzazione e restituzione in formato griglia.
Oltre che nelle pagine seguenti, l’attività svolta nell’ambito di questa linea è descritta in maniera
approfondita nella relazione che accompagna il Prodotto R1, contenuto nel CD allegato e
previsto nel Progetto “Database pedologico, climatico e culturale”.
Linea 2: cambiamenti climatici (responsabile: Dr. M. Miglietta)
La simulazione del clima nelle aree di interesse richiede l’applicazione di opportune tecniche di
regionalizzazione di scenari climatici globali, ossia di simulazioni effettuate da GCM (Global
Climate Models). La risoluzione correntemente utilizzata per simulazioni climatiche su scala
globale non consente una definizione ottimale della morfologia e dell'orografia dei bacini che
compongono l’area mediterranea. L'estrazione di informazioni su variabili importanti dal punto
di vista ambientale, quali temperatura, venti e precipitazioni, richiede necessariamente una
rielaborazione complessa delle informazioni derivate da simulazioni globali, ossia la loro
regionalizzazione.
Gli approcci alla regionalizzazione sono di tipo dinamico e statistico. Il Progetto prevede
l’applicazione di entrambi gli approcci per l’ottenimento di una più elevata risoluzione.
Nell’attività sinora svolta, sono stati acquisiti dati relativi ad alcuni modelli GCM (CSIRO-Mk2,
HADCM3 e CGCM2), relativamente agli scenari A2 e B2 per la previsione dei cambiamenti
climatici. Nell’ambito del downscaling dinamico, il sistema modellistico è stato validato
confrontando i risultati di temperatura superficiale simulati con quelli di ERA40 del centro
Europeo ECMWF, in cui si trova un buon accordo nelle zone continentali, mentre il modello
tende a sovrastimare il ciclo annuale nell’area Mediterranea. Sono stati reperiti i risultati di
downscaling dinamico prodotto con RegCM sui dati del GCM HadCM3.
Parallelamente, sono state sviluppate ed applicate tecniche di downscaling statistico di cui, una
prima fase, riguarda l’analisi Canonica della Correlazione (CCA) articolata in un percorso di
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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------training ed uno successivo di validation, concernente le precipitazioni. I buoni risultati
conseguiti consentono di estendere la metodologia messa a punto agli altri parametri
meteorologici necessari all’impiego dei modelli di simulazione della Linea 4. I risultati del
downscaling dinamico sono risultati in accordo con quelli del downscaling statistico.
Linea 3: ottimizzazione delle risorse idriche (responsabile: Prof. A. Caliandro)
Le attività previste per la prima annualità sono state attuate in ricerche di pieno campo ed in
ambiente protetto. Nel primo caso gli schemi sperimentali sono stati progettati e realizzati in
aziende private e sperimentali. Successivamente all’impianto delle colture si è proceduto alla
raccolta di tutti quei parametri inerenti a: accrescimento, conduzione agronomica e risposta
produttiva delle colture soggette a differenti trattamenti agronomici, caratterizzazione fisicochimica e stato idrico del terreno. In tutti i siti sperimentali, sono stati rilevati in continuo i
parametri meteorologici necessari per la determinazione dell’evaporazione di riferimento con
l’equazione di Penman-Monteith.
In particolare, in Sicilia sono state individuate parcelle coltivate a vite nelle quali si sono attuate
diverse strategie di somministrazione di acque saline che prevedono l’alternanza di acque a
diversa salinità (conducibilità elettrica). Sono state condotte intense campagne di misura durante
le quali sono stati rilevati numerosi parametri di tipo fisiologico per le piante di vite e di tipo
fisico-idraulico per quanto concerne il terreno.
La dinamica della concentrazione salina lungo il profilo del suolo e la valutazione della capacità
lisciviante delle piogge sono state approfondite nell’ambito della sperimentazione condotta in
ambiente protetto da parte dell’Università di Foggia. La stessa UO ha inoltre condotto una
ricerca in pieno campo presso azienda privata, con l’obiettivo di contribuire alla definizione dei
criteri per una corretta gestione della tecnica irrigua nel contesto pedo-climatico del Tavoliere
dove l’irrigazione con acqua salmastra è pratica diffusa e frequente. Per poter definire in maniera
corretta le condizioni al contorno inferiore del suolo, è stata scavata una trincea profonda 0,70 m
completamente impermeabilizzata con la deposizione, lungo le pareti ed il fondo, di un telo di
materiale plastico. Sei tubi drenanti, dislocati longitudinalmente in due gruppi di tre al fondo di
ogni trincea, consentono l’intercettazione delle acque di drenaggio.
Nel primo anno di attività, l’attività sperimentale è stata realizzata su coltura di pomodoro da
industria. Presso un’azienda privata del Metapontino su terreno argilloso, una ricerca di pieno
campo ha previsto la coltivazione di pomodoro sottoposta a quattro trattamenti irrigui basati sul
parziale o totale ripristino dell'evapotraspirazione massima e utilizzo di acqua dolce e salmastra.
Dopo la normale caratterizzazione del suolo, lo stato idrico e salino del suolo è stato monitorato
in continuo con apparecchiatura TDR, così come sono stati determinati i parametri
dell’accrescimento e della risposta produttiva del pomodoro alle variabili in studio.
Le colture ortive di pomodoro e carciofo sono state oggetto di sperimentazione presso il CDS “E.
Pantanelli” a Policoro (MT) da parte del CNR-ISPA. In particolare per entrambe le colture sono
state eseguite due prove per valutare il limite di intervento irriguo ottimale in relazione alla
salinità dell’acqua. Per il pomodoro, inoltre, una terza ricerca è stata effettuata per valutare gli
effetti del caolino sulla tolleranza alla salinità. Oltre alle normali determinazioni sulla pianta e il
terreno, sono stati rilevati anche gli scambi gassosi delle piante, la temperatura della canopy
(term. infrarosso) e la temperatura interna dei frutti (mediante l’impiego di termistori).
Il CRA-SCA ha svolto ricerche di pieno campo presso l'azienda sperimentale di Rutigliano
(Bari), in una zona con caratteristiche carsiche. Nell’ambito di questa ricerca è stato progettato e
realizzato un impianto sperimentale composto da simulatore di pioggia e "shelter anti-pioggia"
che prevede la coltivazione di specie a ciclo autunno-vernino (ad esempio frumento duro) e
primaverile.
5
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I consumi idrici giornalieri sono stati determinati su pomodoro ed asparago, allevati con diverse
tecniche irrigue finalizzate al risparmio idrico. Per quanto riguarda il pomodoro da industria
sono state confrontate la tecnica tradizionale (fila binata con restituzione del 100% dell’ET
stimata col metodo di Penman-Monteith) con l’irrigazione sub-ottimale (50% dell’ET) applicata
a: fila binata, fila continua e irrigazione alternata. Durante la stagione di crescita del pomodoro, è
stato monitorato lo stato idrico della coltura (tramite il pre-dawn leaf water potential). Nello
studio sui consumi idrici dell’asparago, avente come obiettivo finale la determinazione dei
coefficienti colturali calibrandoli sulla base delle moderne agro-tecniche, sono poste a confronto
due cultivar, due sistemi irrigui (irrigazione di superficie con ali gocciolanti e subirrigazione con
ali interrate a -30 cm) e quattro trattamenti irrigui (100 e 50% ETc, assenza di irrigazione dalla
fine di giugno, al termine della prima ‘gettata’, e da metà agosto, al termine della seconda
‘gettata’).
L’Università di Potenza ha svolto un’attività di ricerca riguardante lo studio dei coefficienti
colturali (Kc) e delle resistenze colturali in relazione ai cambiamenti climatici avvalendosi di
misure agrometereologiche e di dati derivanti da stazioni lisimetriche. La stima dei fabbisogni
idrici ed irrigui è stata condotta su frumento e pomodoro. Al fine di simulare il cambiamento
climatico è stato considerato lo scenario di emissione A2 dell’IPCC . Il deficit idrico potenziale è
stato ottenuto stimando l’evapotraspirazione di riferimento (ETo) mediante l’equazione di
Penman-Monteith, su base giornaliera, opportunamente ricalibrata modificando parametri
resistivi dell’equazione. I Kc per entrambe le colture sono stati corretti considerando i dati di
umidità relativa e di velocità del vento effettivamente misurati mentre l’impatto dei cambiamenti
climatici sulla durata delle fasi fenologiche è stato valutato considerando la somma termica delle
singole fasi.
Le procedure di valutazione dei parametri idrologici del suolo, richiesti dai modelli del bilancio
idrico, hanno rappresentato gli obiettivi della ricerca condotta dall’Università di Bari in
collaborazione con quella di Bologna. Su diversi tipi di suolo si sono determinati alcuni
parametri (massa volumica apparente, umidità, curva di ritenzione idrica, capacità idrica di
campo) e sono state individuate le relazioni principali che legano tali variabili.
Linea 4: simulazione di scenari colturali (responsabile: Dr. D. Ventrella)
L’ultima linea del progetto si articola in 3 attività. Nell’ambito della prima di queste,
“Calibrazione e validazione dei modelli a scala puntuale” (CRA-SCA) è stato effettuato uno
screening tra i modelli esistenti, per selezionare quelli in grado di simulare a passo temporale
giornaliero, a scala sia puntuale che comprensoriale, i principali sistemi colturali delle aree in
studio. I modelli che meglio hanno risposto allo scopo sono risultati: Epic, DSSAT, CropSyst e
SWAP. Le caratteristiche principali di tali strumenti sono dettagliatamente riportate nell’allegato
rapporto “Individuazione di modelli” (Risultato R16).
La seconda attività della Linea 4 ha riguardato la problematica dell’up-scaling. In questo primo
anno di attività ci si è concentrati sulla determinazione dell’evapotraspirazione reale di una
coltura (ET). Sono state effettuate delle misure di ET su vigneti di uva da vino, in Sicilia,
allevata ad alberello e sono state individuate le procedure per poter estendere a livello di campo
misure effettuate a scala di pianta.
Per quanto riguarda la Simulazione di scenari irrigui (CRA-SCA), l’attività sarà svolta, secondo
la programmazione a suo tempo elaborata, nella seconda annualità.
L’ultima attiività della linea 4 ha riguardato l’Ottimizzazione dell’uso del suolo in condizioni di
limitata disponibilità delle risorse idriche, utilizzando modelli di programmazione lineare (UNIBA). Con l’intento di definire l’allocazione ottimale della risorsa idrica disponibile, per le colture
praticate nell’area della Capitanata (vite, olivo, pesco, frumento duro, pomodoro da industria,
carciofo ed asparago) sono state effettuate ricerche bibliografiche riguardanti la risposta
6
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------produttiva al variare del volume stagionale di irrigazione. Sono stati utilizzati dati sperimentali di
nove colture erbacee (bietola da zucchero a semina autunnale e primaverile, mais da granella a
semina primaverile ed estiva, fagiolo borlotto da consumo fresco e secco, pomodoro da industria,
melanzana e peperone) mentre per la risoluzione di problemi di ottimizzazione in presenza di
vincoli è stato utilizzato un compilatore integrato denominato GAMS (General Algebric
Modelling System). I dati sperimentali sono stati regrediti attraverso la nota equazione di
Mitscherlich. Mediante la modellazione si è inteso ottimizzare la distribuzione dei volumi
stagionali di irrigazione tra le diverse colture, una volta assegnato un volume complessivamente
disponibile.
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ATTIVITÀ DI COORDINAMENTO DEL PROGETTO CLIMESCO
Responsabile: Dr. Domenico Ventrella (CRA-SCA).
L’attività scientifica del progetto CLIMESCO sono iniziate di fatto nel Gennaio del 2007.
In questo anno l’attività dell’ufficio di coordinamento, supportato oltre che dallo scrivente, dalla
Dr.ssa Maria Ardissone e dal Dr. Raffaele Lopez, ha riguardato sia aspetti di natura
amministrativa che di taglio scientifico. In particolare, per gli aspetti di carattere amministrativo
si è provveduto alla gestione dei contatti tra i partecipanti al Progetto con l’ufficio referente
Figura 1 – I due Convegni organizzati in ambito CLIMESCO
dell’ente finanziatore “Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca” e al
monitoraggio delle attività di rendicontazione di tutte le spese sostenute nell’ambito del Progetto.
Nel corso del 2006 si sono svolte, presso la sede del CRA-SCA di Bari, due riunioni di
programmazione riguardante l’intero Progetto e la linea 3 (rispettivamente il 21 Settembre e il 28
Novembre). Successivamente, il 28 Novembre del 2007 si è tenuto un workshop in cui, alla
presenza del tutor del Progetto Prof. Paolo Sequi, ogni singolo responsabile del progetto ha
esposto una relazione sulle attività svolte e i risultati ottenuti nel primo anno.
Nel corso del 2007, presso la sede di Bari del CRA-SCA, si sono tenuti i seguenti seminari:
•
Controllo della qualità e stima dei dati mancanti su serie mensili di temperatura e
precipitazione, Dr. Domenico Vitale, Gianfranco Rana – 23 Maggio 2007;
•
Strumentazione e metodologia per il controllo delle condizioni ambientali a
diversi livelli di CO2, Dr.ssa Laura D’Andrea– 19 Luglio 2007;
8
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------•
Tecniche di rilievo topografico mediante GPS differenziale, Ing, Giuseppe
Perrucci (GEOTOP ITALIA), presso l’Azienda Agraria Sperimentale “Agostinielli” di
Rutigliano – 16 e 17 Ottobre 2007.
Il 16 Gennaio 2007, a Palermo, si è tenuto un workshop dal titolo “Irrigation, salinization
and desertification” organizzato dalla Prof.ssa G. Crescimanno dell’Unità Partecipante
“Università di Palermo” e in collaborazione con l’ufficio di coordinamento.
Un’altra importante iniziativa di divulgazione è stata l’organizzazione del convegno
“Vulnerabilità dei sistemi colturali ai cambiamenti climatici” tenutosi a Bari, presso la Fiera del
Levante, il 18 e 19 Ottobre 2007. Coofinanziato dal Progetto CLIMESCO e da due Progetti
Figura 2 – Il Sito WEB del Progetto CLIMESCO
Europei in atto presso il CRA-SCA (ADAGIO e WEMED), l’evento ha visto la partecipazione di
esperti nazionali ed internazionali e si è articolato in due parti. Nella prima si sono trattati temi
generali riguardanti gli effetti dei cambiamenti climatici sulla produttività delle specie agrarie.
Nella seconda, sono stati esposti casi studio riguardanti aree geografiche e sistemi colturali
rappresentativi del territorio nazionale, includendo specie sia erbacee che arboree.
9
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------E’ stata costituita ed è operativa, dal mese di Novembre 2007, il sito WEB del Progetto
CLIMESCO all’indirizzo http://climesco.entecra.it (Fig. 2).
Sempre nel corso del 2007, il coordinatore del Progetto ha presentato le attività del
Progetto nell’ambito dei seguenti Convegni nazionali ed internazionali:
•
Assemblea Generale 2007 dell’”European Geosciences Union”, Vienna (Austria), 15 – 20
April 2007;
•
Conferenza Nazionale 2007 dei Cambiamenti Climatici, Roma 12-13 Settembre 2007;
•
Cambiamenti climatici e rischi geologici in Puglia (Ordine Regionale dei Geologi della
Puglia), Sannicandro (BA), 30 Settembre 2007;
•
V Convegno dell’’Associazione Italiana Società Scientifiche Agraria”, Foggia 10-12
Dicembre 2007.
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ATTIVITÀ 1.1
“Costruzione di un Sistema Geografico Informativo (GIS) relativo a suolo, clima e
sistemi colturali”. Responsabile: Dr.ssa Annamaria Castrignanò (CRA-SCA).
Attività svolta
Per quanto riguarda l’attività 1.1 “Costruzione di un Sistema Geografico Informativo
(GIS) relativo a suolo, clima e sistemi colturali”, il lavoro svolto è stato orientato alla
realizzazione di layers informativi dei vari tematismi di interesse da implementare in un progetto
GIS. Questa attività ha richiesto la raccolta di informazioni di diverso tipo relative alle due aree
di studio, la Capitanata e il bacino di Delia-Nivolelli.
Dopo una previa scelta del tipo di informazioni, principalmente sulla base della qualità e
dell’attendibilità della fonte, è stata effettuata una operazione di omogeneizzazione dei dati, al
fine di uniformare le unità di misura e la risoluzione temporale e spaziale, a causa della diversità
delle sorgenti.
I dati raccolti e immagazzinati nel GIS sono in formati differenti, a seconda della tipologia
del dato e della fonte da cui sono stati ottenuti. In particolare, i dati relativi a campionamenti
puntuali di suolo erano originariamente riportati sotto forma di database alfanumerico, mentre
per le carte di suolo, uso del suolo, geologia e topografia, erano originariamente in supporto
cartaceo. L’utilizzo delle coordinate geografiche dei dati puntuali e la georeferenziazione delle
carte in formato cartaceo ha consentito la digitalizzazione di tutti i dati a disposizione e la loro
rappresentazione vettoriale in ambiente GIS, corredati dai relativi database alfanumerici.
Gli elementi fisiografici ed amministrativi, utili all’individuazione delle aree di studio, e le
informazioni topografiche ed idrografiche sono stati digitalizzati a partire dalla cartografia
topografica ufficiale edita dall’Istituto Geografico Militare in scala 1:25.000 e, per informazioni
di maggiore dettaglio disponibili nella zona di Delia-Nivolelli, dalla Carta tecnica regionale in
scala 1:10.000 edita dalla Regione Sicilia. Le informazioni digitalizzate sono state
immagazzinate nel GIS in formato shapefile.
Particolare impegno ha richiesto la digitalizzazione di punti quotati, effettuata nell’area di
studio del bacino di Delia-Nivolelli, a partire dalle carte tecniche regionali, finalizzata alla
realizzazione di un modello digitale del suolo ad alta risoluzione. In particolare, un primo
campionamento di 2364 punti quotati è stato effettuato su cartografia tecnica di base in scala
1:5.000; in seguito, al fine di ottenere una più omogenea distribuzione dei punti nell’area di
11
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------studio, è stato effettuato un ulteriore campionamento di 1227 punti dalla Carta Tecnica
Regionale in scala 1:10.000.
Per quanto riguarda la caratterizzazione geolitologica delle aree di studio, la
digitalizzazione del dato è stata preceduta da una fase di interpretazione delle unità geologiche
riportate sulla cartografia ufficiale, al fine di individuare delle classi litologiche aventi
caratteristiche tessiturali simili. In particolare, per tale attività sono state consultate le note
illustrative della Carta Geologica d’Italia, dei fogli geologici n. 163, 164, 155 e 156 per la
Capitanata e 257 e 265 per il bacino di Delia-Nivolelli, edita in scala 1:100.000 dal Servizio
Geologico Nazionale. Le classi geolitologiche individuate sono state digitalizzate ed
immagazzinate nel GIS in formato shapefile.
Per ciò che attiene ai dati climatici, sono stati raccolti i dati di temperatura e di pioggia di
alcune stazioni nelle aree di studio. Per la zona della Capitanata, i dati climatici sono stati
immagazzinati successivamente alle procedure di analisi di qualità del dato effettuate nell’ambito
dell’attività 1.2 del progetto, relativamente a venti stazioni termo-pluviometriche dell’Istituto
Idrografico della Regione Puglia. Nel GIS sono state calcolate le statistiche di base per le varie
stazioni. Per quanto riguarda i dati climatici dell’area di Delia-Nivolelli, sono disponibili i dati
termo-pluviometrici di 5 stazioni climatiche, su cui sono attualmente in corso le elaborazioni per
l’analisi di qualità del dato sempre nell’ambito dell’attività 1.2.
Risultati conseguiti
Il risultato finale per l’attività 1.1 è rappresentato da due progetti GIS relativi alle due aree
di studio. Per tale prodotto, tutti i dati sono stati ricondotti ad uno stesso sistema di riferimento
geografico per poter essere implementati in uno stesso progetto GIS. Per quanto riguarda l’area
di studio della Capitanata, i layers del GIS sono stati georeferenziati secondo il sistema di
riferimento U.T.M. fuso 33, con Datum WGS84, mentre per l’area di Delia-Nivolelli è stato
utilizzato lo stesso sistema di riferimento, ma con datum ED50.
Il progetto GIS dell’area della Capitanata comprende i seguenti layers:
•
Elementi geografici – comprendente i limiti amministrativi regionali e provinciali e i
confini delle aree di studio; l’idrografia superficiale e gli elementi topografici utili
alla comprensione delle caratteristiche fisiografiche dell’area di studio;
•
Telerilevamento – contenente le immagini telerilevate dell’area della Capitanata
datate 5 Aprile e 26 Luglio 2006. Tale layer contiene, inoltre, la mappa di uso del
12
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------suolo dell’area della di studio ottenuta mediante classificazione supervisionata
dell’immagine LANDSAT TM del 26 luglio 2006;
•
Geolitologia – comprendente la caratterizzazione geolitologica e la digitalizzazione
delle seguenti classi litologiche individuate nell’area di studio: 1) Calcari del
Cretaceo, 2) argille plio-quaternarie, 3) sabbie plio-quaternarie, 4) depositi ghiaiosi
plio-quaternari, 5) depositi marini terrazzati, 6) depositi alluvionali terrazzati e 7)
depositi d’alveo attuali.
•
Suolo – comprendente lo shapefile ed il database alfanumerico associato di 1353
profili pedologici provenienti da diverse fonti;
•
Clima – comprendente lo shapefile dell’ubicazione delle 20 stazioni termopluviometriche del Servizio Idrografico della regione Puglia ed il database
alfanumerico ad esso associato recante le statistiche di base relative ai dati di
temperatura e di pioggia, calcolate dopo l’analisi di qualità del dato.
Il progetto GIS dell’area Delia-Nivolelli comprende i seguenti layers:
•
Elementi geografici – comprendente i limiti amministrativi regionali e provinciali,
l’idrografia superficiale e i confini delle aree di studio. Il layer comprende, inoltre,
un dataset di punti quotati digitalizzati dalla cartografia tecnica regionale della
regione Sicilia, al fine di realizzare un modello digitale del sottosuolo. Sono anche
riportati i fogli n° 617080, 617120, 617160, 618090, 618100 e 618130 della Carta
Tecnica Regionale in scala 1:10.000.
•
Telerilevamento – In questo layer sono riportate le ortofoto in bianco e nero che
fungeranno da supporto nella fotointerpretazione per l’individuazione delle aree
viticole; più precisamente si tratta di ortofoto n° 6171, 6172, 6183 e 6184 con
risoluzione 1.5 m e prodotte dall’Assessorato Territorio e Ambiente della Regione
Sicilia, realizzate con volo del 1997;
•
Geolitologia – comprendente la caratterizzazione geolitologica e la digitalizzazione
delle seguenti classi litologiche individuate nelle aree di studio: 1) Argille marnose,
2) depositi alluvionali, 3) depositi litorali;
•
Suolo – comprendente lo shapefile ed il database alfanumerico associato della mappa
pedologica, della mappa di uso del suolo e di 330 campioni di suolo. Sono stati
inoltre inseriti i dati relativi a 10 profili PIT aperti nella zona nell’ambito di studi
precedenti;
13
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------•
Clima - comprendente lo shapefile dell’ubicazione di 5 stazioni, sui cui dati è
attualmente in corso l’analisi di qualità del dato nell’ambito dell’attività 1.2.
Prodotti
Fiorentino C., Tarantino C., Castrignanò A., Pasquariello G., 2006. Use of geostatistical
analyses to improve classification, Atti del Convegno “Spatial Data Methods for Enviromental
and Ecological Processes” Foggia - Baia delle Zagare – Italia.
Fiorentino C., Tarantino C., Castrignanò A., Pasquariello G., 2006. Uso dell’informazione
spaziale per il miglioramento della classificazione. Atti del Convegno “10a Conferenza
Nazionale ASITA” Bolzano – Italia.
Scostamenti rispetto al piano scientifico
Il ritardo nella consegna dei dati meteorologici in formato cartaceo relativi al bacino di
Delia-Nivolelli e la loro digitalizzazione hanno causato uno scostamento nei tempi di consegna
dei dati sottoposti ai necessari controlli di qualità.
Per quanto attiene a tutti gli altri layers tematici, non ci sono scostamenti, per cui il
progetto GIS risulta attualmente in consegna al coordinamento del progetto.
14
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 1.2
“Caratterizzazione climatica”. Responsabile: Dr. Gianfranco Rana (CRA-SCA).
Attività svolta
Il lavoro svolto può essere suddiviso in cinque sotto-attività sotto specificate.
L’analisi ha riguardato 20 stazioni agrometeorologiche della Capitanata e 4 stazioni della
provincia di Trapani.
Controllo di qualità delle serie di Temperatura: Consistenza Assoluta
Inizialmente, il dato è stato filtrato affinché fossero verificate le seguenti condizioni:
•
Tmin < Tmax;
•
- 20 °C < Tmin, Tmax < + 50 °C.
Qualora non venisse verificata una delle condizioni anzidette il dato è stato considerato
scorretto ed inevitabilmente rigettato.
Controllo di qualità delle serie di Temperatura: Controllo Climatologico
Per ognuna delle stazioni, si è stimata la climatologia mensile attraverso il calcolo delle 12
medie mensili μ i ottenute considerando tutte le osservazioni mensili dell’intero periodo di
rilevamento. Allo stesso modo è stato calcolato σ i , lo scarto quadratico medio da μ i ,
relativamente ad ogni mese. L’ipotesi di normalità delle distribuzioni mensili è stata testata e
validata tramite il test di Shapiro – Wilk.
L’individuazione di eventuali anomalie presenti nei dati è stata condotta considerando
come tali quelle osservazioni che ricadevano nelle code della distribuzione. Nello specifico:
•
se il valore xij è compreso nell’intervallo [−2σˆ ,+2σˆ ] allora il dato è stato considerato
corretto;
•
se il valore xij è risultato esterno all’intervallo [−2σˆ ,+2σˆ ] , il dato è stato considerato
sospetto e si è proceduto ad un ulteriore confronto con le osservazioni rilevate in quel
mese nelle altre stazioni di rilevamento (controllo spaziale).
Il controllo spaziale, applicato ai dati, accerta se l’anomalia rispetto alla climatologia
riscontrata in una determinata stazione si fosse verificata anche in altri siti di rilevamento, per
cui:
15
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------•
se il valore xij è risultato esterno all’intervallo [−3σˆ ,+3σˆ ] e almeno un’osservazione
rilevata in quel mese in una delle altre stazioni è risultata dello stesso segno e
maggiore di due deviazioni standard il dato viene considerato corretto, altrimenti non
valido;
•
se il valore x ij è risultato esterno all’intervallo [−2σˆ ,+2σˆ ] , ma minore in valore
assoluto di tre deviazioni standard e presenta lo stesso segno di almeno un’altra
osservazione rilevata in quel mese in una delle altre stazioni il dato viene considerato
corretto, altrimenti non valido.
Il controllo di qualità delle serie di precipitazione
Il controllo di qualità della precipitazione si prefigge di identificare valori eccessivi di
precipitazione mensile non rispondenti a realtà, (dovuti o ad errori di digitazione dati o alla
registrazioni di valori di pioggia cumulata su più giorni) ed eventuali periodi non segnalati di
mancato funzionamento della stazione.
Data la forte asimmetria distributiva delle precipitazioni, si è proceduto ad una
trasformazione dei dati assumendo che i logaritmi delle osservazioni mensili rilevate nelle
diverse stazioni avessero una double exponential distribution (Fisher Tippett Type I).
La forma funzionale di tale distribuzione è data da
x − μ in cui la variabile x è collegata alla variabile u tramite un
F (u ) = exp[−e −u ] con u =
σ
parametro di posizione μ e un parametro di scala σ > 0 .
La stima dei parametri anzidetti è stata condotta seguendo la procedura indicata da Kimball
1
(Sneyaers, 1990).
Una volta stimati i parametri di posizione e di scala per ogni mese, si è proceduto alla
trasformazione dei dati tramite: u = x − μ . Alla luce di quanto anzi detto il controllo per eliminare
σ
i valori sospetti di precipitazione non rispondenti a realtà è stato condotto nel modo seguente:
•
se il valore u dello scarto standardizzato del dato è risultato compreso nell’intervallo
[−2σˆ ,+2σˆ ] allora il dato associato viene considerato corretto;
•
se il valore u dello scarto standardizzato è risultato esterno all’intervallo [−2σˆ ,+2σˆ ] , il
dato associato viene considerato sospetto e si procede ad un ulteriore confronto con
1
Sneyers, R., 1990., On the Statistical Analysis of Series of Observation, Technical note n°143, World
Meteorological Organization N°415.
16
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------gli scarti calcolati per quel mese nelle altre stazioni di rilevamento (controllo
spaziale).
Il controllo spaziale, applicato ai dati, accerta se l’anomalia rispetto ai livelli di
precipitazione riscontrati in una determinata stazione si fosse verificata anche in altri siti di
rilevamento, per cui:
•
se il valore u dello scarto standardizzato è risultato esterno all’intervallo [−3σˆ ,+3σˆ ] e
almeno un valore dello scarto calcolato per quel mese in una delle altre stazioni
circonvicine è risultato dello stesso segno e maggiore di due deviazioni standard il
dato viene considerato corretto, altrimenti non valido;
•
se il valore u dello scarto è risultato esterno all’intervallo [−2σˆ ,+2σˆ ] , ma minore in
valore assoluto di tre deviazioni standard e presenta lo stesso segno di almeno un
altro scarto calcolato per quel mese in una delle altre stazioni circonvicine il dato
viene considerato corretto, altrimenti non valido.
Risultati
Le serie storiche ricostruite sono a disposizione del progetto su supporto informatico, sotto
forma di dataset in MS-Excel.
Ricostruzione delle serie di temperatura
Una volta effettuato il controllo di qualità dei dati ed aver eliminato le eventuali anomalie
presenti nelle serie si è proceduto alla ricostruzione delle stesse andando a stimare le
osservazioni mancanti e quelle ritenute anomale.
La metodologia di stima utilizzata ha fatto riferimento alla seguente:
( y1 ) = σ 1t + μ1 dove ( y1 ) è il valore da stimare della serie y1 ;
t =
x −μ
σ
;
x serie competa di lungo periodo maggiormente correlata con y1 rispetto alle altre stazioni
circonvicine.
Poiché l’applicazione di tale metodologia richiede la presenza di una serie completa di
lungo periodo si è proceduto in primo luogo a ricostruirne una seguendo la metodologia legata
all’approccio moderno o stocastico di analisi statistica delle serie storiche.
A tale scopo è stato individuato un modello ARIMA seguendo la procedura proposta da
Box e Jenkins.
17
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------La scelta della serie di lungo periodo da ricostruire con tale approccio è ricaduta, sia per
quanto riguarda le temperature minime che le massime, sulle rilevazioni effettuate presso la
stazione di Cerignola poiché offrivano:
- un’adeguata copertura dell’intero periodo di osservazione dal 1930 al 2003;
- una sufficiente continuità delle osservazioni (da Gennaio 1930 a Novembre 1974)
indispensabile per una corretta individuazione del processo stocastico generatore;
- un basso numero di osservazioni mancanti (21 per le massime e 18 per le minime).
Ricostruzione delle serie di precipitazione
Per la ricostruzione dei dati mancanti di precipitazione, dopo aver effettuato il controllo di
qualità ed aver depurato le serie da eventuali anomalie si è proceduto al calcolo dei coefficienti
di correlazione tra le variabili trasformate e successivamente alla ricostruzione delle serie
stimando i dati mancanti tramite
( y1 ) = σˆ 1u x + μˆ 1 , dove ( y1 ) è il valore da stimare della serie y1 ;
ux =
x − μˆ
σˆ
;
x serie completa di lungo periodo maggiormente correlata con y1 rispetto alle altre stazioni
circonvicine.
Le serie storiche omogeneizzate, controllate ed, eventualmente, ricostruite, sono state
consegnate ai colleghi del CRA-SCA che svolgono l’attività 1.1 e ai colleghi che svolgono
l’attività 2.1 del CNR-ISAC di Lecce.
Quest’attività ha rispettato i tempi indicati nella proposta di progetto.
18
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 1.3
“Elaborazione di dati secondo tecniche a) univariate per la produzione di mappe tematiche
e b) multivariate per la individuazione di aree agro-ambientali omogenee”.
Responsabile: Dr.ssa Annamaria Castrignanò (CRA-SCA)
Attività svolta
Per quanto riguarda l’attività 1.3 “Elaborazione di dati secondo tecniche a) univariate
per la produzione di mappe tematiche e b) multivariate per la individuazione di aree agroambientali omogenee”, il lavoro ha riguardato la spazializzazione dei dati puntuali mediante
diverse metodologie geostatistiche.
- Per quanto riguarda il ‘data set’ dei parametri del suolo per l’area di studio della
Capitanata, preliminarmente alle successive elaborazioni geostatistiche e statistiche, sono stati
effettuati dei controlli di qualità nell’attività 1.1. Un ulteriore processo di omogeneizzazione
della varianza si è reso necessario a causa della diversa sorgente e numerosità di dati per
ciascuna fonte. In particolare, quest’ultimo processo ha riguardato la suddivisione dell’area
d’interesse in classi caratterizzate da una stessa fonte di dati e unità di paesaggio. Per ciascuna di
esse per ogni parametro è stata calcolata la varianza, che è stata assunta come misura dell’errore
dei dati nella successiva fase di interpolazione.
Relativamente all’interpolazione dei dati, per quei parametri che mostravano un alto grado
di continuità sia in superficie che in profondità, essenzialmente i parametri relativi alla tessitura e
alle proprietà idrauliche, si sono applicate tecniche multivariate (cokriging con errore), mentre,
per quelli poco correlati con le altre variabili (pH, sostanza organica, CSC), tecniche univariate
(kriging ordinario con errore).
Le uscite di tali elaborazioni geostatistiche sono state prodotte in formato ASCII in modo
da poter essere importate in qualsiasi sistema GIS. Al fine di operare una sintesi dei numerosi
parametri di suolo stimati, si è proceduto anche ad una loro classificazione “unsupervised” in
aree omogenee secondo due criteri: il primo basato sulle correlazioni statistiche fra le diverse
variabili; il secondo in base al grado di contiguità spaziale dei campioni. L’adozione di questi
due criteri si è resa indispensabile al fine di evitare l’eccessiva frammentarietà spaziale, che si
ottiene comunemente con gli algoritmi di clustering tradizionali. A tale scopo si è impiegata una
tecnica di clustering basata sulla stima non parametrica della funzione densità ed utilizzando
come variate, oltre i parametri stimati di suolo alle due profondità, anche le coordinate.
Preventivamente all’applicazione della procedura di clustering, tutte le variabili sono state
19
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------standardizzate a media 0 e varianza unitaria. Quest’ultimo approccio è stato preferito ad altri più
comunemente usati in passato perché, oltre ai numerosi vantaggi di natura statistica, consente
anche un miglior adattamento della partizione spaziale prodotta alle caratteristiche ambientali
specifiche, con cluster di diversa forma, estensione e numerosità, caratterizzati da sufficiente
compattezza. L’inconveniente principale è però la richiesta notevole di risorse computer e di
tempo calcolo, per cui si è scelto un livello di risoluzione non elevato, con passo di griglia pari a
500 m.
- Per quanto riguarda l’area di studio del bacino di Delia-Nivolelli, si è voluto realizzare un
modello digitale della quota (DEM) ad alta risoluzione, da utilizzare come informazione
secondaria esaustiva (nota ad ogni cella della griglia di interpolazione), al fine di migliorare la
stima delle variabili primarie di suolo, campionate in modo sparso.
A tale scopo l’insieme totale dei punti quotati (3591), acquisiti nell’attività 1.1, sono stati
suddivisi in 2 file indipendenti: uno di 2635 punti, da utilizzare per la realizzazione del DEM, e
l’altro di 956 punti da utilizzare in fase di validazione. Quest’ultimo file è stato estratto dal file
totale in modo da garantire una distribuzione uniforme dei punti di validazione sull’area in
esame. Per ottenere ciò si è applicato un algoritmo di ricerca basato sulla simulazione di tipo
annealing.
Per la costruzione del DEM si sono applicate tecniche di tipo geostatistico; l’accuratezza
del DEM, così ottenuto, è stata comparata con quella di un DEM realizzato con una delle
tecniche spline, attualmente largamente utilizzate, del tipo a “thin-plate”. Poiché l’insieme dei
dati quotati mostra un trend spaziale (variabile non stazionaria), una variabilità di tipo
anisotropico, con massimo gradiente in direzione 40° dal Nord geografico, ed una distribuzione
non simmetrica dei valori, con significativi scostamenti dalla gaussianità, è stato necessario
adottare un trattamento particolare dei dati. Più specificatamente, i dati sono stati
preventivamente trasformati mediante un’anamorfosi gaussiana ed è stata quindi applicata la
tecnica delle variabili intrinseche di ordine k, relativa alla geostatistica non stazionaria. La
variabilità totale è stata scomposta in una componente sistematica (trend), rappresentata da un
polinomio lineare nelle coordinate x e y, e in una componente stocastica, descritta da una
funzione di covarianza generalizzata di tipo lineare. Per la stima della quota ai nodi di una griglia
di passo pari a 5 m, si è applicato il kriging ordinario, utilizzando la covarianza generalizzata al
posto del più comunemente noto variogramma.
20
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Risultati conseguiti
I risultati del clustering per l’area della Capitanata sono stati prodotti in formato ArcView e
ad ogni shape files sono state associate delle tabelle esplicative, nelle quali sono presenti per
ognuno degli 8 cluster individuati i valori medi e le deviazioni standard di ogni parametro
analizzato sia per lo strato superficiale che, dove esso è presente, per lo strato profondo (tab. 1).
Tabella 1: Risultati del clustering (s= strato superiore (0-0.40 m); i= strato inferiore (< 0.40 m); m=media;
d.st=deviazione standard)
Oltre ai files delle aree omogenee (cluster) sono stati prodotti i file ASCII (formato raster),
dei valori interpolati di ogni parametro elaborato. Questi files sono facilmente importabili in
qualsiasi sistema GIS e quindi rappresentabili graficamente, producendo per ogni singolo
parametro, alle due profondità, le corrispondenti mappe tematiche.
Per quanto riguarda il DEM di Delia-Nivolelli, sono stati prodotti in formato raster i file
dei valori ottenuti con tecniche geostatistiche delle stime della quota (figura 1) e degli estremi
dell’intervallo fiduciale al 95% di probabilità (figura 2 e 3). Per il DEM ottenuto con la tecnica
spline si è realizzato il solo file dei valori stimati
21
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Fig.1. DEM elaborato applicando tecniche inferenziali di tipo geostatistico.
Fig.2. Estremo inferiore dell’intervallo fiduciale al 95% di probabilità relativo alla figura precedente.
22
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Fig.3. Estremo superiore dell’intervallo fiduciale al 95% di probabilità relativo alla figura 1.
Il test di validazione, svolto per i due modelli di DEM, ha prodotto risultati soddisfacenti e
sufficientemente equivalenti per i due metodi: errore medio: -0.12 m e -0.09 m; deviazione
standard: 3.78 m e 3.83 m, rispettivamente per il metodo geostatistico e per quello delle spline.
Gli errori sperimentali sono stati interpolati con tecniche geostatistiche, producendo le mappe di
errore per i due metodi, sufficientemente simili e con andamento prevalentemente erratico.
Prodotti
Nei giorni 16-17 ottobre 2007 si è svolto, presso l’Az. Agricola Sperimentale
"Agostinielli" del CRA–SCA, Rutigliano (Ba), il Corso “Tecniche di rilievo topografico
mediante GPS differenziale”, organizzato nell’ambito del Progetto CLIMESCO con lezioni
teoriche ed esercitazioni in campo tenute dall’Ing. Giuseppe Perrucci della GEOTOP ITALIA.
Partecipazione al Convegno “Vulnerabilità dei sistemi colturali ai cambiamenti climatici”,
Bari 18-19 Ottobre, ove è stata presentata la comunicazione orale dal titolo: Analisi climatica e
applicazione del CERES-wheat in Capitanata. E. Barca, A. Castrignanò e B. Basso.
Un black-out prolungato, ripetute interruzioni della rete intranet del laboratorio e le
notevoli richieste di tempo computer per le analisi geostatistiche multivariate hanno impedito la
realizzazione, entro la fine del 2007, delle mappe tematiche dei singoli parametri del suolo del
bacino Delia- Nivolelli alle tre profondità di campionamento.
23
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ATTIVITÀ 1.4
“Valutazione dei Caratteri dei Suoli ed Interpretazione dei Pedopaesaggi”
Responsabile: Prof. Andrea Buondonno (Dipartimento di Scienze Ambientali, Seconda
Università degli Studi di Napoli)
Attività svolta
L’Attività 1.4 si inserisce nella Linea 1 “Individuazione di Aree Agro-Ambientali
Omogenee” (Capofila: Dott.ssa A. Castrignanò) del Progetto CLIMESCO. Obiettivi specifici
dell’Attività 1.4 sono la valutazione dei caratteri dei suoli e l’interpretazione dei pedopaesaggi
nei “sistemi omogenei multivariati” individuati nell’ambito dell’Attività 1.3 “Elaborazione dei
dati secondo tecniche a) univariate per la produzione di mappe tematiche e b) multivariate per la
individuazione di aree agro-ambientali omogenee” (Responsabile: dott.ssa A. Castrignanò)
pertinente alla stessa Linea 1. La prima fase dello studio è stata dedicata ad una approfondita
rassegna bibliografica indirizzata alla messa a punto dei criteri valutativi e delle metodologie
interpretative per la definizione della funzionalità dei pedopaesaggi, comparando criticamente i
vari sistemi di valutazione delle Terre ed analizzandone le possibilità ed opportunità di sintesi ed
integrazione. Una corretta interpretazione della funzionalità del suolo presuppone una
valutazione univoca e sintetica (Carter et al., 1997), che deve essere espressa in coerenza con le
specifiche potenzialità, caratteristiche pedo-ambientali, destinazioni d’uso. Occorre quindi
formulare un insieme discreto di giudizi valutativi, utilizzando un Minimum Data Set di
informazioni che siano al tempo stesso facilmente acquisibili e altamente informative (Gregorich
et al., 1994; Papendick et al., 1995), ovvero di indicatori atti a misurare e “quantificare” la
qualità/funzionalità del suolo. Al set di indicatori è altresì necessario associare informazioni
accessorie in grado di descrivere la variabilità della qualità in relazione a precisi riferimenti
topografici territoriali. Occorre ancora definire a quali orizzonti, o strati, fare riferimento per il
rilevamento e la misura dei parametri del suolo utilizzati come indicatori. Va ancora considerato
che, anche a scale territoriali relativamente piccole, i suoli di norma presentano forti
differenziazioni di espressione pedogenetica, in conseguenza dell’ampia variabilità di fattori e
processi di pedogenesi. Pertanto, uno stesso parametro può essere indicatore di degrado per un
determinato suolo, mentre può risultare fisiologicamente connesso con le specifiche proprietà di
un altro pedotipo. Alla luce di tali considerazioni si è ritenuto più agevole e concettualmente più
corretto, anche in accordo con i principi fondamentali della Land Evaluation, individuare ed
interpretare i fattori limitanti la funzionalità del suolo come “detrattori” della qualità, piuttosto
24
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------che non ricercare indicatori “diretti” della qualità stessa, che avrebbero necessariamente solo
applicabilità locale. Un adeguato criterio di approccio che tiene conto di tutti questi aspetti è
fornito dal Fertility Capability Classification System (FCCS), introdotto da Buol e collaboratori
nel 1975 (Buol et al., 1975), e successivamente perfezionato ed aggiornato (Sanchez et al., 1982;
Sanchez e Buol, 1985; Buol, 1986; Smith, 1989; Smith et al., 1990; Yost et al., 1997) fino
all’ultima stesura proposta da Sanchez e collaboratori nel 2003 (Sanchez et al., 2003). Ai fini
della classificazione il FCCS prende in considerazione la tessitura, in forma semplificata, del
topsoil (da 0 a -20 cm) e del subsoil, o substrate, (da -20 a –60 cm), e gli eventuali fattori
limitanti, o modifiers. Questi ultimi vengono indicati solo se presenti in uno o ambedue degli
strati considerati. Il FCCS presenta tuttavia lo svantaggio di fornire in prima istanza informazioni
di tipo categoriale/discreto e non numerico/continuo.
Sulla base di quanto premesso si è quindi provveduto alla elaborazione di un modello
deterministico di stima, da noi definito “Pedoindice di Aretè”, “Pi_α, I_apprx” (Odierna et al.,
2007; Buondonno et al., 2007), quale misura numerica oggettiva della funzionalità del suolo
sulla base dell’attribuzione di “pesi” convenzionali a ciascuna delle limitazioni previste dal
FCCS.
Nello specifico, sono stati inizialmente presi in considerazione : a) i types tessiturali
sabbioso, franco, argilloso, organico e roccioso, relativi al topsoil e/o al subsoil; b) i modifiers
gley, clima asciutto/arido, basse temperature, pietrosità, pendenza, rischio di erosione, condizioni
sulfuriche, tossicità da Al, alcalinità, salinità, limitate riserve di K, fissazione di P, materiali
amorfi ai raggi X, condizioni vertiche, bassa CSC. I parametri canonici della FCCS sono stati
quindi integrati con parametri sperimentali relativi alla presenza di nitrati e di PTE, nonché al
rischio di mineralizzazione della sostanza organica.
In una terza fase, tenuto conto delle specifiche finalità del Progetto CLIMESCO, il
modello deterministico della prima approssimazione, “Pi_α, I_apprx”, è stato affinato
integrando ulteriormente i modifiers di base del FCCS - prendendo in considerazione l’orografia
e individuando più classi di pendenza - nonché introducendo il concetto di “fattore di
magnificazione”, “Γ”, al fine di quantificare l’effetto combinato di limitazioni preesistenti. Si è
così pervenuti alla seconda approssimazione del “Pedoindice di Aretè”, “Pi_α, II_apprx”.
La quarta fase dello studio è stata indirizzata al collaudo del modello del “Pi_α,
II_apprx”. In attesa che fossero disponibili i dati relativi alle Aree Agro-Ambientali Omogenee,
25
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------è stato utilizzato il data-base del Comprensorio Asa-Picentino-Tusciano del Destra Sele, già
acquisito dal Working Group di Pedologia Applicata e Pedotecnica del Dipartimento di Scienze
Ambientali, Seconda Università degli Studi di Napoli. Tale scelta è risultata adeguata ed
opportuna, in quanto il territorio esaminato si presenta quanto mai variabile in relazione a
geomorfologia, geolitologia, pedodiversità e uso del suolo, offrendo quindi una casistica
altamente differenziata ed applicabile ad una vasta gamma di pedopaesaggi.
I risultati hanno evidenziato che le limitazioni più frequenti sono quelle condizionate dalla
alcalinità fisiologica, dal regime xerico, e dall’orografia. Tali limitazioni, di cui le prima due di
minimo impatto, sono di fatto limitazioni assolutamente naturali, legate alla fisiografia del
territorio ed alla geolitologia dei substrati e delle coperture. Le altre principali limitazioni
osservate, ovvero tessiture fini, discontinuità tessiturali, condizioni vertiche e contenuto di PTE,
rappresentano una frazione minoritaria dei casi, e sono prevalentemente indipendenti
dall’impatto antropico. E’ stato altresì interessante rilevare come la distribuzione e il valore dei
parametri rilevati nelle aree agricole forniscano un quadro sostanzialmente confortante, dal
momento che, come osservato, nel territorio analizzato la maggior parte delle limitazioni è
intrinseca alla natura del suolo, alla geomorfologia e al pedoclima.
In definitiva, dal punto di vista metodologico il criterio di valutazione del “Pi_α,
II_apprx.” è risultato essere applicabile e affidabile, fornendo informazioni coerenti e sintetiche.
E’ altresì evidente che il calcolo è semplice, e che l’indice è aperto e flessibile, adattabile ai
differenti territori, ma comunque presume un approccio rigoroso dal punto di vista pedologico.
In altri termini, è un indice che può essere elaborato solo da chi abbia competenze pedologiche
specifiche e approfondite, come è giusto e corretto che sia allorquando si valuta la funzionalità
dei suoli nel suo complesso. Nel contempo, tuttavia, lo stesso indice fornisce informazioni
comprensibili e gestibili anche dai non specialisti pedologi.
Pubblicazioni
Odierna P., Guida L., Buondonno C., Coppola E., Sanchez Sosa R., Rinaldi M.,
Castrignanò A., Buondonno A. 2006. Affinamento di un indice per la valutazione della qualità
del suolo nel bacino idrografico Asa-Picentino-Tusciano. In: Gessa C., Lorito S., Vianello G. e
Vittori Antisari L. (Eds.) “Suolo, Ambiente, Paesaggio – Atti Conv. Naz. SISS, Imola, 27-30
giugno 2006”, 212-219.
26
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Buondonno A., Odierna P., Castrignanò A., Coppola E., Guida L., Leone A.P., Rinaldi M.
2007. The “Aretè pedo-index” for the evaluation of soil quality on a quantitative scale. Poster.
5th ESSC Intern. Congr. “Changing soil in a changing world: the soils of tomorrow”, Palermo,
Italy, June, 25-30, 524.
In preparazione
Buondonno A., Odierna P., Coppola E. 2008. The “Aretè pedo-index” as a quantitative
measure of soil functionality.
27
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 2.1
“Simulazione di scenari climatici”. Responsabile: Dr. Marcello. Miglietta (CNR-ISAC).
Collaborazione con l’Università di Lecce (Prof. Piero Lionello)
Attivita' svolta
Introduzione
Negli ultimi anni l'utilizzo di computer sempre più potenti ha permesso lo sviluppo di
modelli climatici sempre più raffinati che includono sia la dinamica dell'atmosfera che
dell'oceano. Questi modelli vanno sotto il nome di Global Climate Model (GCM). Attualmente si
possono reperire simulazioni effettuate con questi modelli su una griglia di qualche grado di
longitudine e latitudine. Per verificare la bontà di questi modelli si utilizza un cosiddetto controlrun (CTR) ottenuto da una simulazione con l'attuale composizione dell'atmosfera e si verifica se
il clima ottenuto è in accordo con quello osservato nelle registrazioni storiche di pressione e
temperatura. Per quanto tali simulazioni riproducano le condizioni osservate con buona
precisione, ci sono delle strutture climatiche che non rappresentano correttamente. Ad esempio, è
noto come alcuni modelli non prevedano con cura la pressione al livello del mare mentre
sembrano avere prestazioni migliori nel valutarne la variabilità. In ogni caso, è pratica comune in
letteratura utilizzare il CTR come base di riferimento per i risultati delle previsioni climatiche.
Tali previsioni sono effettuate utilizzando i GCM a partire da vari scenari di aumento di gas
serra, definiti dall'IPCC negli Special Report Emission Scenarios (SRES). Le differenze fra i
valori così ottenuti e quelli del CTR rappresentano la previsione delle variazioni climatiche
dovute all’attività antropica alla risoluzione della griglia del GCM. Per quanto questa risoluzione
aumenti sempre più, le proiezioni ottenibili attualmente sono ancora fatte su una griglia di
centinaia di chilometri, che si dimostra inadeguata per quanto riguarda la previsione di campi a
bassa correlazione spaziale come le precipitazioni (von Storch e Zwiers 1999). Per questo
motivo sono state sviluppate numerose tecniche di downscaling dinamico e statistico. Nelle
prime, modelli ad area regionale utilizzano i risultati dei GCM come condizioni al contorno per
nuove simulazioni a più alta risoluzione. Nel downscaling statistico, si stabilisce un legame
statistico fra le variabili a grande scala (dette predittori) e quelle che si desidera descrivere a
scala regionale (predittandi, nel nostro caso le precipitazioni) studiando i dati delle serie storiche
di entrambe le variabili. Il modello statistico viene poi utilizzato per ottenere il valore dei
predittandi in scenari climatici futuri utilizzando i valori dei predittori forniti come risultato dal
modello GCM.
28
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Obiettivo 1: Messa a punto del sistema modellistico
Downscaling dinamico
Il modello regionale RegCM (Giorgi et al. 2004) è stato implementato su una macchina
DELL con processore INTEL dual Xeon, sistema operativo Linux Red Hat e compilatore Fortran
INTEL con interfaccia NetCDF per la lettura dei dati di input.
Per la griglia del modello è stata scelta la proiezione Lambert Conformal (griglia ruotata),
che garantisce le migliori prestazioni alle medie latitudini, ed è stata definita in modo da coprire
tutto il Mediterraneo. Il dominio è centrato sull'Italia e comprende l’Europa continentale fino
all’Inghilterra e gran parte del Nord Africa. La griglia è costituita di 100 x 75 punti con una
risoluzione di 55.5 km e 18 livelli verticali, ed è simile all’implementazione dello stesso modello
nel contesto del progetto PRUDENCE.
L’area è quindi molto più estesa di quella di interesse per il progetto; ciò nasce dalla
necessità di tenere il bordo del dominio lontano dall’area oggetto di studio, in modo da
consentire al modello di rappresentare correttamente circolazioni all’interno del dominio che non
siano forzate dai bordi laterali. La risoluzione spaziale del modello è stata scelta come
compromesso tra la necessità di aumentare considerevolmente la risoluzione del GCM che è
stato utilizzato come condizione al contorno, e al tempo stesso effettuare le simulazioni in un
tempo di calcolo accettabile. Nella fase di definizione della griglia il modello necessita di dati di
input quali la topografia (dati GTOPO30, modello digitale del terreno fornito dallo US
Geological Survey a 30’’ d’arco, usati qui con risoluzione di 10’, compatibilmente con la
risoluzione dell’implementazione) e la distribuzione di tipi funzionali di vegetazione, di cui
necessita il modello di suolo BATS (Dickinson et al., 1993). Ogni classe raggruppa tutti i tipi di
vegetazione esistenti in classi caratterizzate da valori comuni di parametri che influenzano il
ciclo dell’acqua, il bilancio di energia alla superficie e lo scambio di momento tra l’atmosfera e il
suolo (dati del Global Land Cover Characteristics database - GLCC).
È stato identificato il modello globale ECHAM5 come potenziale candidato per fornire le
condizioni al contorno necessarie per produrre il downscaling dinamico. Esso è l’unico i cui
output possono essere scaricati dalla rete web, cioè dal CERA WWW-Gateway del World Data
Center for Climate di Amburgo. Attualmente la comunità di modellisti su scala regionale sta
cooperando per sviluppare l’interfaccia necessaria per produrre le condizioni iniziali e al
contorno di RegCM a partire da questo GCM. Nel frattempo sono reperiti e analizzati dei
risultati alternativi prodotti da RegCM nel contesto del progetto PRUDENCE, dove il modello è
29
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------stato utilizzato per il downscaling dinamico delle simulazioni di controllo e relative agli scenari
A2 e B2 prodotte dal GCM HadCM3.
Il modello RegCM è stato configurato per produrre una simulazione di controllo degli anni
1993-1994-1995. I dati necessari come condizioni iniziali e al contorno, ovvero temperatura,
umidità, geopotenziale e vorticità relativa a diversi livelli nell’atmosfera, sono stati ricavati dalle
rianalisi dell’ECMWF e interpolati nella griglia del modello col modulo di preprocessing. Nella
fase di definizione delle condizioni al contorno è necessaria anche la temperatura superficiale del
mare, per la quale sono stati usati i dati ottenuti per optimum interpolation dal NOAA (National
Oceanic and Atmospheric Administration). Sulla macchina utilizzata, il modello in questa
configurazione richiede 2 giorni e 60Gbyte di spazio per produrre la simulazione di 3 anni.
Passando ad una risoluzione doppia, considerato che il passo temporale deve essere ridotto per
garantire la stabilità numerica, il modello impiegherebbe 10 volte tanto.
Il postprocessing del modello produce output in formato NetCDF o formato Grads. Al
momento sono stati usati solamente gli output in formato NetCDF per le analisi dei risultati, i
campi in formato Grads sono stati utilizzati per verifica. La simulazione è stata ripetuta variando
l’uso del suolo per studiare la sensitività dei bilanci superficiali e della controreazione della
circolazione atmosferica a questa variabile.
Obiettivo 2. Raccolta serie storiche di dati
Nell'ambito del progetto era nostro compito raccogliere e gestire delle serie storiche
riguardanti predittori e predittandi. Come Predittori sono stati scelti:
- Pressione al livello del mare (SLP) dal progetto di rianalisi ERA40 del centro Europeo
ECMWF. Si tratta della media mensile su una griglia Gaussiana di approssimativamente
1.125°x1.125° su tutto il mondo relativa al periodo 1958-2001. I dati sono in formato grib e si
sono sviluppate delle apposite routine in c/c++ per trasformarli in formato leggibile e interpolarli
su griglie di risoluzione diversa;
- Temperatura a 500 mb ricavate dal progetto ERA40 del ECMWF utilizzando le stesse
routine di estrazione dati. Si tratta sempre di medie mensili relative al periodo 1958-2001;
- Pressione al livello del mare dal progetto EMULATE [ansell2006]: si tratta della media
giornaliera della pressione a livello del mare per il periodo 1850–2003. I dati si riferiscono ad
una griglia di risoluzione bassa (5°x5°) su una zona che va da 70W° a 50E° in longitudine e da
25N° a 70N° in latitudine. I dati sono salvati in un formato .txt semplice da gestire. Pur
30
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------riferendosi ad una zona limitata, i dati coprono la regione interessata dall'oscillazione nord
atlantica (NAO) che come e' noto influenza in modo notevole le precipitazioni in Europa.
Come predittandi sono state raccolte le precipitazioni medie mensili delle Climate
Research Unit (CRU) dell' Università dell'East Anglia. Questi dati coprono il periodo 1901-2002
su una griglia di 0.5°x0.5° (http://www.cru.uea.ac.uk). Dalla stessa CRU abbiamo ottenuto la
media mensile della temperatura sempre su una griglia 0.5°x0.5° relativa allo stesso periodo di
tempo. Entrambi i dataset CRU comprendono tutta la Terra. Nei nostri calcoli preliminari
abbiamo selezionato 22 punti che coprono la Puglia, la Basilicata e parte delle Calabria Ionica.
Come predittandi utilizzeremo in sede di calcolo dei risultati finali i dati di media mensile di
precipitazione e di temperatura forniti dal dott. Rana e dal dott. Vitale del CRA riguardanti
alcune stazione della Capitanata per il periodo 1950 -2003.
Downscaling statistico
Esistono numerose tecniche di downscaling statistico. In questa relazione utilizzeremo
solamente quella nota come Analisi Canonica della Correlazione (CCA) benché altre tecniche
siano state testate (ad es. la tecnica Analog), ma sembrano dare risultati peggiori.
Per effettuare il downscaling statistico è stato sviluppato appositamente del software in
C++ in ambiente Linux con routine per la gestione dei dati su griglia, per le interpolazioni e per
l'analisi CCA, CCA con filtro PCA su predittori e predittandi e per il metodo Analog. Il software
acquisisce file di serie storiche preprocessati in un formato predeterminato e produce oltre alla
previsione climatologica anche una serie di file necessari per la visualizzazione dei pattern
correlati. La visualizzazione viene effettuata con script di gnuplot scritti appositamente. Alcune
operazioni vengono effettuate con script di shell e con awk.
I GCM sono stati usati ormai da molti anni per simulare il clima terrestre ed ormai possono
riprodurre con successo le variazioni stagionali e regionali dei valori medi e delle variabilità di
grandezze meteorologiche con un buon grado di accuratezza (IPCC-TAR). Fra tutti questi
modelli abbiamo sinora acquisito i dati relativi a:
1) modello CSIRO-Mk2, sviluppato in Australia, presso il Commonwealth Scientific and
Industrial Research Organisation (CSIRO);
2) modello HADCM3, sviluppato in Gran Bretagna presso l’Hadley Centre for Climate
Prediction and Research;
3) modello CGCM2, sviluppato in Canada presso il Canadian Center for Climate
Modelling and Analysis.
31
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I modelli simulano la circolazione sulla base della composizione atmosferica secondo lo
scenario analizzato. In questa relazione utilizzeremo i risultati del modello per il “20°secolo”
come CTR e gli scenari A2 e B2 per la previsione dei cambiamenti climatici. Il CTR “20°secolo”
effettua la simulazione del clima utilizzando i valori di gas serra misurati per il secolo appena
trascorso. Il CTR viene poi prolungato utilizzando lo scenario A2 e B2 per il periodo 1991-2100.
E' stata sviluppato un semplice software che gestisce i dati scaricati e li interpola su griglie
differenti (ogni modello ha una griglia diversa).
Downscaling dinamico
- E’ stata realizzata una simulazione di controllo di RegCM con le rianalisi dell’ECMWF.
Il sistema modellistico è stato validato confrontando i risultati di temperatura superficiale
simulati con quelli di ERA40, in cui si trova un buon accordo nelle zone continentali, mentre il
modello tende a sovrastimare il ciclo annuale nell’area Mediterranea.
- Lo studio di sensitività del modello ha rilevato un’importante effetto sulle variabili
superficiali e sulla precipitazione dovuto al cambiamento di landuse. Dalle analisi preliminari è
stato notato un effetto notevole in estate, con differenze dell’ordine di 5 mm di precipitazione
totale nel periodo giugno-agosto e dell’ordine di 1°C di temperatura media se si sostituisce alla
vegetazione osservata quella spontanea (quella cioè che si svilupperebbe naturalmente se fosse
escluso l’effetto di modificazione dovuto all’uomo).
- Sono stati reperiti i risultati di downscaling dinamico prodotto con RegCM sui dati del
GCM HadCM3. Le corrispondenti serie temporali di precipitazione e temperatura derivate per
l’area della Capitanata (FG) sono state calcolate. Si nota un segnale significativo per la
temperatura, che negli scenari aumenta di 2-3°C in tutto il ciclo annuale rispetto alla simulazione
di controllo, e una diminuzione della precipitazione in estate. Questi risultati sono stati in
accordo con quelli prodotti del downscaling statistico.
Raccolta serie storiche
Come detto nel paragrafo 1, sono stati raccolti dati su griglia relativi a temperatura,
pressione a livello del mare e precipitazione. Inoltre sono disponibili i dataset di serie storiche
relative ai dati di media mensile di precipitazione e di temperatura riguardanti alcune stazione
della Capitanata per il periodo 1950 -2003 e che sono state messe a disposizione dal CRA. Sono
32
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------infine disponibili, anche se incompleti, i dati sinottici relativi alle stazioni dell’aeronautica
militare italiana nelle aree di interesse del progetto.
Downscaling statistico
Seguendo le indicazioni in letteratura abbiamo utilizzato come predittore per le
precipitazioni la pressione al livello del mare. Prima di effettuare l'analisi CCA su tutto la serie
storica di predittori e predittandi abbiamo diviso la serie in due parti. La prima dal 1901 al 1962
(training) è stata usata per effettuare una CCA mentre i dati di SLP (predittori) della seconda
parte della serie dal 1963 al 2002 (validation) sono stati utilizzati per simulare una proiezione
delle precipitazioni della seconda metà del secolo. In questo modo è possibile verificare
l'accuratezza e la stabilità del modello statistico confrontando le precipitazioni realmente
osservate con la simulazione. Il risultato ottenuto con due coppie di canonical pattern, è
sufficientemente buono e, sebbene peggiore rispetto a quello ottenuto da altri autori sulla Spagna
(von Storch et al. 1993) e da noi con lo stesso software per la Valle dell'Ebro, mostra tuttavia una
certa capacità predittiva. L'analisi CCA su tutta la serie storica (1901-2002) fornirà poi due
coppie di canonical pattern con cui ricostruiremo il segnale misurato ed effettuato il
downscaling statistico dei risultati dei tre GCM presi in considerazione.
Prodotti
M. Zampieri and P. Lionello, “A model of potential natural vegetation”, 10th International
Meeting on Statistical Climatology, August 20-24, 2007, Beijing, China
L. Palatella, P. Paradisi, M.M. Miglietta, P. Lionello, “Risultati preliminari di downscaling
statistico delle
precipitazioni invernali nella regione Puglia”, in “Clima e Cambiamenti
Climatici, le attività del CNR” a cura di B. Carli, G. Cavarretta, M. Colacino, S. Fuzzi. Consiglio
Nazionale delle Ricerche, Roma (2007).
Nessuno.
Bibliografia
Ansell, T. J. et al. 2006. Daily mean sea level pressure reconstructions for the European North Atlantic region for the period 1850-2003, Journal of Climate 19: 2717-2742
33
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Dickinson, R. E., A. Henderson-Sellers, and P. J. Kennedy, 1993: Biosphere-atmosphere
transfer scheme (bats) version 1e as coupled to the ncar community climate model, Tech. rep.,
National Center for Atmospheric Research.
Giorgi, F., X. Bi and J.S. Pal, 2004: Mean, interannual variability and trends in a regional
climate change experiment over Europe. Part I: Present day climate (1961-1990). Climate
Dynamics, 22, 733-756.
von Storch H. & Zwiers F.W. 1999. Statistical Analysis in Climate Research, Cambridge:
Cambridge University Press.
34
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.1.1
“Strategie di gestione dell’irrigazione con acque saline”.
Responsabile: Prof. Giuseppina Crescimanno (UNIPA-ITAF)
Attività svolta
Le attività di ricerca e di sperimentazione svolte dall’unità operativa Unipa-ITAF nel I
anno del Progetto CLIMESCO sono state effettuate con l’obiettivo di “individuare strategie di
gestione dell’irrigazione con acque saline finalizzate alla riduzione dei fenomeni di accumulo dei
soluti apportati con l’irrigazione, che tengano conto dei fattori limitanti esistenti (quantità e
qualità dell’acqua disponibile) e del tipo di colture, oltre che di peculiarità tipiche dei suoli
(tessitura argillosa, presenza di crepacciature)”.
Le indagini sono state effettuate in parcelle sperimentali site:
• nel bacino del Delia-Nivolelli, presso l’Azienda Angileri. Il bacino del Delia-Nivolelli
aveva rappresentato l’oggetto di precedenti indagini (Progetto europeo ENV4-CT97-0681, 19982001), e pertanto per tale bacino si dispone di dati relativi al suolo, alla qualità delle acque e alle
colture. Pertanto per il suddetto bacino si dispone di una base di partenza per l’individuazione di
aree omogenee (attività R1, Responsabile Dr.ssa Anna Maria Castrignanò);
• nel Bacino del torrente Mazaro, adiacente al precedente (Attività R1 ed R2). Il bacino del
Mazaro è stato preso in considerazione in un secondo tempo, dopo l’inizio del progetto. Nel
suddetto bacino ricade l’Azienda Foraci, che dispone di due fonti di approvvigionamento irriguo
con
differente della salinità delle acque. Tale Azienda fornisce pertanto la possibilità di
effettuare delle indagini finalizzate alla valutazione degli effetti dell’irrigazione sui processi di
salinizzazione del suolo, sulla quantità della produzione e sulla dei qualità vini prodotti in
azienda.
In entrambi i bacini la salinità delle acque irrigue è strettamente legata alla geologia
dell’area, e in special modo alla presenza della “Serie Gessoso-Solfifera” generata in ambiente
evaporitico. Il clima dell’area è semi-arido, caratterizzato da estati secche ed inverni temperati.
La coltura prevalente è la vite, con una copertura dell'83% dell’intera area coltivata, la quale
viene irrigata prevalentemente con sistemi a goccia.
Con riferimento ad entrambe le aree, nel corso del I anno si è avviata una campagna di
misure per la determinazione delle caratteristiche idrauliche dei suoli e di alcuni parametri
chimici e colturali che saranno utilizzati per l’applicazione e calibrazione del modello SWAP,
prevista tra le attività del II e III anno (Linee di ricerca 4.1 e 4.3, Attività R8). Alla
determinazione dei parametri chimici collabora anche il Prof. Giuseppe Alonzo .
35
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Le misure effettuate a partire dal mese di Giugno 2006 hanno messo in evidenza il fatto
che nella prima delle due aziende, Angileri, si riscontrano maggiori rischi di salinizzazione e che
il drenaggio risulta insufficiente a garantire lo smaltimento degli afflussi meteorici.
La seconda azienda (Foraci), è caratterizzata da un minore rischio di salinizzazione, e
poiché è dotata di due fonti di approvvigionamento idrico, e precisamente di un lago artificiale
con acqua dalle caratteristiche chimico-fisiche del tutto analoghe a quella utilizzata dal consorzio
irriguo Delia-Nivolelli (Lago Trinità: EC=1.65 dS/m), e di un pozzo freatico situato ad una
distanza di 15 Km che attinge acqua da una falda che non presenta problemi di salinità (EC=0.4
dS/m), si presta ad una sperimentazione finalizzata ad indagare la risposta del sistema suolopianta a diversi trattamenti irrigui (Attività R10). .Inoltre tale Azienda produce vini di qualità, e
pertanto i risultati che si otterranno potranno essere utilizzati anche ai fini di un miglioramento
della qualità dei vini prodotti. Gli aspetti delle indagini legate alla qualità dei vini saranno curati
dal Dott. Luigi Pirrone, della sezione industrie del Dipartimento ITAF.
Nel corso della stagione irrigua 2007, in entrambe le aziende si sono effettuate le seguenti
indagini (Attività R10):
•
Misure in pieno campo con il metodo del tensioinfiltrometro per la determinazione della
conduciìbilità idrica satura ed insatura;
•
Prelievo di campioni indisturbati con diametro 5 cm ed altezza 8 cm sui quali effettuare
prove di outflow multi-step, di campioni con diametro 5 e altezza 11 cm per la
determinazione della curva caratteristica di contrazione, e di campioni con diametro 25 cm e
altezza 30 cm per la detrminazione della conducibilità idrica satura del suolo;
•
Monitoraggio della salinità e della sodicità del suolo attraverso prelievo settimanale di
campioni e misure della conducibilità elettrica dell’estratto saturo (ECsat) e dell’ESP
(Exchangeable Sodium percentage);
•
Monitoraggio del contenuto idrico del suolo attraverso prelievo settimanale di campioni e
determinazione dell’umidità con metodo termogravimetrico;
•
Misure di traspirazione, attraverso l’installazione di una stazione per la misura dei flussi
xilematici (sap-flow). La traspirazione viene determinata utilizzando un sistema integrato
UP-SapFlow, con 9 stazioni di misura integrato ad un datalogger di acquisizione. Tale
attività è stata effettuata in collaborazione con il CRA-UR-SCA (Dott. G. Rana) e con
l’Istituto per i sistemi Agricoli e Forestali del Mediterraneo (ISAFOM-CNR) di Ercolano
(Na) (Dott. F. De Lorenzi).
36
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Con riferimento all’Azienda Foraci, si è proceduto ad indagini più dettagliate nel continuo
suolo-pianta-atmosfera, realizzando due trattamenti irrigui in due parcelle contigue, con due
repliche per trattamento, nelle quali è stata effettuata:
•
irrigazione con acque saline (FORACI/LAKE)
•
irrigazione con acque dotate di buona qualità (FORACI/WELL)
Nella stagione irrigua 2007 sono stati realizzati in ognuno dei due trattamenti n. 6
interventi irrigui, utilizzando in una parcella l’acqua con maggiore salinità (FORACI/LAKE) e
nella seconda l’acqua con minore salinità (FORACI/WELL ). Per ognuno dei citati trattamenti si
sono effettuate misure (in due repliche), delle caratteristiche idrologiche, colturali e chimiche. I
parametri climatici sono stati acquisiti mediante una stazione collocata in prossimità delle due
parcelle che acquisisce dati pluviometrici, anemometrici e di radiazione solare
Con riferimento alla determinazazione del contenuto idrico del suolo, si sta procedendo
all’installazione di un sistema automatico di acquisizione dei dati (TDR100, con sonde TDR
installate, per ogni punto di misura, alle profondità di 20, 40, 60 e 80 cm ).
Con riferimento alla coltura,si è proceduto alla misura di: temperatura fogliare; radiazione
solare; indice di sviluppo fogliare (LAI); efficienza fotosintetica; traspirazione effettiva;
conduttanza stimatica; potenziale fogliare. Le indagini effettuate sulla coltura e più in generale
sui rapporti suolo-pianta sono state effettuate in collaborazione con il Dr. Kenneth Marcum,
dell’Arizona State University, che ha trascorso un periodo di sei settimane a Palermo nel corso
della campagna di misure.
Inoltre, al fine di valuatare l’effetto dei due trattamenti irrrigui sulla salinità del suolo, si
sono effettuate campagne di misura della salinità con la sonda EM-38 della GEONICS secondo
una griglia a maglia ≈40 m2.
E stata deliberata in data 11/10/2007 dal Consiglio del Dip. ITAF la prevista convenzione
tra l’unità operativa UNIPA-ITAF ed il Dipartimento di Agronomia Ambientale e Territoriale
(AAT) dell’Università di Palermo per la Linea 1: “Individuazione di aree agro-ambientali
omogenee”.
Con riferimento all’Azienda Angileri, si sono ricavate le curve di ritenzione e le funzioni
conducibilità idrica-potenziale matriciale, applicando il metodo di stima dei parametri e
utilizzando il modello proposto da Gardner per la funzione K(h), ed il modello di Brutsaert
(Brutsaert, 1966) per la rappresentazione della curva di ritenzione. La caratterizzazione idraulica
37
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------risulta ad oggi completa per i due orizzonti (0-30 e 30-60 cm) di quattro profili scelti per le
indagini.
Inoltre, lungo i quattro profili, alle profondità di 15, 35, 60 e 85 cm, si sono acquisiti, con
cadenza settimanale, contenuto idrico gravimetrico (U) , e conducibilità elettrica dell’estratto
saturo (ECsat). Al momento sono disponibili 448 campioni sui quali sono state effettuateo sono
in corso misure di U e di ECsat.
Inoltre sono stati inviati al CRA-UR-SCA Bari (Dr.ssa A.Maria Castrignanò) una serie di
dati rilevati in precedenza (Progetto europeo ENV4-CT97-0681), e precisamente misure di
salinità effettuate con la sonda EM38 (Geonics) lungo transetti che attraversano l’intero bacino,
unitamente a misure di tessitura, massa volumica apparente e conducibilità elettrica dell’estratto
1:5, relativi alle profondità di 0.15 e 45 cm.Per tutti i punti di misura il database contiene anche
le coordinate UTM, nonché le coordinate Est, Nord e quota rilevate sulla cartografia in scala
1:5000. L’elaborazione di tali dati da parte dell’Unità operativa del CRA-UR-SCA, di cui è
responsabile la Dr.ssa Castrignanò, consentirà di individuare aree omogenee come previsto dalla
linea 1.
Con riferimento all’Azienda Foraci sono state realizzate prove di conducibilità in campo (2
repliche per ogni profilo per un totale di 16 prove) applicando la tecnica del “Tension
Infiltrometer” (infiltrometro a depressione) per la misura della conducibilità idrica satura (Ksat),
e sono in corso prove di outflow Multistep, misure della curva di contrazione e misure della
conducibilità idrica con il metodo della crosta (su un totale di 112 campioni).
Inoltre, sono disponibili misure di U e di ECsat relative ai campionamenti effettuati con
cadenza settimanale, misure che verranno effettuare in continuo appena si procederà
all’installazione della stazione di rilevamento fissa (TDR100). Ad oggi, lungo quattro profili, alle
profondità di 15, 35, 60 e 85 cm, sono stati prelevati in totale 192 campioni.
Con riferimento ai due trattamenti irrigui realizzati con le due acque di diversa salinità, le
misure effettuate utilizzando la sonda EM-38 nel corso della campagna estiva, prima e dopo gli
interventi irrigui, hanno mostrato che la parcella irrigata con l’acqua che presenta minore salinità
risulta meno soggetta a rischi di salinizzazione subito dopo l’intervento irriguo, e che a tale
minore salinità corrispondono flussi traspirativi più elevati. Tuttavia, a causa di fattori legati alla
topografia delle parcelle che si stanno esaminando con maggiore dettaglio, tale situazione di
minore salinità risulta transitoria, e la salinità tende ad aumentare a qualche giorno di distanza
dall’irrigazione. Le indagini continueranno e dopo la prossima stagione irrigua sarà possibile,
avendo a disposizione una maggiore mole di dati, pervenire a considerazioni più accurate ed alla
38
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------quantificazione dei valori di salinità del suolo, per la determinazione dei quali si sta procedendo
alla calibrazione delle letture fornite dalla EM-38 con valori di conducibilità dell’estratto saturo e
dell’estratto 1:5.
Prodotti
• Organizzazione
del
Workshop:
“Irrigation,
salinization
and
desertification.
(CLIMESCO)” – Palermo, 16 Gennaio 2007 – Aula Magna della Facoltà di Agraria- a cura
dell’Unità operativa UNIPA-ITAF.
• Crescimanno G. and P. Garofalo. 2007. Irrigation strategies for optimal use of saline
water in Mediterranean agriculture. International Conference on “Water Saving in
Mediterranean Agriculture and Future Research needs”. CIHEM, Bari, 14-17 February 2007
• Crescimanno G., Marcum K. B., Morga F. e Reina C. (2007). Assessing and monitoring
the risk of salinization by the Geonics EM-38: Application in a Sicilian irrigated area, Procs. of
the “Global Network on Salinization prevention and productive use of Salt-effect habitats
(SPUSH) and The Expert consultation on Advances Assessment and monitoring of salinization
for Managing Salt-affected habitats”. Dubai, (United Arab Emirates). 26-29 November 2007.
Nell’ambito delle attività del progetto CLIMESCO si inquadrano anche le due seguenti tesi
di dottorato, entrambe in corso di svolgimento (Dottorato di Idronomia Ambientale, XX e XXI
ciclo):
• Processi di trasporto di acqua e soluti nel terreno insaturo e scenari di gestione
dell’irrigazione in terreni argillosi (Ing. Francesco Morga)
• Relazioni suolo-pianta in condizioni di stress idrico e salino (Dott. Carlo Reina)
Il piano scientifico previsto è stato rispettato, l’unica variante è rappresentata dall’avere
aggiunto una seconda area di indagini (Mazaro) al piano iniziale. Ciò costituisce più che una
variazione un ampliamento delle indagini previste al fine di conseguire risultati più interessanti
ai fini della gestione dell’irrigazione con acque saline e della calibrazione e validazione di
modelli di previsione e di gestione.
Sono state inserite inoltre collaborazioni inizialmente non previste, come quella instaurata
con il Dr. Kenneth Marcum, dell’Arizona State University (è stato anche stipulato un accordo
quadro di collaborazione tra l’Università di Palermo e l’Arizona State University), e quella con il
39
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Dr. Jamshid Farifteh, (ITC, International Institute for Geoinformation) , con il quale è stato
stipulato un contratto di prestazione professionale, per la costruzione di un GIS, il monotoraggio
della salinità e l’individuazione di scenari di gestione dell’irrigazione per il bacino del Mazaro.
Si è inoltre iniziato un rapporto di collaborazione tra i partners del progetto CLIMESCO e
l’UNESCO-BRESCE, che ha sede a Venezia (Lettera del Dott. Ventrella del 8/11/07, prot 1981,
07). Tali collaborazioni, inizialmente non previste, costituiscono un apporto scientifico di
notevole livello ed un valore aggiunto per il progetto CLIMESCO.
40
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.1.2
“Dinamica della concentrazione salina lungo il profilo del suolo e valutazione della
capacità lisciviante delle piogge”. Responsabile: Prof. Massimo Monteleone (UNI-FG).
Attività svolta
L’obiettivo generale della ricerca è quello di poter effettuare delle valutazioni riguardo al
processo di lisciviazione e, in particolare: 1) verificare l’effetto che l’irrigazione con acqua a
diversi livelli di salinità determina sul contenuto in sali del suolo e sulla loro distribuzione lungo
il profilo; 2) verificare l’effetto della lisciviazione, applicata secondo determinati rapporti,
sull’allontanamento dei sali in eccesso. La sperimentazione è stata condotta in ambiente protetto
ed ha previsto due cicli di coltivazione di pomodoro intervallati da uno di frumento duro, al fine
di riprodurre una delle rotazioni colturali più frequenti in Capitanata. Le piante sono state
allevate in contenitori di crescita, in fibra di vetro rinforzato, di forma cilindrica, rialzati da terra,
con diametro di 0,4 m e altezza pari a 1,20 m. I cilindri sono provvisti, in basso, di uno scarico
per il recupero dell’acqua di drenaggio e, lateralmente, di sei aperture distanti tra loro 0,18 m da
cui poter prelevare, alle diverse altezze, dei campioni di terreno e/o di soluzione circolante. Il
primo ciclo colturale è stato realizzato precedentemente all’avvio del progetto “Climesco” ed ha
previsto la coltivazione dell’ibrido di pomodoro da industria Genius; durante il secondo ciclo,
all’ibrido Genius è stato affiancato l’ibrido Tania, entrambi a frutto allungato. Per l’irrigazione
sono state impiegate acque a tre livelli di conducibilità elettrica (ECw):
•
acqua di fonte a 0,6 dSm-1 (S0)
•
acque a 4 e 6 dSm-1 (S4 e S6)
queste ultime ottenute solubilizzando sale marino commerciale in acqua di fonte.
È stato adottato uno schema sperimentale a blocchi randomizzati, con dodici ripetizioni. Il
trapianto è stato eseguito il 1° agosto nel primo ciclo, il 30 giugno nel secondo; sono state
adottate le normali pratiche agronomiche in uso nella zona. È stato utilizzato il metodo irriguo a
goccia, fissando il limite di intervento all’esaurimento del 40% dell’acqua disponibile. La
programmazione irrigua è stata definita misurando tre volte a settimana l’umidità volumetrica
del suolo con un sistema di misura TDR (riflettometria nel domino del tempo) a cinque differenti
altezze lungo il profilo dei vasi, seguendo la crescita radicale della pianta. La misura dell’umidità
tramite TDR è stata validata da misurazioni gravimetriche. Adottando un semplice criterio di
bilancio idrico, si sono derivati i consumi idrici medi di ogni vaso; i volumi irrigui quindi sono
stati quantificati in modo da restituire interamente i quantitativi idrici di fatto consumati. A
41
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ciascun trattamento sperimentale è stata, inoltre, applicata la frazione di lisciviazione ritenuta
idonea, in accordo alla formula:
LR = ECw / 2 ECemax
dove: ECw = conducibilità elettrica dell’acqua irrigua; ECmax = valore soglia di
conducibilità elettrica dell’estratto di pasta satura del suolo in corrispondenza del quale si azzera
-1
la produzione del pomodoro. Poiché ECemax è pari a 13 dS m , ne consegue che per le tesi S4 e
S0 il volume di irrigazione è stato incrementato rispettivamente del 15% e del 25% rispetto ai
valori calcolati.
Nei giorni di irrigazione e in quelli immediatamente successivi si è provveduto alla
misurazione del volume e della conducibilità elettrica dell’acqua di percolazione in
corrispondenza di ciascun contenitore di crescita. Il livello di salinità raggiunto dal suolo è stato
monitorato all’avvio ed al termine dei due cicli colturali e con riferimento ai 5 livelli di
profondità, mediante prelievo di campioni di terreno sui quali è stata determinata la conducibilità
elettrica dell’estratto di pasta satura (ECe). Tutte le determinazioni su suolo, acqua irrigua e di
drenaggio sono state effettuate secondo quanto indicato nel protocollo sperimentale condiviso
con le altre Unità Operative partecipanti al Progetto
Esecuzione del Bilancio Salino (metodologia)
Al termine di ciascun ciclo colturale è stato realizzato il bilancio salino. Il quantitativo
netto di sali apportato al suolo è facilmente determinabile operando la differenza fra quantità di
sali addotta con l’acqua irrigua (Sin) ed allontanata a seguito della lisciviazione (Sout). Maggiore
è il flusso drenante, maggiore dovrebbe risultare anche il quantitativo di sali asportato. Al fine di
verificare questa ipotesi è possibile definire il “rapporto di lisciviazione” (Wratio):
Wratio = Wout/Win
(1)
Ne consegue che è possibile impostare una relazione lineare tra l’accumulo netto dei sali
nel suolo e l’entità del “rapporto di lisciviazione”:
ΔS = Sin – Sout = α + β Wratio
(2)
in assenza di lisciviazione, Wout = 0, quindi, Sout = 0 e Wratio = 0; l’accumulo salino è pari
ad α che corrisponde, dunque, al valore massimo di arricchimento in sali del suolo; infatti se:
Wratio = 0 e Sout = 0, → α = Sin
(3)
è atteso che il coefficiente β abbia valore negativo, condizione che consente di verificare
l’efficacia del leaching; solo allorché β sia negativo, infatti, il valore di ΔS diminuisce
all’aumentare di Wratio.
42
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------L’entità del coefficiente β informa però anche sull’efficienza del leaching medesimo,
stante le condizioni sperimentali date; infatti a parità di Wratio, valori negativi decrescenti di β
evidenziano una più cospicua sottrazione di sali dal suolo tramite le acque di drenaggio; il valore
di β può quindi essere esplicitato come:
│β│ = Sout/Wratio
(4)
il bilancio finale dei sali (ΔS = Sin – Sout) può anche essere anche interpretato come il
prodotto del “carico salino” apportato con l’irrigazione (Sin) per un fattore di “efficienza relativa
del leaching”, variabile definita come “rapporto di salinità” (Sratio) che è pari a Sout/Sin, per cui:
Sratio = Sout/Sin
(5)
Di conseguenza, una formulazione alternativa dell’equazione 2 è data dalla seguente:
ΔS = Sin – Sout = Sin (1 – Sratio)
(6)
da cui si evince che ΔS tende a 0 (condizione di bilanciamento salino) allorchè Sratio tende
al valore unitario (massima “efficienza relativa del leaching”).
Dividendo entrambi i membri dell’equazione 2 per Sin, è possibile derivare, dopo semplici
passaggi matematici, l’equazione:
Sratio = α’ + β’ Wratio
(7)
dove α’ = 1 – αSin e β’ = βSin; α’ e β’ sono coefficienti a valore costante per ciascun
trattamento irriguo, in quanto anche Sin è costante per ciascuno di essi.
L’incremento netto di sali nel suolo (ΔS) non dipende solo dall’entità dei flussi idrici che
lo attraversano, ma anche dalla concentrazione salina dell’acqua nel suolo e quindi dalla
concentrazione dell’acqua drenante. Questo può essere considerato mediante un’altra variabile
che si può indicare come “rapporto di concentrazione salina” (Cratio) che è uguale a :
Cratio = CoutCin
(8)
Ovviamente, ogni termine di concentrazione è uguale al rapporto tra il quantitativo di sali
ed il quantitativo di acqua, in cui essi questi ultimi sono disciolti:
Cin = Sin/Win
e
Cout = Sout/Wout
(9)
Il rapporto di concentrazione salina può essere esplicitato in funzione di Wratio, a partire
dall’equazione 7 mediante opportuni passaggi matematici che conducono a:
Cratio = β’ + α’/Wratio (10)
A partire dalle variabili e dalle equazioni introdotte è possibile formulare un’equazione
riassuntiva che offre un’immediata comprensione dei principali fattori in grado di influenzare la
lisciviazione, definita “accumulo salino”:
43
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ΔS = Sin (1 – Wratio * Cratio)
(11)
Un modello empirico completo, relativo all’interpretazione del processo di lisciviazione,
può essere definito a partire dal sistema di equazioni riportate, rispettivamente, in equazione 2, 7
ed 11. Tutte le equazioni sono intrinsecamente lineari nei loro coefficienti e tutte dipendono
originariamente dai soli coefficienti α e β dell’equazione 2. La determinazione del loro valore
consente, di conseguenza, l’interpretazione empirica del processo.
Prima di procedere alla discussione dei risultati relativi al bilancio salino del suolo, si
riportano i dati medi sperimentali registrati al termine di ciascun ciclo di coltivazione (fig. 1). Il
livello di salinità del suolo è aumentato nel corso dei due cicli e soprattutto negli strati più
profondi di terreno ad indicare che le acque di percolazione, pur non riuscendo a lisciviare tutti i
sali in ingresso con l’acqua di irrigazione, sono state per lo meno efficaci ad allontanarli verso gli
strati di terreno dove la densità radicale è minore. Il valore massimo di ECe è corrisposto alla tesi
S6 che è passata da circa 10 dSm-1 alla fine del primo ciclo colturale a 17 dSm-1 alla fine del
secondo ciclo; nella tesi S4 l’incremento di salinità è avvenuto da 7 a 14 dSm-1. In superficie i
S0 S4 S6
livelli di profondità
valori di ECe sono passati da 6,8 a
secondo ciclo di coltivazione
S0
8,6 e da 4,8 a 7,4 dSm-1,
S4 S6
P1
P1
P2
P2
P3
P3
P4
P4
P5
P5
0
5
10
15
conducibilità elettrica del terreno (dS m-1)
20 0
5
10
15
livelli di profondità
primo ciclo di coltivazione
20
conducibilità elettrica del terreno (dS m-1)
Fig. 1- Andamento della ECe del suolo rispettivamente al termine dei
due cicli di coltivazione del pomodoro, in rapporto ai tre regimi irrigui
a diverso apporto di salinità.
rispettivamente nelle tesi S6 e S4,
passando dal primo al secondo
ciclo di coltivazione.
Bilancio salino del suolo
La relazione lineare espressa
dall’equazione 2 fra l’accumulo
netto di sali nel suolo, ΔS, e il
“rapporto di lisciviazione”, Wratio,
è stata risolta mediante l’Analisi della Covarianza. In figura 2 sono riportate le relative rette. Nel
primo ciclo colturale, l’accumulo massimo di sali (valore dell’intercetta α) è stato di circa 5,5 t
ha-1 per ogni unità (dSm-1) di conducibilità elettrica dell’acqua irrigua (ECw), mentre nel
secondo ciclo esso è risultato pari a circa 7 – 8 t ha-1 per ogni unità di ECw. Sempre con
riferimento al primo ciclo, le rette corrispondenti ai tre livelli di salinità si sono caratterizzate per
44
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------un’inclinazione (β) statisticamente omogenea (tab. 1); ciò ad indicare che, durante il primo anno,
i tre trattamenti hanno manifestato la medesima efficienza di lisciviazione.
40
S0
C1: primo ciclo
S4
S6
C2: secondo ciclo
50
S0: Y = 5.46 - 17.57 X
S4: Y = 32.82 - 119.75 X
S6: Y = 44.30 - 126.11 X
-1
S0: Y = 3.41 - 13.76 X
S4: Y = 21.70 - 30.21 X
S6: Y = 31.46 - 31.20 X
40
30
30
20
20
10
10
0
accum. netto salino (t ha )
-1
accum. netto salino (t ha )
50
0
0,0
0,1
0,2
Wratio (-)
0,3 0,0
0,1
0,2
0,3
Wratio (-)
Fig. 2 – Accumulo netto di sali nel suolo (t ha-1) al termine dei due cicli di
coltivazione del pomodoro, in funzione del “rapporto di lisciviazione”
(Wratio) e dei tre livelli di salinità
Con riferimento al secondo ciclo, le rette relative ai trattamenti S4 e S6 non si sono
differenziate statisticamente fra loro nel valore della loro inclinazione (tab. 1); inoltre, tali
inclinazioni sono risultate significativamente superiori rispetto al ciclo precedente. Questa
condizione è stata interpretata come un aumento dell’efficienza di lisciviazione, passando da un
anno al successivo, a seguito del contestuale incremento di salinità realizzatosi nel suolo. La retta
relativa al trattamento S0, nel secondo ciclo colturale non è risultata molto dissimile rispetto a
quella del primo ciclo, proprio in conseguenza di un limitato accumulo salino verificatosi nel
frattempo. Le rette relative alla variabile “rapporto di salinità”, Sratio, che rispondono, a loro
volta, all’equazione 7, sono riportate in figura 3. Con riferimento a ciascun ciclo colturale, le
rette relative ai tre trattamenti irrigui hanno manifestato lo stesso valore di intercetta. I valori più
elevati di α’ nel secondo ciclo di coltivazione rispetto al primo sono giustificati dal livello
superiore di concentrazione salina nel suolo.
Tab. 1 – Contrasti fra le inclinazioni delle rette definite dal modello ANCOVA in
grado d’interpretare l’accumulo salino netto del suolo (t ha-1) in funzione del
“rapporto di lisciviazione” (Wratio) nei due cicli colturali del pomodoro
45
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------La differenza fra i due cicli colturali si è avuta nell’inclinazione delle rette (coefficiente
β’). Nel primo ciclo, il
lunga superiore rispetto agli
S0
C1: primo ciclo
S4
S0: Y = 0.009 + 3.93 X
1,2 S4: Y = 0.009 + 1.56 X
S6: Y = 0.009 + 1.32 X
1,0
S6
C2: secondo ciclo
1,4
S0: Y = 0.15 + 1.92 X
S4: Y = 0.15 + 2.77 X
S6: Y = 0.15 + 2.11 X
1,2
1,0
0,8
0,8
0,6
0,6
Condizione completamente
0,4
0,4
diversa
presentata
0,2
0,2
invece l’anno successivo. Le
0,0
altri trattamenti (S4 e S6).
si
è
0,0
0,0
0,1
rette si sono infatti dislocate
molto
prossime
l’una
all’altra e quella collocata
Sratio (-)
coefficiente angolare di gran
1,4
Sratio (-)
controllo S0 ha mostrato un
0,2
0,3 0,0
0,1
Wratio (-)
0,2
0,3
Wratio (-)
Fig. 3 – Valori predetti del “rapporto di salinita” (Sratio), in funzione del
“rapporto di lisciviazione” (Wratio) e rispetto ai tre livello di salinità.
più in alto è stata la retta relativa alla tesi S4. Ciò ha dimostrato che l’acqua irrigua a più bassa
concentrazione salina è stata più efficiente ai fini della lisciviazione rispetto alle acque più
salmastre fintanto che il suolo era ad un livello di salinità ancora contenuto (primo ciclo
colturale); al procedere dell’accumulo salino nel suolo, invece, così come si è verificato nel
corso del secondo ciclo colturale, è aumentata l’efficienza relativa del leaching operato dalle
acque più salmastre. L’andamento, infine, delle curve relative alla variabile Cratio, il “rapporto di
concentrazione salina” è illustrato in
figura
12
12
all’equazione 10.
10
10
Cratio (-)
S0
C1: first crop cycle
S4
S6
C2: second crop cycle
Cratio (-)
14
14
4.
tali
curva
rispondono
Durante il primo ciclo colturale, le
8
8
6
6
4
4
superiormente nel piano, quanto minore
2
2
0
0
era il livello di salinità delle acque
0.0
0.1
0.2
Wratio (-)
0.3 0.0
0.1
0.2
0.3
Wratio (-)
Fig. 4 – Valori predetti del “rapporto di concentrazione” (Cratio), in
funzione del “rapporto di lisciviazione” (Wratio) e rispetto ai tre livelli
di salinità dell’acqua irrigua.
curve si sono dislocate tanto più
irrigue. La tesi S0 ha mostrato valori di
Cratio molto più elevati rispetto alle tesi
S4 e S6. Nel secondo ciclo, le tre curve si
sono presentate molto più prossime l’una
all’altra. A ciò si aggiunge che nel primo ciclo di coltivazione esse tendono al loro valore
asintotico con una velocità attenuata dal livello di salinità dell’acqua irrigua; nel secondo ciclo,
l’ascesa delle curve è stata molto più graduale, così come il loro tendere al valore asintotico. La
ragione di tale diversità, ancora una volta, è da attribuirsi al differente accumulo di sali
46
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------realizzatosi nel suolo nei due cicli colturali. Se il terreno è relativamente libero da sali, il livello
di salinità delle acque di drenaggio si mette in equilibrio con quello dell’acqua irrigua e non si
verifica alcun effetto di diluizione a carico dell’acqua di drenaggio; al contrario, all’aumentare
del Wratio, se il contenuto salino del suolo è elevato (come nel secondo ciclo colturale), il livello
di salinità dell’acqua di drenaggio è di per sé elevato e non influenzato da quello dell’acqua
irrigua. Inoltre, all’aumentare di Wratio si osserva un effetto di diluizione a carico delle acque di
drenaggio.
Prodotti
Molti dei dati sperimentali relativi alla sperimentazione effettuata sono in corso di
elaborazione. Saranno, quindi, oggetto di pubblicazione nel momento in cui si disporrà di
risultati più completi. .
L’attività sperimentale non prevede scostamenti rispetto al predefinito Piano Scientifico.
47
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.1.3
“Verifica del fabbisogno di lisciviazione e del drenaggio nella gestione irrigua di
terreni suscettibili alla salinità”. Responsabile: Prof. Massimo Monteleone (UNI-FG).
Attività svolta
L’obiettivo generale dell’attività di ricerca è quello di contribuire alla definizione di validi
criteri di gestione della tecnica irrigua in un contesto pedo-climatico quale quello delle aree
costiere del Tavoliere, dove l’irrigazione con acqua salmastra è pratica diffusa e la salinizzazione
dei suoli rappresenta un rischio ambientale non trascurabile. La sperimentazione è stata avviata
presso un’azienda agricola ubicata in agro di San Giovanni Rotondo e San Marco in Lamis (FG),
località “Amendola”. L’azienda si contraddistingue per un indirizzo colturale prevalentemente
cerealicolo ed orticolo ed utilizza, ai fini irrigui, acqua salmastra captata da un pozzo artesiano,
nonché una limitata disponibilità di acqua dolce intercettata dalle fluenze del fiume Candelaro.
Durante questo primo anno di attività, l’attività sperimentale è stata realizzata su coltura di
pomodoro da industria, a bacca tonda, cv “Perfect Peel”, trapiantata il 20 aprile 2007 ed allevata
secondo le ordinarie tecniche colturali, a file binate distanti 1,20 m (distanza tra le file = 0,40 m),
su una superficie di terreno di circa 300 m2 (larghezza = 19,2 m; lunghezza = 15,6 m ).
UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI FOGGIA
FACOLTA' DI AGRARIA
SCHEMA CAMPO SPERIMENTALE
PROGETTO CLIMESCO
Loc. "Amendola"
Parcella
L2
B
Parcella L1
Parcella
L0
A
B
A
B
A
B
A
Fig. 1. Schema del campo sperimentale.
48
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Quest’ultima è stata suddivisa in 3 parcelle sperimentali di circa 100 m2 ciascuna (larghezza =
6,4 m; lunghezza = 15,6 m) (fig. 1).
In corrispondenza di ciascuna parcella sperimentale è stata realizzata una vasca di
drenaggio, grazie allo scavo di una trincea avente una superficie di circa 50 m2 (larghezza = 3,2
m; lunghezza = 15,6 m) e profonda 0,70 m, che è stata completamente impermeabilizzata con un
telo di materiale plastico disposto lungo le pareti laterali ed il fondo. Sul fondo di ogni trincea,
sono stati dislocati longitudinalmente, in due gruppi di tre, sei tubi drenanti (Ø = 52 mm), al fine
di consentire l’intercettazione delle acque di drenaggio.
Ciascun gruppo di tubi drenanti è stato, a sua volta, collegato ad un serbatoio (cisterna
avente una capacità di 1000 litri) per la raccolta delle acque di drenaggio, opportunamente
interrato all’estremità di ogni parcella, da cui poter prelevare con l’ausilio di una pompa tali
acque, dopo eventuali interventi di lisciviazione e/o eventi piovosi. Ogni trincea è stata, infine,
rinterrata con il terreno proveniente dal rispettivo scavo, rispettando, nei limiti del possibile, la
stratigrafia originaria del suolo. Il recupero delle acque di drenaggio, la misura del loro volume e
della loro conducibilità elettrica ha consentito l'esecuzione del bilancio idro-salino. La raccolta
del pomodoro è stata effettuata il 26 luglio 2007.
Sono stati ipotizzati tre distinti trattamenti sperimentali:
•
Trattamento L0 (controllo), caratterizzato da un apporto irriguo costituito esclusivamente
da acqua salmastra e da completa assenza di interventi liscivianti;
•
Trattamento
L1
(leaching),
contraddistinto
da
un
apporto
irriguo
costituito
esclusivamente da acqua salmastra e da interventi liscivianti preferibilmente successivi
alla raccolta della coltura, comunque da effettuarsi nel momento in cui il livello di salinità
del suolo supera il valore soglia preventivamente definito;
•
Trattamento L2 (alternanza), caratterizzato da un apporto irriguo costituito da acqua
salmastra a cui si aggiunge una limitata disponibilità (200 mm) di acqua dolce; l’acqua di
migliore qualità potrà essere destinata ad interventi irrigui nelle fasi fenologiche critiche
nonché ad interventi liscivianti successivi alla raccolta della coltura, comunque da
effettuarsi nel momento in cui il livello di salinità del suolo supera il valore soglia
preventivamente definito
Con riferimento a quest’ultimo valore, è stata fissata una “soglia critica” di conducibilità
elettrica dell’estratto di pasta satura del terreno (ECe) pari a 5 dSm-1, in corrispondenza della
quale, secondo il modello proposto da Maas e Hoffman, si verifica una riduzione produttiva pari
al 25% rispetto alla produzione massima, ottenibile in condizioni non saline. Superato tale valore
49
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------soglia, si rende perciò necessario l’intervento di lisciviazione. La sperimentazione, inoltre, è stata
condotta nel contesto effettivo di una azienda reale ed ha adottato tutte le metodiche e la prassi
ordinariamente messe in atto da un conduttore concreto e non ipotetico. In particolare, si è voluto
che l’irrigazione, e più precisamente, la definizione del momento di intervento irriguo e del
volume di adacquamento, rispecchiassero la normale pratica adottata in azienda. Pertanto, le
variabili irrigue non sono state oggetto di specifiche indicazioni nell’ambito del protocollo
sperimentale. È stato utilizzato il metodo irriguo a goccia ed un’acqua avente una conducibilità
elettrica che, durante il ciclo di sviluppo del pomodoro, è variata da 4,7 a 5,3 dSm-1. Nel corso
del ciclo colturale, infine, sono state monitorate le variabili meteorologiche, è stata eseguita una
serie di determinazioni su suolo, acqua irrigua e di drenaggio, è stato seguito il ritmo di
accrescimento della coltura, così come previsto dal protocollo sperimentale condiviso con le altre
Unità Operative partecipanti al Progetto.
Suolo.
Su 9 campioni di terreno prelevati, prima del trapianto della coltura di pomodoro, in 3
differenti punti di ciascuna parcella sperimentale ed alla profondità di 60 cm, è stata effettuata
una preliminare caratterizzazione chimico-fisica, i cui risultati sono riportati nella tabella 1.
Tab. 1 – Proprietà chimico-fisiche del terreno su cui è stata condotta la prova
sperimentale
CARATTERISTICHE CHIMICHE
N tot (‰)
1,1
P2O5 assimilabile (ppm)
62,4
K scambiabile (ppm)
in fase di determinazione
Sostanza organica (%)
1,6
pH
7,6
-1
ECe (dSm )
2,4
GRANULOMETRIA
Sabbia (%)
45,8
Limo (%)
34,3
Argilla (%)
19,9
Il suolo analizzato è risultato mediamente dotato di Azoto totale, di Sostanza organica e
ricco di Fosforo assimilabile. Ha mostrato un valore di pH sub-alcalino ed una discreta
conducibilità elettrica. È risultato, inoltre, di tipo franco.
Volumi irrigui
Il volume irriguo stagionale è stato pari a 544 mm. Sono stati effettuati 22 interventi
irrigui, a partire dal trapianto e fino al 22/07/07. Durante il ciclo di sviluppo del pomodoro, si
sono verificati diversi eventi piovosi (concentrati nella prima metà del ciclo stesso), i quali hanno
50
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------apportato una quantità di acqua pari a 117 mm. Considerando nel complesso gli apporti idrici
naturali ed artificiali, la coltura ha beneficiato di una disponibilità di acqua pari a 661 mm. Come
riferito precedentemente, nel corso della sperimentazione ci si è strettamente attenuti alle
modalità di erogazione dei volumi di adacquamento così come stabilito, nei tempi e nelle
quantità, dal conduttore dell’azienda agricola presso cui è stata condotta la sperimentazione. Il
confronto tra tali volumi di adacquamento e quelli calcolati mediante l’impostazione del bilancio
idrico del suolo è riportato nella figura 2.
Fig. 2. Confronto tra i volumi di adacquamento calcolati e quelli
effettivamente applicati, nel corso della stagione irrigua del pomodoro
Bilancio idro-salino
Sulla base dei volumi irrigui erogati alla coltura, dei volumi di drenaggio osservati durante
l’intera sperimentazione, nonché delle loro rispettive conducibilità elettriche, è stato possibile
procedere all’esecuzione del bilancio idro-salino, i cui risultati sono riportati in tabella 2. Tale
bilancio e, quindi, la determinazione delle sue diverse componenti ed indici derivati, è stato
realizzato con riferimento a ciascun serbatoio di raccolta delle acque di drenaggio, come di
seguito riportato.
Inoltre, su un totale di 288 campioni di terreno, prelevati con cadenza decadale in 4 diversi
punti di ciascuna parcella sperimentale (all’interno ed all’esterno della bina di pomodoro) e a 3
profondità (0-20; 20-40; 40-60 cm) è stata misurata la ECe (dSm-1). L’andamento medio della
ECe durante il ciclo colturale del pomodoro è riportato in figura 3, dalla quale è possibile
evincere come, già a partire dal trapianto, si sia operata una progressiva salinizzazione del
terreno. Intorno al 30° giorno dal trapianto la ECe ha cominciato però a diminuire, a causa dei
51
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Tabella 2 – Bilancio idro-salino eseguito durante il ciclo di sviluppo del pomodoro
L0 A
L0 B
L1 A
L1 B
L2 A
L2 B
Volume stagionale irriguo (m3 ha-1)
Apporto idrico stagionale (m3 ha-1)
Volume stagionale di drenaggio (m3 ha-1)
Rapporto di lisciviazione (%)
5442
6608
465
7,03
5442
6608
581
8,79
5442
6608
798
12,08
5442
6608
928
14,04
5442
6608
172
2,61
5442
6608
687
10,40
Sali apportati con l'acqua irrigua (t ha-1)
Sali lisciviati dal drenaggio t ha-1)
Accumulo salino (t ha-1)
Frazione sali allontanata (%)
Frazione di Sali accumulata (%)
10,8
1,3
9,5
12,4
87,6
10,8
1,7
9,1
16,0
84,0
10,8
2,6
8,2
24,2
75,8
10,8
3,0
7,8
27,9
72,1
10,8
0,6
10,3
5,2
94,8
10,8
2,4
8,4
22,2
77,8
ripetuti eventi piovosi, i quali, in corrispondenza del 42° giorno dal trapianto, hanno determinato
il verificarsi del primo evento di drenaggio, il cui valore medio è stato pari a 1,7 mm.
Fig. 3 – Andamento della conducibilità elettrica media del suolo, durante il ciclo colturale del pomodoro
Successivamente, l’apporto irriguo eseguito da parte dell’agricoltore ha superato i
fabbisogni idrici della coltura, generando anch’esso drenaggio e conseguente lisciviazione dei
sali. Nella parte conclusiva del ciclo, infatti, si sono osservati due eventi di drenaggio, molto più
consistenti rispetto al primo e pari, come valore medio, rispettivamente a 27 e 32 mm. Ciò è stato
causa della riduzione del valore della ECe che si è portata dal valore massimo raggiunto durante
il ciclo, pari a 6,6 dSm-1 (82° giorno dal trapianto), al valore finale di 4,8 dSm-1. L’evoluzione
della salinità osservata durante il ciclo di sviluppo del pomodoro non ha reso necessario la
differenziazione dei trattamenti sperimentali (sebbene ciò si sia realizzato prima della semina
dello spinacio, coltura successiva al pomodoro nel prosieguo dell’attività sperimentale), così
52
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------come ipotizzato all’inizio della prova. Allo stesso modo, nel momento in cui è stato osservato il
superamento del prefissato valore soglia di ECe, non è risultato utile intervenire con interventi di
lisciviazione, perché tale situazione si è manifestata verso la fine del ciclo colturale, quando la
coltura non è particolarmente sensibile alla salinità.
Bilancio salino
L’accumulo salino (t ha-1) ed il rapporto di salinità (%) osservati nel corso della
sperimentazione sono stati messi a confronto col rapporto di lisciviazione (%) (fig. 4a e 4b).
Fig. 4 – Andamento dell’accumulo salino (a) e del rapporto di salinità (b), osservati nel corso del ciclo
colturale del pomodoro, in funzione del rapporto di lisciviazione.
È possibile osservare come l’efficienza di lisciviazione misurata nell’arco dell’intero ciclo
colturale sia stata pari a 223 kg/ha per punto percentuale di acqua lisciviata, mentre il rapporto di
salinità (rapporto tra sali lisciviati e sali apportati e, cioè, frazione di sali allontanati col
drenaggio) sia risultato essere circa il doppio della frazione di acqua lisciviata.
È stata, inoltre, applicata la seguente formula che mette a bilancio gli apporti e le perdite di
sali operati rispettivamente dall’acqua irrigua e da quella di drenaggio e che permette di valutare
l’accumulo salino e quindi l’incremento della conducibilità elettrica dell’estratto di pasta satura:
ΔEC e =
IEC i − Rn 2 EC e 0
2W cc + Rn
dove: I = altezza d’acqua irrigua (mm); ECi = conducibilità elettrica (dSm-1) dell’acqua
irrigua; Rn = altezza d’acqua di drenaggio (mm); ECe0 = conducibilità elettrica (dSm-1) del suolo
all’inizio del periodo considerato; Wcc = altezza d’acqua (mm) corrispondente alla C.I.C. (Wcc =
θcc * D; dove θcc = C.I.C. (%); D = 0,70 m - profondità del suolo). Con riferimento agli intervalli
di tempo decadali in corrispondenza dei quali è stata misurata la ECe, tale formula è risultata
poco attendibile. Si è, infatti, riscontrato un notevole scostamento dei valori di ECe predetti
rispetto a quelli osservati nel corso dell’attività sperimentale (fig. 5). Al contrario, la stessa
53
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------formula, utilizzata assumendo come riferimento temporale l’intero ciclo colturale, ha fornito un
valore di ECe del tutto corrispondente a quello effettivamente misurato (ECe
pred
= 6,46 dSm-1;
ECe oss = 6,44 dSm-1).
Fig. 5. Confronto tra i valori predetti e i valori osservati di conducibilità
elettrica del suolo, durante il ciclo colturale del pomodoro
Prodotti
Molti dei dati sperimentali relativi a questo primo anno di attività sono in corso di
elaborazione. Saranno, quindi, oggetto di pubblicazione nel momento in cui si disporrà di
risultati più completi.
L’attività sperimentale realizzata nel corso di questo primo anno di attività non ha riportato
alcuno scostamento rispetto al Piano Scientifico previsto.
54
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ DI RICERCA: 3.1.4
“Effetti dello stress idrico e salino sulla produzione quanti-qualitativa di due colture
tipiche dell’area metapontina ed evoluzione dei parametri fisico-chimici del suolo”.
Responsabile: Dr. Nicola Losavio (CRA-SSC)
Attività svolta
L’obiettivo della ricerca effettuata a Metaponto (MT), presso un’azienda agraria privata, è
quello di apportare ulteriori contributi alla problematica degli effetti dello stress salino e idrico
sull’accrescimento e produzione della coltura di pomodoro e sulle caratteristiche fisico-chimiche
del suolo.
Dopo aver individuato l’azienda ed aver effettuato il prelievo di campioni di terreno (due
strati: 0-20 cm e 21-50 cm) per determinare in laboratorio le principali caratteristiche, sono state
caratterizzate le biomasse da utilizzare nella prova complementare (sia dal punto di vista della
composizione chimica che della potenzialità agronomica). Successivamente è stata effettuata la
lavorazione principale del terreno e quindi la distribuzione dei fertilizzanti che sono stati interrati
con i successivi lavori effettuati a fine aprile. Il concime minerale è stato distribuito in due
momenti: pre-trapianto, con solfato ammonico, e in copertura, con nitrato ammonico; il compost
proveniente da rifiuti solidi urbani è stato distribuito in un’unica soluzione circa 20 giorni prima
del trapianto delle piantine. In entrambi i casi sono stati somministrati l’equivalente di 140 kg ha1
di azoto. Il trapianto delle piantine di pomodoro (cultivar “Tomito”) è avvenuto il 7 maggio
2007 su parcelle elementari di 25.9 m2. La densità di investimento è stata di 2.1 piante m-2, con
interfile di 1.2 m.
E’ stato studiato l’effetto di sei trattamenti irrigui sull’accrescimento e sulla produzione di
pomodoro (specie moderatamente sensibile alla salinità), ripristinando il 100, 75 e 50%
dell’acqua evapotraspirata con acqua dolce (ECW = 0,9 dS m-1), proveniente dal Consorzio di
Bonifica di Bradano e Metaponto, e con l’utilizzo di acqua salmastra (ECW = 6 dSm-1), ottenuta
dalla solubilizzazione di sale marino commerciabile.
Gli
interventi
irrigui
sono
stati
eseguiti
ogni
qualvolta
la
sommatoria
dell'evapotraspirazione massima della coltura, calcolata a partire dai dati giornalieri misurati alla
vasca evaporimetrica, per il coefficiente di vasca (posto uguale a 0,8 per l’area considerata) e per
i coefficienti colturali del pomodoro (0,7 dal trapianto alla fioritura; 1,15 dalla fioritura
all’allegagione; 1 dall’allegagione alla raccolta), al netto degli eventuali apporti idrici naturali
utili, risultava pari al 50% della riserva idrica utile del terreno calcolata per lo strato 0-50 cm in
55
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------funzione delle sue caratteristiche idrologiche (capacità idrica di campo e punto di appassimento)
e della densità apparente.
Lo schema sperimentale adottato è stato la randomizzazione completa con tre ripetizioni. Il
metodo irriguo utilizzato è stato quello ‘a goccia’ posizionando prima del trapianto, su ciascuna
fila, un’ala con gocciolatori autocompensanti (portata 2,3 l/h).
Tutte le altre pratiche colturali sono state effettuate secondo la normale tecnica richiesta
dalla coltura.
Per tutto il ciclo colturale è stato monitorato il contenuto idrico e la conducibilità elettrica
del terreno con sonde TDR100 dislocate a tre profondità (10, 30 e 50 cm) e collegate ad un datalogger per l’acquisizione dei dati in continuo.
Durante il ciclo biologico, oltre a seguire le principali fasi fenologiche, sulla pianta sono
state effettuate misure biometriche (altezza, numero di foglie e frutti, peso pianta tal quale e
relativa sostanza secca) e determinati la percentuale in sostanza secca, l’indice di superficie
fogliare (LAI), l’indice in verde (SPAD 502, Minolta) e il contenuto di nitrati sui piccioli delle
foglie (Nitrachek reflectometer Merck).
Alla raccolta, effettuata in un’unica soluzione il 21 agosto, su un’area di saggio di 1 m2
sono stati rilevati il peso ed il numero totale delle bacche (suddivise in verdi, invaiate e mature) e
la relativa sostanza secca (in stufa termoventilata a 80 °C per 48 ore) e determinata la produzione
totale, commerciabile e lo scarto (suddiviso in bacche verdi e marce), la percentuale di umidità,
il peso medio delle bacche e relativo numero medio delle bacche per pianta.
Subito dopo la raccolta sono stati prelevati campioni di terreno a due profondità (0-20, 2040) per la determinazione delle caratteristiche fisico-chimiche e della conducibilità elettrica, al
fine di conoscere l’eventuale accumulo di sale nei due strati di terreno.
E’ in corso l’analisi statistica di tutti i parametri produttivi mediante la procedura del
pacchetto statistico SAS. L’effetto dei trattamenti a confronto si sta valutando attraverso la
procedura dell’analisi della varianza, e le medie si stanno confrontando con il test StudentNewman-Keuls.
Il ciclo colturale del pomodoro ha avuto una durata di complessiva di 107 giorni. I valori
medi mensili delle temperature minime e massime del periodo interessato dalla coltura sono
risultati leggermente superiori rispetto a quelli provenienti dalla media pluriennale (1981-2006):
rispettivamente, + 0,48 e + 1,22 °C; le precipitazioni, invece, rispetto ai valori “normali”, sono
56
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------risultate maggiori nei mesi di maggio e giugno (41,72 e 22,12 mm), ma completamente assenti,
rispetto ai valori normali, nel rimanente periodo colturale.
Sono stati effettuati 16 interventi, apportando volumi irrigui stagionali pari a 5286, 3965 e
2643 m3 ha-1 rispettivamente per i trattamenti che prevedevano il reintegro del 100, 75 e 50%
dell’evapotraspirazione massima della coltura, a cui va aggiunto un valore di pioggia utile pari a
249 m3 ha-1.
Lo stress salino e idrico non hanno influenzato in maniera rilevante l’accrescimento e lo
stato nutrizionale delle piante.
Alla raccolta, effettuata in un’unica soluzione il 21 agosto, la produzione totale e
commerciabile e la percentuale di scarto non hanno mostrato differenze significative tra i diversi
trattamenti a confronto. In tutti i trattamenti irrigui la produzione commerciabile (bacche invaiate
e mature) ha superato le 65 t/ha.
Le bacche prodotte col trattamento che prevedeva l’utilizzo di acqua salmastra hanno
evidenziato una maggiore percentuale di sostanza secca, mentre il loro peso medio è risultato
significativamente inferiore rispetto ai trattamenti irrigati con acqua dolce; i tre volumi irrigui
stagionali non hanno procurato differenze significative sulla produzione commerciabile e le sue
principali componenti. Dai risultati produttivi del primo anno di ricerca sembrerebbe che per il
pomodoro è possibile utilizzare minori volumi stagionali irrigui e, qualora si presentasse la
necessità, utilizzare acqua tendenzialmente salmastra senza compromettere l’accrescimento, lo
stato nutrizionale e le produzioni commerciabili.
Una migliore gestione dell’acqua consente di praticare un’agricoltura sostenibile
raggiungendo livelli produttivi soddisfacenti.
Nella stessa azienda agricola e sulla stessa specie ortiva (pomodoro) è stato anche valutato
l’effetto combinato del compost, interrato come fertilizzante circa 20 giorni prima del trapianto,
e dell’acqua salmastra.
La prova ha previsto due trattamenti irrigui mediante la restituzione del 100% dell’acqua
evapotraspirata con acqua dolce (ECW = 0,9 dS m-1) e con acqua salmastra (ECW = 6 dSm-1).
Questa prova complementare è stata realizzata e seguita con le stesse metodologie impiegate per
la prova principale. Il compost utilizzato è stato sottoposto a determinazioni analitiche idonee
alla caratterizzazione sia dal punto di vista della composizione chimica che della potenzialità
agronomica.
57
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Anche in questa prova nessuna differenza significativa è stata riscontrata nei parametri
analizzati e provenienti dai due trattamenti irrigui a confronto. La produzione commerciabile, in
entrambi i trattamenti, ha superato le 85 t/ha.
L’utilizzo di biomasse di scarto opportunamente trasformate, oltre a non determinare
riduzioni della produzione commerciabile, presenta il vantaggio di apportare sostanza organica al
suolo migliorandone le sue caratteristiche fisico-chimiche; permette, infine, di riciclare risorse il
cui destino alternativo sarebbe lo smaltimento in discarica, con elevati costi ambientali ed
economici.
58
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.1.5
“Effetti della salinità sulle variabili irrigue”.
Responsabile: Prof. Massimo Monteleone (UNI-FG)
Collaborazione con CNR-ISPA, Bari (Dr. Vito Cantore)
Attività svolta
In pien’aria, presso il CDS “E. Pantanelli” a Policoro (MT), nel 2007 sono state realizzate
le seguenti prove sperimentali:
•
due prove su pomodoro (Prova 1a) e carciofo (Prova 1b) per valutare il limite di
intervento irriguo ottimale in relazione alla salinità dell’acqua.
•
una prova su pomodoro (Prova 2) per valutare gli effetti del caolino sulla tolleranza
alla salinità.
1. Prova 1a (pomodoro)
Sono stati confrontati 3 livelli di salinità dell’acqua (ECw = 0,5-S0, 5-S1 e 10-S2 dS m-1),
3 limiti di intervento irriguo (20-L1, 40-L2 e 60%-L3 dell’AD), su due cultivar (‘HLY 19’ e
‘Perfectpeel’). E’ stato adottato il piano sperimentale a split plot con 3 ripetizioni. I livelli di
salinità dell’acqua sono stati ottenuti solubilizzando sale marino commerciale nell’acqua dolce.
L’irrigazione è stata realizzata ‘a goccia’ con restituzione del 100% dell’ETc, quando
veniva raggiunto il limite di intervento irriguo prestabilito in ciascun trattamento, calcolato per
mezzo del bilancio idrologico. L’ETc è stata stimata con il metodo evapotraspirometrico.
Complessivamente sono stati somministrati 3870, 3960 e 3960 m3 ha-1 in 49, 25 e 17 adacquate,
rispettivamente in L1, L2 e L3.
Il pomodoro è stato trapiantato il 5 giugno su file distanti 1,5 m con una densità di 2,7
piante m-2. La raccolta è stata realizzata manualmente il 20 settembre.
Principali rilievi
•
Temperatura e umidità relativa dell’aria, ventosità, radiazione globale, precipitazioni,
evaporazione da evaporimetro di ‘classe A’;
•
umidità del terreno ogni 20 giorni prima dell’adacquata, con il metodo gravimetrico,
per verificare se il bilancio idrologico veniva calcolato correttamente;
•
ECe a 0, 25, 50 e 75 cm dal gocciolatore, alla profondità 0-80 cm (inizio, metà e fine
ciclo colturale);
•
LAI, IC, fasi fenologiche, produzione e sue componenti, parametri qualitativi.
59
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Prova 1b (carciofo)
Vengono confrontati 3 livelli di salinità dell’acqua (ECw = 0,5-S0, 5-S1 e 10-S2 dS m-1) e
3 limiti di intervento irriguo (20-L1, 40-L2 e 60%-L3 dell’AD). E’ stato adottato il piano
sperimentale a split plot con 3 ripetizioni. I livelli di salinità dell’acqua vengono ottenuti
solubilizzando nell’acqua dolce sale marino commerciale.
L’impianto del carciofo ‘Violetto di Provenza’ è stato realizzato il 5 luglio per mezzo di
ovoli piantati a file distanti 100 cm, con densità di 1 pianta m-2. La prova, attualmente in corso, si
concluderà nella primavera 2009.
L’irrigazione viene realizzata con le stesse modalità riportate per la prova 1a; inoltre
vengono effettuati i medesimi rilievi di detta prova.
2. Prova 2 (pomodoro)
Sono stati confrontati 3 livelli di salinità dell’acqua (ECw = 0,5-S0, 5-S1 e 10-S2 dS m-1),
2 trattamenti con caolino (trattato, controllo non trattato), su due cultivar (‘HLY 19’ e
‘Perfectpeel’). E’ stato adottato il piano sperimentale a split plot con 3 ripetizioni. I livelli di
salinità dell’acqua sono stati ottenuti solubilizzando nell’acqua dolce sale marino commerciale.
L’irrigazione è stata realizzata ‘a goccia’ con restituzione del 100% dell’ETc, quando nello
strato di terreno maggiormente esplorato dalle radici si perdeva il 40% dell’AD. L’ETc è stata
stimata con il metodo evapotraspirometrico. Complessivamente sono stati somministrati 3960
m3 ha-1 in 25 adacquate.
Il pomodoro è stato trapiantato il 5 giugno a file distanti 1,5 m con una densità di 2,7 piante
m-2. La raccolta è stata realizzata manualmente il 18 settembre.
Principali rilievi
Oltre agli stessi rilievi eseguiti per la prova 1a, sono stati rilevati anche gli scambi gassosi
(ADC-LCA3), la temperatura della canopy (term. infrarosso) e la temperatura interna dei frutti
(termistori).
1. Prova 1a (pomodoro)
In generale, i trattamenti con diversa salinità e limiti di intervento irriguo hanno
influenzato le produzioni di bacche.
60
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------In particolare, le produzioni totale e commerciabile si sono ridotte del 50 e 48% passando
da S0 a S2. I limiti di intervento irriguo che hanno determinato la produzione totale più elevata
sono stati L2 e L3 (in media 90,5 Mg ha-1 contro 82 Mg ha-1 di L1), mentre la produzione
commerciabile più elevata è stata ottenuta da L2 (54 Mg ha-1) rispetto a L1 e L3 (49 Mg ha-1).
L’incidenza di frutti con scottature e con marciume apicale (presenti quasi esclusivamente in
‘HLY 19’) non è stata influenzata dai trattamenti (Tab. 1).
Le variazioni produttive in relazione ai trattamenti si possono attribuire prevalentemente al
loro effetto sul peso medio dei frutti, risultato decrescente con l’aumento dell’ECw e più elevato
in L2. Questo parametro è stato più elevato per ‘Perfectpeel’ rispetto a ‘HLY 19’. L’indice di
forma, diverso tra le cultivar (1,8 ‘HLY 19’ e 1,1 ‘Perfectpeel’), non è variato con i trattamenti.
La maggior consistenza dei frutti è stata rilevata in ‘HLY 19’ e per i trattamenti S0 e S1 (Tab. 2).
I solidi solubili e la sostanza secca dei frutti, più elevati in ‘HLY 19’, si sono ridotti con
l’aumento della ECw mentre non sono stati influenzati dai limiti di intervento irriguo (Tab. 3).
Tab. 1. Produzioni e fisiopatie dei frutti in relazione ai livelli di salinità, ai limiti di interventi irriguo e alle cultivar.
Trattamenti
Produzione
commerciabile
(Mg ha-1)
(Mg ha-1)
totale
Marciume
apicale
(% )
Frutti scottati
(%)
Salinità
S0
S1
S2
Limiti intervento irriguo
L1
L2
L3
Cultivar
HLY 19
Perfectpeel
Significatività
Salinità
Limiti int. irriguo
Cultivar
Salinità x Limiti int. irr.
Salinità x cultivar
Limiti int. irr. x cultivar
123 a
80 b
61 c
71 a
45 b
37 c
2,2
2,4
2,3
3,3
2,8
3,0
82 b
93 a
88 a
49 b
54 a
49 b
2,4
2,0
2,5
3,1
2,9
3,1
90
86
54
48
4,2 a
0,4 b
2,3
3,7
**
**
ns
ns
ns
ns
**
**
ns
ns
ns
ns
ns
ns
*
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
Lettere diverse indicano valori significativamente differenti secondo il test SNK (P = 0,05).
61
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Tab. 2. Caratteristiche morfologiche dei frutti in relazione a livelli di salinità, limiti di interventi irrigui e cultivar.
Trattamenti
Peso
medio
(g)
Lungh.
(a)
(mm)
Largh.
(b)
(mm)
Indice di
forma
a b-1
68,2 a
53,1 b
41,5 c
68.5 a
63.1 ab
55.4 b
48.7 a
45.5 a
40.0 b
1.4
1.4
1.4
4,7 a
4,6 a
3,9 b
52,6 b
60,2 a
50,0 b
61,4 b
66,5 a
59,1 b
45,3
44,6
44,0
1,4
1,5
1,3
4,5
4,2
4,4
45,3 b
63,2 a
66,6 a
58,1 b
37,6 b
52,7 a
1,8 a
1,1 b
5,3 a
3,5 b
**
*
**
ns
ns
ns
*
*
**
ns
ns
ns
*
ns
**
ns
ns
ns
ns
ns
**
ns
ns
ns
*
ns
**
ns
ns
ns
Consistenza
kg cm-2
Salinità
S0
S1
S2
L1
L2
L3
Cultivar
HLY 19
Perfectpeel
Significatività
Salinità
Limiti int. irriguo
Cultivar
Tab. 3. Caratteristiche qualitative dei frutti in relazione a livelli di salinità, limiti di interventi irriguo e cultivar.
Trattamenti
Solidi
solubili
(°Brix)
Acido
Acidità
ascorbico titolabile
(mg 100 g-1 succo)
pH
Sostanza
secca
(g 100 g-1 p.f.)
Salinità
S0
S1
S2
L1
L2
L3
Cultivar
HLY 19
Perfectpeel
Significatività
Salinità
Limiti int. irriguo
Cultivar
6,3 c
7,1 b
7,8 a
28,7
28,5
27,8
0,28
0,31
0,30
4,4
4,4
4,4
7,1 c
8,1 b
8,8 a
7,1
7,1
6,9
29,4
27,2
28,3
0,30
0,29
0,30
4,4
4,4
4,4
8,1
8,1
7,8
7,3 a
6,8 b
32,3 a
24,3 b
0,30
0,29
4,5
4,3
8,2 a
7,8 b
**
ns
*
ns
ns
ns
ns
ns
*
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
**
ns
*
ns
ns
ns
2. Prova 2 (pomodoro)
In generale, l’assimilazione netta (A), la traspirazione (T), la conduttanza stomatica (gs) e
l’efficienza d’uso dell’acqua (WUE) non si sono differenziati tra le cultivar, mentre sono stati
influenzati dai livelli di salinità e dai trattamenti con caolino.
62
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Passando da S0 a S2, A, T e gs si sono ridotte rispettivamente del 33, 29 e 36%. Il caolino
ha causato la riduzione del 19, 28, 36 e 10%, rispettivamente di A, T, gs e WUE (Tab. 4).
Tab. 4. Assimilazione netta (A), traspirazione, conduttanza stomatica (gs) ed efficienza d’uso dell’acqua (WUE) a
mezzogiorno di una giornata con cielo sereno, in relazione a livelli di salinità, trattamenti con caolino e cultivar.
WUE
A
T
gs
(μmol CO2 mmol-1 H2O)
Trattamenti
(μmol m-2 s-1)
(mol m-2 s-1)
(mol m-2 s-1)
Salinità
S0
21,5 a
5,1 a
0,61 a
4,2 ab
S1
18,3 b
4,2 b
0,49 b
4,4 a
S2
14,4 c
3,6 c
0,39 c
4,0 b
Caolino
Trattato
16,2 b
3,6 b
0,39 b
4,5 a
Non trattato
19,9 a
5,0 a
0,61 a
4,0 b
Cultivar
HLY 19
18,0
4,2
0,49
4,3
Perfectpeel
18,1
4,4
0,51
4,1
Significatività
Salinità
**
**
**
*
Caolino
**
**
**
**
Cultivar
ns
ns
ns
ns
Salinità x caolino
*
*
*
*
ns
ns
ns
ns
Caolino x cultivar
ns
ns
ns
ns
La temperatura della canopy è stata lievemente influenzata dal caolino. In particolare,
mentre in S0 essa è stata di 0,3-0,4 °C più elevata nelle piante trattate con ilcaolino, in S2 la
situazione si è invertita; infatti il caolino ha determinato una riduzione termica di 0,4-0,5 °C.
Inoltre, il caolino ha ridotto la temperatura interna dei frutti, specie nei giorni con cielo sereno.
Le produzioni totale e commerciabile si sono ridotte all’aumentare dell’ECw,
rispettivamente del 42 e 46%, passando da S0 a S2; mentre gli stessi parametri sono aumentati
rispettivamente del 12 e del 20% come conseguenza dei trattamenti con il caolino.
E’ stata osservata, inoltre, un’interazione significativa tra i livelli di salinità e i trattamenti
con caolino.
Infatti, si nota una minore riduzione produttiva in relazione alla salinità nelle tesi trattate
con il caolino. Pertanto il caolino ha dimostrato di poter aumentare la tolleranza alla salinità del
pomodoro.
Tra i parametri qualitativi, si può evidenziare la sostanza secca e i solidi solubili che sono
aumentati all’aumentare della salinità; inoltre, i solidi solubili sono aumentati anche come
conseguenza dei trattamenti con il caolino (Tab. 5).
63
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Tab. 5. Produzione e qualità dei frutti in relazione ai livelli di salinità, ai trattamenti con caolino e alle
cultivar.
Trattamenti
Salinità
S0
S1
S2
Caolino
Trattato
Non trattato
Cultivar
HLY 19
Perfectpeel
Significatività
Salinità
Caolino
Cultivar
Salinità x caolino
Caolino x cultivar
Produzione
commerciabile
(Mg ha-1)
(Mg ha-1)
totale
Sostanza
secca
(g 100 g-1 p.f)
Solidi solubili
totali
(°Brix)
89,1 a
75,7 b
51,6 c
85,0 a
70,5 b
46,0 c
8,1 b
8,6 b
9,5 a
7,1 b
7,5 b
8,6 a
76,2 a
68,0 b
73,4 a
60,9 b
8,9
8,7
7,9 a
7,5 b
70,2
74,0
65,2
69,1
8,8
8,8
7,8
7,6
**
**
ns
*
ns
ns
**
**
ns
*
ns
ns
*
ns
ns
ns
ns
ns
*
*
ns
ns
ns
ns
Prodotti
Nessun prodotto.
Le prove sperimentali sono state realizzate in pien’aria anziché in ambiente protetto
avendo ravvisato l’opportunità di operare nelle condizioni reali di coltivazione.
Anziché studiare i consumi idrici del pomodoro si è ritenuto opportuno estendere la ricerca
anche al carciofo su cui, come per il pomodoro, vengono studiati i limiti di intervento irriguo
ottimali in relazione alla salinità dell’acqua.
Considerati gli interessanti risultati riguardanti la mitigazione degli effetti delle alte
temperature sul pomodoro ottenuti recentemente dall’ISPA attraverso trattamenti con caolino, si
è ritenuto di estendere la ricerca per valutare la possibilità di aumentare la tolleranza alla salinità
attraverso l’impiego di tale composto. Pertanto, è stata realizzata una prova non prevista, per
valutare gli effetti del caolino sulla tolleranza alla salinità del pomodoro. Per l’approfondimento
del fenomeno, oltre alle produzioni e alla qualità dei frutti, sono stati studiati gli scambi gassosi
su scala di singola foglia e la temperatura di vegetazione e frutti.
64
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.2
“Sistemi colturali e fabbisogni idrici”.
Responsabile: Dr. Marcello Mastrorilli (C.R.A. - SCA)
Attività svolta
L’attività si inquadra tra gli studi sulle possibili evoluzioni dei sistemi colturali in irriguo,
sulla base delle attuali conoscenze agronomiche e delle previsioni del clima futuro. Oggetto
dell’indagine sono le colture erbacee che si avvicendano nelle aree pedoclimatiche omogenee
(linea di ricerca 1). Particolare attenzione è stata data alle tecniche colturali, con particolare
riferimento all’irrigazione, di due specie coltivate in irriguo: pomodoro e asparago. Si tratta di
colture consolidate nelle aree indagate dal progetto Climesco, il cui successo è vincolato al
corretto uso delle risorse idriche.
L’attività si articola in due azioni. La prima riguarda la determinazione giornaliera
dell’evapotraspirazione (modello di Penman-Monteith con l’adozione del coefficiente colturale
“Kc dual”) e le esigenze irrigue delle colture attraverso bilancio idrico (per le aree omogenee
evidenziate dalla linea di ricerca 1.3). La seconda azione mira a trasferire il metodo di calcolo
dell’ETref e della stima dei fabbisogni irrigui ai possibili scenari climatici.
Per quanto concerne la prima azione, presso l’azienda sperimentale CRA-SCA di
Rutigliano, sono stati eseguiti alcuni approfondimenti al fine di definire correttamente l’acqua
disponibile nel terreno. Negli appezzamenti destinati alle prove di campo sono state ripetute nel
tempo (tra giugno e ottobre 2007) 7 misure di capacità idrica di campo (CIC). Questo parametro
è stato determinato isolando idraulicamente (lateralmente con delle lastre di metallo e
superiormente con un foglio di plastica) un bacino di 4 metri quadri e monitorando l’umidità del
terreno ad intervalli di tempo regolari. La capacità di campo si stabilisce allorché i valori di
umidità diventano pressoché stabili nel tempo. La stabilità è stata raggiunta dopo circa 80 ore
dall’inizio dell’esperimento. Le misure sono state eseguite, dopo aver erpicato e livellato il
terreno, a fine coltura (frumento) e dopo la lavorazione profonda (a 30 centimetri). Le differenze
tra la CIC misurata prima e dopo le lavorazioni sono minime, ma statisticamente significative.
Su terreno sodo la CIC corrisponde al 26,7 % di umidità del terreno e su terreno lavorato a 27,1
%. Contemporaneamente alla CIC sono stati determinati la densità apparente del terreno (tramite
cilindri a volume noto) e la conducibilità satura (Ks) col metodo del doppio cilindro. L’elevata
variabilità dei dati di conducibilità ha impedito di ottenere valori attendibili di Ks.
I consumi idrici giornalieri sono stati determinati su pomodoro e asparago, allevati con
diverse tecniche irrigue finalizzate al risparmio idrico.
65
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Per quanto riguarda il pomodoro da industria (ibrido PS9260) sono state confrontate la
tecnica tradizionale (fila binata con restituzione del 100% dell’ET stimata col metodo di
Penman-Monteith) con l’irrigazione sub-ottimale (50% dell’ET) applicata a: fila binata, fila
continua e irrigazione alternata. Questa consiste nel predisporre una doppia ala gocciolante per
ogni fila di piante (a distanza di 15 cm dalla pianta). Ad ogni adacquamento l’irrigazione avviene
alternativamente da una sola ala gocciolante. I risultati riportati nella letteratura scientifica
mostrano che questa tecnica irrigua consente alle colture di meglio “sopportare” regimi irrigui
sub-ottimali.
Durante la stagione di crescita del pomodoro sono stati monitorati lo stato idrico della
coltura (tramite il pre-dawn leaf water potential, Ψ) e dello strato superficiale di terreno di 30
centimetri (tecnica TDR), l’accrescimento e la resa. L’umidità si è mantenuta prossima alla
capacità di campo fino a 30 centimetri dall’ala gocciolante nella tesi irrigua “100 % dell’ET” e
fino a 15 centimetri nella tesi “50 % dell’ET”. I valori di Ψ registrati sulla coltura irrigata col
100% dell’ET sono risultati significativamente più elevati di quelli della tesi stressata. Anche i
consumi idrici si sono differenziati per le due tesi: 430 mm e 375 mm rispettivamente per 100 %
e per 50% dell’ET. Nonostante queste differenze relative allo stato idrico e al fabbisogno idrico,
l’accrescimento e la resa sono risultati simili nelle due tesi. Nell’ambito della tesi “50 %
dell’ET”, con la tecnica della fila binata si sono ottenute rese in bacche significativamente
superiori rispetto alla “fila continua”. L’irrigazione “alternata” non ha mostrato nessun vantaggio
produttivo.
I consumi irrigui sono stati studiati anche su asparago. In ambienti mediterranei
caratterizzati da estati caldo-aride, sono poco noti i fabbisogni idrici dell’asparago. Il primo
approccio allo studio dei fabbisogni idrici dell’asparago è stato di tipo modellistico. Adottando il
‘water balance model’’, è stato simulato per 21 anni (1984-2004) il fabbisogno irriguo
dell’asparago per la zona di Rutigliano (lat.41°01’ N; long. 17°01’ E; alt. 147 m). In questo
ambiente, dove la temperatura media annuale dell’aria varia tra 11,1°C e 20.3°C, e la pioggia
annua è di 596 mm (184 mm tra maggio e ottobre), il fabbisogno irriguo simulato è risultato pari
a 370 mm, un terzo inferiore rispetto ai volumi stagionali normalmente restituiti dagli agricoltori.
Per la verifica di queste simulazioni è stata avviata un’attività sperimentale ‘on farm’, in agro di
Ascoli Satriano (FG), con l’obiettivo di redigere il bilancio idrico di un’asparagiaia in condizioni
di effettiva coltura e di stimare le perdite di produzione conseguenti a stress idrici programmati
durante la stagione vegetativa precedente. Nell’azienda “ospite” si coltivava la varietà ‘Grande’
(impiantata nel 2000). I trattamenti irrigui a confronto erano 100, 75 e 50 % dell’ET. Il
66
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------dispositivo sperimentale (blocchi con 4 repliche di superficie di 2000 m2, parcelle elementari di
100 m2 ) si completava con altre due tesi di “stress idrico programmato” in cui l’irrigazione si
sospendeva in corrispondenza del termine del primo (’getti’ di giugno-luglio) o del secondo
flusso vegetativo (’getti’ di luglio-agosto).
La sintesi di un triennio di indagini evidenzia che i trattamenti irrigui hanno influenzato
significativamente i volumi stagionali irrigui (V st in mm), il numero di interventi (N° irr) e la
produzione areica (t/ha). Questi primi risultati
100% Etc
75% Etc
50% Etc
Stress lug.
Stress ago.
V st N° irr t/ha WUE
indicano che è possibile migliorare l’efficienza di
327
245
163
197
212
utilizzazione dell’acqua (WUE in kg/m3) correggendo
10
10
10
6
8
5,8
6,9
6,5
6,7
5,9
0,18
0,28
0,40
0,38
0,28
la tecnica irrigua. Da questa esperienza risulta che ci
sono ampi margini per ottimizzare le variabili irrigue
di
una
coltivazione
di
asparago
in
ambiente
mediterraneo caratterizzato da estati caldo-aride. In un triennio le migliori produzioni (7 t/ha) si
sono ottenute con un volume stagionale non superiore a 400 mm. Si confermano, quindi, i
risultati ottenuti con l’approccio della simulazione. E’ possibile contenere i volumi riducendo la
stagione irrigua e i coefficienti colturali FAO (anche fino al 50 % in meno). La sospensione
temporanea dell’irrigazione si è dimostrata una pratica efficiente dal punto di vista dell’uso
dell’acqua (riduzione dei volumi irrigui anche del 40%).
Lo studio sui consumi idrici dell’asparago si completa presso l’azienda sperimentale di
Rutigliano, dove sono a confronto due cultivar (‘Grande’ e ‘Italo’ impiantati nel 2005), due
sistemi irrigui (irrigazione di superficie con ali gocciolanti e subirrigazione con ali interrate a -30
cm), quattro trattamenti irrigui (100 e 50% ETc, assenza di irrigazione dalla fine di giugno, al
termine della prima ‘gettata’, e da metà agosto, al termine della seconda ‘gettata’). Per questa
prova si sta monitorando l’umidità del terreno a diverse profondità, in tutte le combinazioni
sperimentali. L’obiettivo della ricerca è di ricalcolare i coefficienti colturali di questa specie,
calibrandoli alle moderne agro-tecniche.
Infine, nel primo anno di attività a Rutigliano sono stati realizzati due dispositivi
sperimentali per studiare i sistemi colturali in condizioni pluviometriche alterate. Per studiare le
colture a semina autunnale è stato costruito uno “shelter anti-pioggia” di 300 m² di superficie;
per i sistemi colturali intensivi, l’azienda sperimentale è stata dotata di una macchina semovente
67
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------capace di distribuire acqua per aspersione a diverse intensità di pioggia su una superficie di circa
2 ettari.
Specie a semina autunnale
Ripetizioni x 4
Colza x 2 cv
Frumento duro x 5 cv
Orzo x 2 cv
Cece x 2 cv
Colza x 2 cv
Frumento duro x 5 cv
Orzo x 2 cv
Cece x 2 cv
(rainfed vs piogge ridotte)
apporti idrici “ridotti”
(colture sotto lo shelter antipioggia)
apporti idrici “normali”
(colture rain-fed)
Si sta eseguendo il monitoraggio dei principali parametri agro-meteorologici (quelli
richiesti in input dal modello di Penman-Monteith per il calcolo dell’evapotraspirazione) e del
profilo di umidità del terreno (tecnica del TDR). La prova in campo si completa con i rilievi ad
intervalli regolari della fenologia e dell’accrescimento delle colture. Questo data set servirà per
calibrare i modelli colturali utilizzando i futuri scenari climatici.
Parallelamente è stato avviato lo studio dei sistemi colturali intensivi. La patata primaticcia
sarà “seminata” a Febbraio 2008 su una superficie di 1,5 ettari. Si confronteranno 2 cultivar
(Liseta e Arinda) e 3 regimi irrigui con l’obiettivo di valutare i consumi idrici, le rese e
l’efficienza di utilizzazione dell’acqua. Infine si intende realizzare un data-set per la calibrazione
dei modelli di crescita.
Resa
6.9 ± 0.99
t/ha
10
scenario A2
4.17 ± 0.9
scenario B2
4.22 ± 0.75
Un
primo
tentativo
di
simulazione delle
8
rese
6
scenari climatici è
4
stato
2
utilizzando il mais
2098
2095
2092
2089
2086
2083
2080
2077
2074
2071
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
0
nei
futuri
realizzato
come coltura test.
Il modello Stics
(Brisson
et
al,
2003) è stato dapprima calibrato, con i dati agronomici raccolti da una prova di campo che
prevedeva il completo soddisfacimento dei fabbisogni irrigui. Una volta calibrato, il modello
68
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Stics è stato validato utilizzando un data set agronomico derivante da una prova eseguita a
Rutigliano in due annate successive e che prevedeva tre regimi irrigui contrastanti. Stabilita la
capacità di Stics di prevedere le rese di mais in diversi regimi irrigui, sono state simulate le rese
facendo ricorso alla serie storica ventennale di dati agro-meteorologici rilevati a Rutigliano e ai
dati meteorologici giornalieri previsti per gli ultimi trenta anni del XXI secolo per lo scenario A2
e B2.
Dal confronto tra le rese simulate nel passato recente e quelle del prossimo futuro, risulta
che, sebbene irrigato sufficientemente, la produttività del mais si ridurrà. La riduzione è dovuta
ad una lieve diminuzione della biomassa totale, ma soprattutto ad un minore peso delle
cariossidi. Le cariossidi accumulano meno sostanza secca perché si riduce l’intervallo tra la
fioritura e la maturazione fisiologica. La diminuzione del ciclo colturale prevista dagli scenari
futuri contiene i consumi idrici, ma i valori di WUE rimangono gli stessi di quelli stimati
nell’ultimo ventennio del XX secolo.
Rispetto al Progetto Esecutivo Rimodulato, è stata aggiunta la sperimentazione
concernente i consumi irrigui dell’asparago data l’importanza economica di questa coltura e la
scarsa conoscenza dei suoi fabbisogni irrigui. In particolare l’impianto sperimentale, sito
nell’azienda del CRA di Rutigliano, prevede il confronto fra due cultivar, due sistemi irrigui
(superficiale e sub-irrigazione) e quattro trattamenti irrigui
69
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.3
“Evoluzione dei coefficienti e delle resistenze colturali in relazione ai cambiamenti
climatici”. Responsabile: Prof. Michele Perniola (UNI-BAS)
Collaborazione con CRA-CER, Foggia (Dr. Antonio Troccoli)
Attività svolta
L’attività di ricerca di seguito riportata è stata svolta in collaborazione con il Centro di
ricerca per la cerealicoltura (Foggia), che ha fornito parte dei dati agrometeorologici e produttivi
utilizzati per le simulazioni effettuate. L’obiettivo generale della linea di ricerca 3.3 è stato
quello di pervenire a precise metodologie di stima dei consumi idrici ed irrigui delle colture in
relazione ai cambiamenti climatici. Dallo studio sullo stato dell’arte è emerso chiaramente che in
futuro l’aumento della concentrazione della CO2 determinerà una modifica degli stessi processi
che regolano gli scambi gassosi a livello fogliare. In particolare quando la concentrazione di CO2
nell’atmosfera sarà pari al doppio della concentrazione attuale (380 ppm) si assisterà ad una
diminuzione della conduttanza stomatica pari al 22% circa. La parziale chiusura degli stomi,
inevitabilmente si traduce in una riduzione del processo traspirativo. Tuttavia, diminuendo la
traspirazione viene meno l’azione termoregolatrice della traspirazione e dunque la minore
traspirazione dovrebbe indurre un aumento della temperatura fogliare. Dal momento che la forza
motrice per la perdita d’acqua dalla foglia è il gradiente di pressione di vapore dell’acqua tra
l’esterno e l’interno della foglia, e dal momento che tale gradiente è strettamente dipendente
dalla temperatura, se quest’ultima aumenta la traspirazione dovrebbe diminuire. Abbiamo
dunque due effetti che si compensano vicendevolmente. Tuttavia, quando dalla scala fogliare
passiamo a considerare quello che succede a livello di pianta e di intera coltura, il quadro dei
fenomeni appena descritti diviene meno chiaro e quindi più complesso. Infatti, nel processo di
up-scaling a livello di canopy intervengono numerose variabili, dal momento che la conduttanza
stomatica è soltanto una, di una serie di conduttanze. Andrebbe considerato allora come variano
in relazione ai cambiamenti climatici anche la resistenza aerodinamica e le resistenze all’interno
della canopy. In un quadro così delineato al fine di studiare come si modificano le esigenze
idriche delle colture dobbiamo considerare anche l’effetto del mutato regime termico sulla
fenologia e sulla durata complessiva del ciclo delle colture. In questo primo anno l’attività di
ricerca è consistita sostanzialmente nel valutare attraverso il modello CropWat (Clarke e Smith,
1998) come si modificano i consumi idrici di due colture rappresentative delle aree agricole della
70
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------regione Basilicata, sulla base dei dati misurati dal 1961 al 2006 e di uno scenario climatico
futuro.
Lo stima dei fabbisogni idrici ed irrigui è stata condotta su frumento e pomodoro. Si è
considerato un periodo storico (1961-2006) di dati agrometeorologici misurati presso la stazione
di Metaponto (MT, 40°00’ N, 16°48 ’E), opportunamente regrediti statisticamente per
evidenziare gli andamenti medi temporali. I dati misurati sono stati temperatura, precipitazioni,
velocità del vento, radiazione solare e umidità relativa. L’andamento climatico misurato è stato
messo a confronto con uno scenario climatico futuro per il periodo 2042-2071 ottenuto da un
modello di simulazione a circolazione regionale (HadRM3P) che ha una risoluzione spaziale di
0,44° latitudine e 0,44° longitudine ottenuto mediante un downscaling dinamico. Il modello di
simulazione è stato validato e calibrato sui dati misurati (1961-2006) per l’area geografica in
esame. Al fine di simulare il cambiamento climatico è stato considerato uno scenario di
emissione (A2, 900 ppm di CO2) tra quelli proposti dallo Special Report sugli scenari di
emissione dell’IPCC (2000). Il deficit idrico potenziale è stato ottenuto stimando
l’evapotraspirazione di riferimento (ETo) mediante l’equazione di Penman-Monteith, su base
giornaliera, opportunamente ricalibrata nei termini resistivi per lo scenario futuro (Kimball,
2004). Infatti dal momento che l’effetto dei cambiamenti climatici sui consumi idrici delle
colture vengono complessivamente considerati dalla equazione di Penman-Monteith, si può
calcolare l’ETo dopo aver modificato i parametri resistivi della Penman-Monteith per il calcolo
dell’evapotraspirazione di riferimento. Le piogge utili sono state calcolate applicando il metodo
USDA. Per la stima dell’ETc si è seguito l’approccio “two step”, FAO Irrigation and Drainage
Paper n.56 (Allen et al., 1998). I Kc per entrambe le colture (frumento e pomodoro) sono stati
corretti considerando i dati di umidità relativa e di velocità del vento effettivamente misurati per
il 1985, e simulati per il 2071 sulla base delle indicazioni fornite dal Paper FAO n.56. L’impatto
dei cambiamenti climatici sulla durata delle fasi fenologiche è stato valutato considerando la
GDD = ∑n (Tmed − T0veg)
0
somma termica delle singole fasi calcolata secondo il metodo NOAA.
Come zero di vegetazione per il frumento è stato considerato il valore di 5°C, per il
pomodoro 10°C fino alla fase di attecchimento, 13° C per le fasi successive.
71
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Risultati conseguiti
In riferimento al periodo storico misurato, dall’analisi dei dati è emerso che a partire dal
1985 le temperature medie annuali hanno mostrato una tendenza verso l’aumento ed inoltre il
regime pluviometrico si è modificato rispetto agli andamenti misurati negli anni precedenti. Nel
1985 è stata misurata una temperatura media annuale di 15,5°C e una precipitazione totale annua
di 486 mm. Assumendo come riferimento il 1985, la temperatura media annuale è aumentata nel
2006 di 1,3°C e sulla base dei dati ottenuti dalla simulazione A2, nel 2071 è atteso un ulteriore
incremento, quantificato sempre rispetto al 1985 di +4,8°C. L’analisi statistica delle
precipitazioni, a fronte di una forte variabilità annuale, ha evidenziato una semplice tendenza ad
una moderata riduzione. In una situazione climatica così delineata il deficit idrico potenziale nel
2006 è risultato abbastanza simile a quello misurato nel 1985, mentre per il 2071 è atteso un suo
aumento (+327 mm). Per entrambe le colture i coefficienti colturali non variano in modo
determinante nel loro valore numerico, bensì nella durata delle singole fasi. In particolare sul
pomodoro, la durata complessiva del ciclo colturale si riduce, tra lo scenario previsto nel 2071 e
il 1985 di ben 35 giorni. L’accorciamento del ciclo colturale è risultata la causa principale della
riduzione dei consumi idrici (ETc) del frumento che, in concomitanza della più favorevole
distribuzione delle precipitazioni, ha portato ad una riduzione dei fabbisogni irrigui sia nel 2006
che nel 2071. La situazione è diversa se consideriamo una coltura come il pomodoro che svolge
il proprio ciclo nel periodo primaverile estivo. Per questa coltura sia l’ETo che l’ETc aumentano
passando dal 1985 al 2006 e diminuiscono per la forte contrazione del ciclo nel 2071 sempre
rispetto al 1985 (490 e 481 mm). Le piogge che sostanzialmente non variano molto tra il 1985 ed
il 2006, nel 2071 si riducono drasticamente (del 90% circa) determinando un impatto negativo
sui consumi irrigui che nel pomodoro aumentano del 7 % rispetto al 1985.
In altri termini il modello di simulazione climatica conferma la tendenza misurata
nell’ultimo decennio ad un significativo aumento delle temperature (dell’ordine 0,06 °C/anno) e
ad una riduzione delle precipitazioni totali annue di circa il 15% (rispetto al 1985) di cui si
modifica la distribuzione durante l’anno a favore dei periodi autunnali e primaverili.
L’aumento delle temperatura e la concomitante prevista riduzione delle precipitazione
porta ad un aumento del deficit idrico potenziale annuo.
Per le colture a ciclo autunno-primaverile, come il frumento, non si prevede un ulteriore
aumento del deficit idrico rispetto all’attualità. La riduzione dei consumi idrici (per la riduzione
della durata del ciclo colturale e, in parte, per la parziale chiusura stomatica) in concomitanza
72
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------con la più favorevole distribuzione delle piogge, andranno probabilmente a compensare la
maggiore domanda evapotraspirativa dell’ambiente determinata dall’aumento della temperatura.
Per le colture a ciclo primaverile-estivo, come il pomodoro, si prevede invece un
consistente aumento del deficit idrico e, quindi, dei fabbisogni irrigui. Per le colture che
svolgono il loro ciclo in questo periodo dell’anno, infatti, il consistente aumento della domanda
evapotraspirativa dell’aria non riesce ad essere compensato dalla riduzione del ciclo colturale e
dalla parziale chiusura stomatica.
Prodotti
Pubblicazioni
LOVELLI S., PERNIOLA M., CAPONIO T., DI TOMMASO T. (2007). Effetto dei cambiamenti
climatici sui consumi idrici di frumento e pomodoro. Convegno AISSA Foggia 10-12 dicembre,
pp.120-121.
LOVELLI S., PERNIOLA M., FERRARA A., DI TOMMASO T. (2007). Yield response factor to
water (Ky) and water use efficiency of Carthamus tinctorius L. and Solanum melongena L..
Agric. Water Manage. 92, 73-80.
LOVELLI S., PERNIOLA M., ARCIERI M., RIVELLI A.R., (2007). Water use assessment in
muskmelon by the Penman-Monteith “one –step” approach. Submitted to Agric. Water Manag.
Partecipazione e comunicazioni a congressi:
Michele Perniola, Stella Lovelli. Effetti dei cambiamenti climatici sui processi produttivi
delle piante di interesse agrario. Convegno: Vulnerabilità dei sistemi colturali ai cambiamenti
climatici. Bari, 18-19 Ottobre 2007.
Partecipazione ai seguenti convegni:
“Farming System Design 2007”, International symposium, Catania, Sept. 10-12, 2007.
“Il Contributo delle ricerca agronomica all’innovazione dei sistemi colturali mediterranei”
XXXVII Convegno Nazionale SIA. Catania, 13-14 settembre.
“15th European Biomass Conference & Exhibition, 7-11 may 2007, Berlin.
“Relazione suolo, Pianta, Atmosfera: Sicurezza e qualità delle produzioni agroalimentari e
tutela dell’Ambiente”.V Convegno AISSA, Foggia, 10-12 dicembre 2007.
Collaborazioni
73
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Adesione al progetto “Adaptation of Agricolture in European regions at environmental
risk under Climate change” (ADAGIO- Spcific Support Action VI Programma Quadro).
Non ci sono stati scostamenti rispetto al piano scientifico previsto dal progetto.
74
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 3.4
“Approfondimento delle tecniche di valutazione dei parametri idrologici del suolo
normalmente richiesti dai modelli del bilancio idrico”.
Responsabile: Prof. Angelo Caliandro (UNI-BA).
Collaborazione con il DISTA - Università degli Studi di Bologna (Prof.ssa Antonia
Patruno e Prof. Luigi Cavazza)
Attività svolta
Durante il primo anno di attività l’unità operativa dell’Università di Bari, Dipartimenti di
Scienze delle Produzioni Vegetali di Bari e di Scienze e Tecnologie Agro-ambientali (DiSTA)
dell’Università di Bologna, dovendo occuparsi dell’approfondimento delle procedure di
valutazione dei parametri idrologici del suolo normalmente richiesti dai modelli del bilancio
idrico, ha avviato le ricerche previste dal DiSTA ed ha predisposto il dispositivo sperimentale
previsto dal Dipartimento di Scienze delle Produzioni Vegetali di Bari.
Il DiSTA in due campi sperimentali situati in località di Baricella e Cadriano (Bologna),
caratterizzati da terreni classificati rispettivamente Ustic Endoacquerts (tipico vertisuolo) e Udic
Ustochrepts, ha predisposto il seguente dispositivo sperimentale:
a)
6 parcelle aventi dimensioni 2 m x 2 m per la determinazione della Capacità idrica di
campo (CIC) col metodo dell’aiuola bagnata per aspersione;
b)
6 parcelle di 1,5 m x 1 m per il prelievo di campioni di terreno:
1) indisturbato con cilindretti metallici col proposito di determinare la curva del potenziale
in funzione dell’umidità;
2) disturbato per la determinazione dell’analisi granulometrica e le principali analisi
chimiche;
c)
piezometri aventi diametro di 8 cm le cui aperture inferiori sono poste a profondità di
-1m; -1,5m; -2,5m in modo da rendere possibile il rilevamento delle fluttuazioni del pelo libero
della falda ipodermica.
Il prelevamento del terreno e l’aspersione dell’aiuola sono stati effettuati a Cadriano il 1903-2007, a Baricella invece si è dovuto attendere fino al 14-05-2007 a causa dell’impraticabilità
del campo per piogge frequenti.
In corrispondenza del prelevamento dei campioni di terreno la falda era a profondità di 178
cm a Cadriano ed a 203 cm a Baricella.
Dalle parcelle di 1,5 x 1 m sono state prelevate:
75
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------a) campioni di terreno disturbato alla profondità di 0-4 cm per prove di incrostamento;
b)
campioni di terreno indisturbato (cilindretti ∅: 5,5 cm; h: 2,8 cm) alla profondità di
20-22,8 cm (3 ripetizioni) per determinazione dei punti caratteristici della curva di ritenzione
idrica;
Inoltre, alla profondità di 20-22 cm sono stati prelevati:
c)
un campione disturbato di terreno di circa 2 kg per le determinazioni delle
caratteristiche chimiche di laboratorio;
d)
due campioni disturbati di terreno per le determinazioni dell’umidità (metodo
termogravimetrico) per confronto con quella dei cilindretti;
e)
due campioni disturbati, alla distanza di circa 50 cm dalle parcelle di 2 m x 2 m ed
alla profondità di 35-40 cm, al fine di determinare l’umidità prima dell’aspersione.
Nelle parcelle di 2 m x 2 m dopo 48 ore dall’aspersione sono stati prelevati, alla stessa
profondità del punto precedente (35-40 cm), due campioni per la determinazione dell’umidità.
Nell’ipotesi di uniformità di terreno tra una parcella e l’altra è possibile confrontare la
diversa umidità alle due profondità di prelevamento. Si constata che in media alla profondità di
35-40 cm, rispetto a quella a 20-22 cm, l’umidità è risultata maggiore del 2 % a Baricella e
dell’8,3 % a Cadriano (tab. A e B).
A - Umidità iniziale nelle parcelle di 1,5m x 1m
B – Umidità iniziale ad una distanza di 50 cm dalle parcelle
di 2 m x 2 m
Località
Località
Baricella
Cadriano
Umidità a 20-22 cm
Baricella
Cadriano
Umidità a 35-40 cm
(w %, 1° rip.)
34,61
19,52
(w %, 1° rip.)
35,46
20,48
(w %, 2° rip.)
35,41
19,50
(w %, 2° rip.)
36,00
21,76
media
35,01
19,51
media
35,73
21,12
C – Umidità a 48 ore dall’aspersione nell’aiuola
Località
Baricella
Cadriano
D – Confronto con l’umidità iniziale media alla
stessa profondità
Località
Umidità a 35-40 cm
Baricella
Cadriano
Umidità a 35-40 cm
(w %, 1°rip.)
37,16
20,84
(w % iniziale)
35,73
21,12
(w %, 2° rip.)
35,45
20,44
(w % dopo 48 ore)
36,30
20,64
media
36,30
20,64
differenza
+0,57
-0,52
76
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Dopo 48 ore dall’aspersione l’umidità del terreno, rispetto a prima dell’aspersione è
risultata più elevata dell’1,6 % a Baricella mentre a Cadriano (tab. C e D) più bassa del 2,33 %.
Il diverso comportamento dell’umidità nei due campi dopo l’aspersione potrebbe essere
attribuito all’umidità iniziale corrispondente a circa -330 cm di potenziale matriciale a Baricella,
e circa -50 a Cadriano.
Le curve di ritenzione idrica sui campioni indisturbati, prelevati con i cilindretti sono stati
determinati con i metodi stakman e pressiometrico. I valori di umidità, espressi in peso ed in
volume, corrispondenti ai potenziali matriciali considerati, sono riportati in tabella E e in figura1.
E – Valori di umidità gravimetrica corrispondenti ai potenziali
considerati per le curve di ritenzione
Località
Potenziale matriciale
ponderale
-1 cm
43,65
±1,53
25,25
±0,70
-30 cm
41,11
±0,75
22,72
±0,06
-50 cm
40,71
±0,68
21,23
±0,11
-100 cm
37,74
±0,64
19,92
±0,19
-330 cm
36,41
±0,50
19,18
±0,21
w%
Baricella
Err.Stand.
w%
Cadriano
Err.Stand.
Fig. 1 Curve di ritenzione idrica del terreno indisturbato
prelevato alla profondità di 20-22,8 cm a Baricella (Ba) e a
Cadriano (Cd)
Le umidità corrispondenti agli stessi potenziali sono più elevati a Baricella rispetto a
Cadriano. I due terreni hanno granulometria e materia organica differenti (tabella F): argilloso,
con contenuto in sostanza organica del 3,18 % e con pH 8,20 a Baricella; medio argilloso
tendenzialmente limoso con contenuto in materia organica dell’1,60 % e con pH 6,60 a Cadriano
(tabella F e figura 2).
F - Caratteristiche chimiche e fisiche dei due diversi terreni
Località
Baricella
Cadriano
% t.f.
0,15
10,93
Limo (0,05-0,002 mm), % t.f.
27,01
50,20
Argilla < 0,002 mm,
% t.f.
72,84
38,37
Materia organica,
% s.s.
3,18
1,60
8,20
6,60
Granulometrica (USDA)
Sabbia (2-0,05 mm),
pH (1:5)
Fig.2 Classificazione dei terreni di Baricella e Cadriano
secondo il Soil Conservation Service (USDA), adottando la
classificazione statunitense delle particelle elementari.
77
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I risultati riguardanti la capacità idrica di campo e la funzione di ritenzione idrica ψ(w) per
i due terreni esaminati costituiscono una buona base di partenza ai fini della formulazione di
bilanci idrici, modelli colturali e pilotaggio dell’irrigazione.
Le differenze di umidità tra i due terreni sembrano in relazione al contenuto in argilla,
all’umidità iniziale dei terreni ed al contenuto di materia organica
Nel secondo anno di attività ci si propone: in Emilia-Romagna, se le condizioni
pluviometriche lo consentiranno, di valutare l’influenza delle variazioni della profondità della
falda sui parametri idrologici prima esaminati;in Puglia di realizzare le prove già eseguite nei
campi dell’Emilia-Romagna.
Prodotti
Partecipazione al workshop dal titolo “Irrigation, salinization and desertification” tenutosi
a Palermo il 16 gennaio 2007 ed organizzato dalla Facoltà di Agraria.
In quel contesto il Prof. Cavazza ha esposto una relazione avente per titolo “Limiti della
mescolanza di acque con diversa salinità per l’irrigazione”.
Pubblicazioni recenti relative al tema del progetto :
Cavazza L, Patruno A, Cirillo E. 2007. Effect of yearly oscillating water table on soil
moisture retention curves. Biosystems Engineering 98, 257-265.
L’attività di ricerca è in corso e non si discosta dal piano scientifico previsto.
78
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 4.1
“Calibrazione e validazione dei modelli a scala puntuale”.
Responsabile: Dr. Michele Rinaldi (CRA-SCA).
Attività svolta
Il piano di sviluppo dell’attività ha previsto:
•
Screening tra modelli colturali e di sistemi colturali
•
Calibrazione
•
Validazione
•
I modelli di simulazione individuati sono stati:
•
EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator - USDA, USA)
•
DSSAT (Decision Support System for the Agrotechnology Transfer -
Univ. of
Florida, Univ. of Hawaii, USA)
•
CROPSYST (Cropping Systems - Washington State University, USA)
•
STICS (Simulateur mulTIdisciplinaire pour les Cultures Standard - INRA, F)
•
SWAP (Soil-Water-Atmosphere-Plant - Wageningen University, NL)
La calibrazione e validazione di modelli di simulazione presso il CRA-SCA di Bari, ha
riguardato alcune colture, schematizzate in tabella 1.
Tabella 1- Colture interessate da attività di calibrazione e validazione di modelli di simulazione presso il
CRA-SCA di Bari
DSSAT
x
x
x
x
x
CROPSYST
x
x
x
x
SWAP
STICS
x
x
Vite
x
Favino
Soia
x
Radicchio
Girasole
x
Anguria
Pomodoro
x
Scarola
Frumento
x
Carota
Sorgo
x
Cece
Mais
EPIC
x
x
x
x
x
x
x
x
x
79
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Il modello EPIC è stato calibrato su alcune colture come frumento, pomodoro, sorgo da
granella, girasole, mais, colza, per le quali i risultati sono stati buoni, mentre la calibrazione su
radicchio e carota non è stata soddisfacente.
Il modello DSSAT è stato calibrato con buoni risultati su mais, sorgo da granella,
frumento, pomodoro, girasole e cece. Nel modello, la calibrazione sul pomodoro da industria (PS
1296, dataset del 2002) ha riguardato principalmente la durata dell’accrescimento (varietà a
crescita determinata), le dimensione delle bacche e le dimensione e durata dell’apparato fogliare.
La validazione del modello è stata eseguita sulla stessa varietà usando due dataset, 2003 e 2004.
Il modello CROPSYST, è stato calibrato su mais, sorgo da granella, frumento, girasole,
favino, soia, cece, e vite. Eccetto che per queste ultime tre colture, i risultati sono stati molto
incoraggianti.
Il modello SWAP è stato calibrato sui dati di sorgo da granella nel 2000, validato sui dati
del 1993, con buoni risultati.
Il modello STICS è stato validato su mais senza modificare i parametri di default e le
risposte sono risultate buone con la coltura in condizioni idriche ottimali, sufficienti in
condizioni idriche limitate.
Inoltre, sui modelli esaminati sono state osservate le principali funzioni “aggiuntive”
riportate schematicamente in tabella 2, che risultano importanti nella scelta finale.
Tabella 2 - Principali funzioni “aggiuntive” dei modelli esaminati
Sistemi
colturali
Analisi
Analisi
Confronto
Calibrazione
temporale spaziale automatico con automatica
dati misurati
Effetto della
CO2
EPIC
x
x
x
DSSAT
x
x
x
x
x
x
CROPSYST
x
x
x
x
x
x
SWAP
x
x
STICS
x
x
x
In più, al fine di valutare l'effetto dei differenti scenari climatici sulla fenologia delle
colture di un avvicendamento tipico dell'area del mediterraneo meridionale (pomodoro-frumento
80
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------duro), si è ipotizzato un confronto tra una situazione attuale (concentrazione di CO2 pari a 350
ppm) ed uno scenario climatico futuro (concentrazione di CO2 pari a 700 ppm) mediante una
prova sperimentale con camere aperte in alto. Per ora si stanno valutando ipotesi di costruzione
del sistema controllato e di offerte commerciali per la realizzazione.
I risultati possono essere così schematizzati:
•
Le attività di calibrazione e validazione su diversi modelli sono state parzialmente ultimate,
altre sono in progress, altre attendono i dati sperimentali del progetto Climesco
•
I risultati migliori si sono ottenuti con modelli sui quali i costitutori hanno investito,
aggiornandoli e aggiungendo nuove funzionalità (DSSAT, SWAP, CropSyst)
•
Le validazioni più robuste sono state ottenute sulle colture di sorgo, mais, girasole e
pomodoro
•
Una serie di parametri colturali applicabili per le diverse colture sono disponibili non solo
per l’area della Capitanata, ma anche per il Metapontino, la Murgia Barese e la pianura
Abruzzese
Considerando la numerosità dei processi simulati, le funzioni implementate, la possibilità
di upgrade, vista l’attività di calibrazione e validazione effettuata su più colture e in più ambienti,
la capacità di applicazioni a livello territoriale e di tenere conto di livelli di concentrazione della
CO2 atmosferica, i modelli più completi risultano essere i modelli DSSAT e CROPSYST, ciò
non esclude la possibilità di approfondire con altri modelli processi specifici: p. es. il bilancio
idrico e salino (SWAP) e l’erosione (EPIC).
Prodotti
Partecipazione e comunicazione a Convegni:
Rinaldi M., Ubaldo R., “VULNERABILITÀ DELLA COLTURA DI POMODORO AI
CAMBIAMENTI CLIMATICI IN CAPITANATA” - Presentazione orale al convegno
“Vulnerabilità dei sistemi colturali ai cambiamenti climatici”, Bari, 18 e 19 ottobre 2007.
Non si ravvisano importanti scostamenti dagli obiettivi previsti.
81
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 4.2
“Adattamento del modello da scala puntuale a scala di comprensorio”.
Responsabile Dr. Gianfranco Rana (CRA-SCA).
Attività svolta
L’adattamento del modello da scala puntuale a quella di comprensorio è chiamato upscaling. Esso è definito come il processo di trasformazione di una determinazione (misura,
output modello) da una scala spaziale data a una più grande. Affinché ciò sia possibile deve
essere chiara la dimensione del fenomeno da analizzare. Per cui è necessario uno studio
preliminare specifico, che tenga conto dell’interazione coltura -ambiente.
In CLIMESCO l’up-scaling si concentra sulla determinazione dell’evapotraspirazione reale
di una coltura (ET) dalla scala di campo a quella di bacino. In questo 1° anno sono state
effettuate delle misure di ET su vigneti di uva da vino in Sicilia (provincia di Trapani), in
collaborazione con l’unità dell’Università di Palermo (G. Crescimanno), sui campi sperimentali
da questa gestiti nell’ambito del progetto. Poiché tale coltura è tradizionalmente allevata ad
alberello e, dunque, presenta una copertura del suolo non omogenea, è necessario effettuare
misure a livello di pianta e poi estenderle a livello di campo, anche per stabilire la percentuale di
acqua persa dal sistema per evaporazione dal suolo. Per cui è stata misurata la traspirazione con
il metodo sap flow denominato “Thermal dissipation probe” (TDM)2. Tale tecnica consiste nel
misurare le differenze di temperatura (ΔT) esistenti tra due aghi (termocoppie) inseriti nel tronco
della pianta in studio, di cui il superiore è riscaldato a potenza costante. Il flusso di acqua si
misura utilizzando le relazioni seguenti:
FTDP = Fd Asw
(in g s-1)
dove Asw è l’area della sezione circolare conducente e
Fd = 118.99 K 1.231 (in g m-2 s-1)
K=
ΔTmax − ΔT
ΔT
con
22
Granier, A. (1985). Une nouvelle methode pour la mesure du flux de s`eve brute dans le tronc des arbres. Ann.
Sci. For,. 42, 81-88.
Granier, A. 1987a. Evaluation of transpiration in a Douglas fir stand by means of sap flow measurements. Tree
Physiology, 3, 309-320.
Granier, A., R. Huc and S.T. Barigali (1996). Transpiration of natural rain forest and its dependence on climactic
factors. Agr. Forest Meteorol., 78,19-29.
82
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ΔTmax differenza massima di temperature, che si rileva quando il flusso è nullo (o quasi)
ovvero di notte.
Sono stati studiati due vigneti, in particolare:
Vigneto 1 (azienda privata ANGILERI): varietà “Cataratto” ad alberello; nel bacino DeliaNivolelli; misura in continuo TDM di 6 piante; non irrigato.
Vigneto 2 (azienda privata FORACI): varietà “Sirah” ad alberello; bacino del Mazaro;
misura in continuo TDM di 3 piante; irrigato con acqua salina EC=1.6 dS/m.
Nel mese di marzo 2007, in ambedue i bacini è stata installata una stazione per la misura
delle variabili agrometeorologiche standard: temperatura e umidità dell’aria; velocità e direzione
del vento, radiazione globale. I sensori utilizzati sono stati preliminarmente calibrati nei
laboratori di micrometeorologia del CRA-SCA. L’evapotraspirazione reale delle colture è stata
misurata mediante la tecnica micrometeorologica denominata “eddy covariance” 3, nel corso di
una campagna sperimentale ad hoc nel periodo luglio-agosto 2007.
Una stazione meteo standard per la misura delle variabili in pendenza è stata installata nel
luglio 2007 nel bacino Delia-Nivolelli, e spostata nel bacino del Mazaro nel dicembre 2007.
Il vigneto di Angileri ha posto dei problemi tecnici legati alla cattiva conduzione
agronomica. Infatti, tale coltura è stata colpita da peronospora nel giugno 2007, provocando un
danneggiamento, anche molto rilevante, delle foglie e una conseguente riduzione, fino
all’annullamento, della traspirazione. Tale evenienza, ha peraltro, messo alla prova la tecnica
TDP che si è rivelata idonea alla misura di traspirazioni anche molto basse.
Un altro problema tecnico è stato rilevato, su ambedue i vigneti, nell’isolamento termico
delle piante in cui si misurava la traspirazione con il metodo TDP. Dapprima le piante sono state
isolate secondo una tecnica standard, che consisteva nel proteggere i soli fusti in cui erano
inseriti gli aghi delle sonde, con un isolante termico. Dopodiché, constatato che le differenze di
temperatura subivano un brusco, ingiustificato, innalzamento subito dopo l’alba, l’isolamento
termico è stato esteso anche al suolo (diametro 1 m) che circondava le piante sotto analisi.
Risultati
Le misure sono in corso di elaborazione. L’up-scaling dalla pianta al campo è stata
effettuata utilizzando la relazione che esiste tra traspirazione e caratteristiche biometriche delle
3
Rana, G., Katerji, N., 2000. Measurement and estimation of actual evapotranspiration in the field under
Mediterranean climate: a review. Eur. J Agr., 13(2-3), 125-153.
83
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------piante, così semplificata4. Nello specifico, abbiamo effettuato misure di area della sezione delle
piante (Ap) e, corrispondentemente, misure di diametro della corona circolare conducente la linfa
(sapwood, Asf), trovando la relazione lineare:
A p = 0.92 Asf (r2=0.85)
relazione utilizzata per l’up-scaling, che fornirà la stima dell’evapotraspirazione a livello di
campo a partire dalla traspirazione misurata a livello di pianta con la tecnica sap flow TDP.
La relazione tra traspirazione misurata con la tecnica sap flow TDP (Tsf) e
l’evapotraspirazione, misurata con l’eddy covariance (ETEC), per il vigneto di Foraci, su una
settimana di dati è descritta dalla seguente equazione:
Tsf = 0.813ETEC
(r2=0.83)
In definitiva, da questo primo anno di lavoro si possono trarre le seguenti conclusioni:
a) La tecnica sap flow Thermal Dissipation – Granier permette una misura corretta della
traspirazione a livello di plot, ove sia applicata correttamente l’upscaling dalla pianta alla coltura
b) 6 sonde per campo sembrano sufficienti a tener conto della variabilità spaziale delle aree
conduttrici (sapwood area)
c) È cruciale un buon isolamento termico delle piante
d) La tecnica di upscaling (pianta-plot) basata sulla relazione diametro pianta/area
conducente è efficace
e) Sembra opportuno quantificare l’evaporazione dal suolo nei diversi casi
Prodotti
Katerji, N., Rana, G., 2008. Crop evapotranspiration measurement and modelling in
Mediterranean region, 170 pagine. (In stampa).
Rana, G., De Lorenzi, F., 2008. Flux measurement in trees: methodological approach and
application to vineyards. Italian Journal of Agronomy, (in stampa).
Il lavoro svolto ha rispettato i tempi previsti. E’ stata stipulata una convenzione di
collaborazione a titolo gratuito tra il CRA-SCA (G. Rana) e il CNR-ISAFoM di Ercolano (F. De
Lorenzi).
4
Trambouze W., Bertuzzi P., Voltz M. 1998. Comparison of methods for estimating actual evapotranspiration in a
row-cropped vineyard. Agric. For. Meteorol., 91, 193-208.
84
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 4.3
“Simulazione di scenari irrigui”
Responsabile: Dr. Domenico Ventrella (CRA-SCA)
Attività svolta
Come riportato nella Introduzione Generale, l’attività di ricerca prevista per la
“Simulazione di scenari irrigui” è stata programmata a partire dal secondo anno in accordo con
quanto specificato nell’articolazione temporale del Progetto CLIMESCO (B1.3) relativamente
all’Obiettivo 3 della linea 4, obiettivo che riguarda:
•
la definizione di scenari agro-climatici e dei sistemi colturali;
•
l’analisi delle variabili di risposta in termini sia temporali che spaziali;
•
la determinazione dei fabbisogni irrigui.
Nel primo anno di attività, comunque, sono stati svolti alcuni piani di ricerca bibliografica
e studi preliminari del territorio. Per quanto riguarda il primo aspetto sono stati esaminati casi
studio analoghi realizzati da altre Istituzioni Scientifiche. In particolare si è fatto riferimento allo
studio “Water productivity of irrigated crops in Sirsa District” ricadente nel territorio Indiano e
realizzato dall’Università di Wageningen e dall’ente di Ricerca ALTERRA (Olanda),
dall’International Water Management Institute e dalla Chaudhary Charan Singh Haryana
Agricultural University. Soprattutto per quanto riguarda le istituzioni olandesi, sono stati avviati
rapporti di collaborazione con alcuni ricercatori tra i quali il Prof. R.A. Feddes e J.C. van Dam e
il Dr. J.G. Kroes.
Di particolare interesse è risultata l’attività di ricerca in svolgimento presso l’International
Water Management Institute (Sri Lanka), in collaborazione con l’Università di Wageningen, per
la definizione degli scenari agro-climatici a motivo della particolare attenzione rivolta verso le
problematiche attinenti l’utilizzo ottimale della risorsa idrica, aspetto questo che si ritiene essere
di particolare importanza strategica per il futuro delle aree meridionali, oggetto di studio del
Progetto CLIMESCO. L’attività di ricerca di questa importante Istituzione scientifica è
documentata
dall’abbondante
materiale
bibliografico
disponibile
presso
il
sito
http://www.iwmi.cgiar.org.
Per quanto riguarda il bacino della Capitanata, sono stati avviati rapporti di collaborazione
con il Consorzio della Bonifica per la Capitanata di Foggia che risulterà determinante per il
reperimento di dati territoriali e per la definizione degli scenari agroclimatici. Un altro contatto
fondamentale per le attività dei prossimi due anni, è stato avviato con l’Istituto Agronomico
85
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Mediterraneo per quanto attiene il Progetto Europeo del VI Programma Quadro SCENES,
acronimo di Water Scenarios for Europe and for Neighbouring States, il cui obiettivo principale
è quello di contribuire all’individuazione e all’analisi di possibili scenari futuri sulla disponibilità
e l’uso dell’acqua in un orizzonte temporale di medio e lungo periodo su scala sia europea che
locale. Proprio in questo secondo ambito, sono state previste diverse aree sensibili in tutto il
territorio europeo, tra le quali è stata prescelta quella ricadente nel Bacino del Candelaro che
rappresenta la parte della Capitanata a più alta specializzazione per quanto attiene alle colture
erbacee. Relativamente alle attività previste per questo studio pilota, sono stati avviati i contatti
per partecipare attivamente ad iniziative le cui finalità potranno essere condivise nell’ambito del
Progetto CLIMESCO. Tali iniziative di comune interesse si baseranno sull’incontro di
rappresentanti del mondo della ricerca e di enti decisori territoriali e riguarderanno
l’individuazione:
•
delle maggiori problematiche che ostacolano la corretta e sostenibile gestione del
territorio e delle risorse ambientali;
•
delle cause che possono essere considerate all’origine delle suddette problematiche;
•
dei possibili legami causali tra cause ed effetti;
•
di scenari futuri per la gestione del bacino del Candelaro e descrizione degli elementi
fondamentali.
I risultati di tale valutazione sarà estesa al bacino della provincia di Trapani con le
opportune varianti che saranno concordate con l’unità partecipante dell’Università di Palermo e
relativi enti locali.
86
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ATTIVITÀ 4.4
“Ottimizzazione dell’uso del suolo in condizioni di limitata disponibilità delle risorse
idriche, utilizzando modelli di programmazione lineare”.
Responsabile: Prof. Angelo Caliandro (UNI-BA).
Attività svolta
Durante il primo anno di attività l’unità di operativa dell’Università di Bari, Dipartimento
di Scienze delle Produzioni Vegetali, ha individuato l’area di studio nell’ambito del territorio
irriguo del Consorzio di Bonifica della Capitanata, così come previsto in progetto. L’area
individuata, della superficie di 3256 ha, ricade nel Comprensorio Sinistra Ofanto, Zona Bassa,
Distretto 4, di cui sono state individuate le colture praticate e le relative superfici, il numero di
aziende e le loro dimensioni.
Per le colture praticate (vite, olivo, pesco, frumento duro, pomodoro da industria, carciofo
ed asparago) sono state effettuate ricerche bibliografiche riguardanti la risposta produttiva al
variare del volume stagionale di irrigazione; informazioni di notevole utilità per definire
l’allocazione ottimale della risorsa idrica disponibile tra le colture da irrigare. Purtroppo, però, i
dati disponibili relativi alle colture arboree sono limitati.
Preliminarmente, per mettere a punto un modello di allocazione ottimale delle risorse
idriche sono stati utilizzati dati sperimentali di risposta produttiva a dosi crescenti di acqua
ottenuti in anni diversi relativi a nove colture erbacee (bietola da zucchero a semina autunnale e
primaverile, mais da granella a semina primaverile ed estiva, fagiolo borlotto da consumo fresco
e secco, pomodoro da industria, melanzana e peperone).
Nel mettere a punto il modello di allocazione si è preferito considerare più colture in
considerazione del fatto che la complessità del problema dell’ottimizzazione dell’uso dell’acqua
è funzione del numero di specie coltivate in una data area da irrigare, nell’ipotesi in cui esse
siano caratterizzate da un fabbisogno conflittuale di risorse complessivamente limitate (acqua e/o
superficie coltivabile).
Per affrontare quest’ultimo aspetto è stato individuato un compilatore integrato da
risolutori matematici ad alta prestazione, denominato GAMS (General Algebric Modelling
System), che permette di risolvere problemi di ottimizzazione in presenza di vincoli. Esso,
inoltre, essendo un modello matematico programmato per la risoluzione di problemi di
ottimizzazione non lineari, risulta adatto al caso in esame, tenuto conto che le curve di risposta
produttiva all’irrigazione sono funzioni non lineari nei parametri. Pertanto, al fine di regredire i
87
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------dati sperimentali reperiti in letteratura, tra le funzioni riportate in letteratura (Bogulslawski,
Mitscherlich, Mitscherlich modificata da Giardini e Borin, Vannella, etc.), sulla base delle
esperienze maturate nell’ambito del Dipartimento di Scienze delle Produzioni Vegetali di Bari
(DSPV) su questo argomento, è stata scelta quella di Mitscherlich modificata da Giardini e
Borin.5
Regredendo i dati sperimentali con l’equazione di Mitscherlich sono stati calcolati i
parametri delle curve di risposta produttiva all’irrigazione. Poiché l’allocazione ottimale della
risorsa idrica mira a massimizzare il reddito netto aziendale o comprensoriale, i valori della
produzione areica massima stimata dalla funzione di Mitscherlich sono stati convertiti in
Produzione Lorda Vendibile (euro/ha), tenendo conto dei prezzi attuali di mercato dei prodotti
agricoli.
La produzione lorda vendibile al netto delle spese di irrigazione (PLVni) è la variabile
dipendente del problema essendo quantificabile in funzione del volume irriguo assegnato, sulla
base delle distinte curve di produzione. Mediante la modellazione si è inteso ottimizzare la
distribuzione dei volumi stagionali di irrigazione tra le diverse colture, una volta assegnato un
volume complessivamente disponibile. Perciò, il problema dell’allocazione ottimale della risorsa
idrica è soggetto al vincolo fisico di effettiva disponibilità della risorsa, vale a dire che la somma
dei volumi stagionali irrigui da distribuire a ciascuna coltura non può superare il volume totale
disponibile.
Un altro vincolo di cui si è tenuto conto è di tipo economico che massimizza il reddito
complessivo delle colture irrigate distribuendo opportunamente tra queste ultime la risorsa idrica
disponibile. Si è supposto, inoltre, che ciascun impianto irriguo fosse destinato alla singola
coltura, e che la superficie destinata a ciascuna coltura fosse fissa ed unitaria (1 ettaro).
Con queste ipotesi di partenza, il problema è rappresentabile con 4 equazioni: una funzione
obiettivo; un vincolo fisico ( ∑V p ≤ Vdisponibile , dove Vp è il volume che garantisce per ciascuna
p
coltura la produzione lorda vendibile ottimale (PLVp) e Vdisponibile il volume disponibile per
l’intero comprensorio);e 2 vincoli economici.
5
[
][
][
y = A 1 − 10 − c (b + x ) ⋅ 10 − k (b + x ) / 1 + 101−c (b + x )
2
]
dove:
y è la produzione areica in t ha-1;
A è la produzione areica massima stimata dalla funzione;
b è il volume di acqua naturale disponibile utilizzata dalla coltura, m3 ha-1;
c è il coefficiente di azione dell’acqua;
K è il coefficiente di depressione della produzione dopo aver raggiunto il valore massimo, in ( ha m-3 )2;
x è il volume stagionale d’irrigazione applicato secondo lo schema sperimentale, in m3 ha-1.
88
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I vincoli economici consentono di
TARIFFA VARIABILE
modellare la relazione funzionale tra costi
0.4
variabili e volume irriguo utilizzato per ottenere
Vap
Vcp
Vbp
C3= 0.3
una certa PLVni p . Allo scopo si è partiti
dall’ipotesi, quasi sempre verificata, che il
C2= 0.2
comprensorio sia gestito utilizzando un sistema
C1= 0.1
tariffario crescente all’aumentare del volume
Tariffa
3
(€/m )
Vc2
Vc1
0
areico specifico stagionale d’irrigazione. Tale
0
1000
2000
3000
4000
5000
3
Volume (m )
quantità, come mostrato in figura 1, è funzione
Figura 1
del volume di acqua irrigua somministrato a
ciascuna coltura ed è espressa analiticamente dalle seguenti condizioni:
Va + Vb + Vc = V utilizzato ≤ Vdisponibil e
dove
Va ,Vb e Vc
rappresentano i tre volumi in cui può essere idealmente suddiviso il
Vdisponibile , essendo V a = ∑ Va , p , V b = ∑ V b, p
p
e Vc =
p
∑V
c, p
.
p
Deve essere altresì rispettata la condizione che Va , p sia sempre inferiore o uguale a Vc1
(2000 m3) volume massimo entro cui il costo unitario (€/m3) è C1 e che Vb , p sia sempre
[
]
compreso tra 0 e 1000 m3 (ossia Va , p + Vb , p ∈ 2000 − 3000m 3 ), volume massimo entro cui il
costo unitario (€/m3) è C2.
In sintesi:
Va , p ≤ 2000 m 3
Vb , p ≤ 1000 m 3
La suddivisione del Vdisponibile nei tre volumi Va ,Vb e Vc avviene direttamente in fase di
ottimizzazione.
Un’ulteriore
applicazione
del
modello
potrebbe
essere
rivolta
all’analisi
dell’ottimizzazione dell’allocazione della risorsa idrica, al variare anche delle superfici destinate
alle singole colture.
Nel caso dell’esempio di messa a punto del modello le incognite risulterebbero 27 (9
colture x 3 tariffe applicate all’acqua somministrata alle singole colture (Vp).
89
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Le relazioni vincolari sono “m” in numero minore rispetto alle variabili decisionali “n” ed
esiste quindi una infinità “n-m” di soluzioni possibili( ∞ n− m ), tra cui l’algoritmo utilizzato deve
tentare di trovare la soluzione ottima, si tratta di ottimo locale o di ottimo globale. La soluzione
globale del problema consiste pertanto nella ricerca dell’unico vettore V( V1, V2,
Vn) che
massimizza la produzione lorda vendibile al netto delle spese irrigue (PLVni), valutata come
somma algebrica delle PLVni di ciascuna delle colture considerate.
La funzione obiettivo
Come si è detto, l’obiettivo consiste nel massimizzare la redditività economica delle
colture di un’area (Z = Reddito Netto o PLVni o altro), nell’ipotesi che sia noto il volume di
risorsa idrica complessivamente disponibile per tale comparto. In simboli:
Z = PLVni = A p ⋅
∑ PLV p − A p ⋅ ∑ C fissi − A p ⋅ C var ⋅ ∑ V p
p
p
p
dove
PLVP è la produzione lorda vendibile ottimale della singola coltura, ottenuta applicando
la relazione di Mitcherlish modificata da Giardini e Borin, ossia:
[
]
PLVMAX ⋅ 1 − 10 − c ( b+V ) ⋅10 − k ( b+V )
PLV p =
1 + 10[1−c ( b+V ) ]
2
Ap
è la superficie destinata a ciascuna specie (in questo caso Ap =1ha);
C fissi
sono i costi fissi, funzione della superficie attrezzata;
C var
sono i costi variabili in funzione del volume irriguo impiegato.
Nel caso in esame alla superficie assegnata a ciascuna specie colturale è stato attribuito un
valore fisso e unitario e quindi l’unica variabile indipendente è il vettore (V1, V2,…. Vn).
Risultati
Adattando la funzione di Mitscherlich modificata da Giardini e Borin ai dati produttivi
delle 9 colture esaminate sono stati calcolati i parametri A (produzione areica massima stimata
dalla funzione), b (volume di acqua naturale disponibile utilizzata dalla coltura, m3 ha-1) e c
(coefficiente di azione dell’acqua), riportati nella tabella 2.
90
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Il modello GAMS ha consentito di definire la distribuzione dell’acqua disponibile non
limitata tra le nove colture esaminate, occupante ciascuna la superficie di 1 ettaro, per ottenere la
Produzione Lorda Vendibile massima di ciascuna coltura, al netto delle spese irrigue (fig. 2).
Tabella 2.
Colture
esaminate
Melanzana
Bietola autun.
Bietola prim.
Fagiolo secco
Fagiolo fresco
Mais da
granella estivo
Mais da
granella
primaverile
Peperone
Pomodoro da
industria
Parametri dell’equazione di Mitscherlich modificata da Giardini e Borin
A(t/ha)
PLV=A*p (1)
(€/ha)
b
(m3/ha)
C
(ha/m3)*10-4
K
(ha*m-3)2*10-9
Pioggia media
del ciclo
colturale
(mm)
45.81
84.13
69.17
3.56
10
18323.04
3485.00
2865.00
2845.84
7000.00
2500.0
5942.0
2850.0
883.7
304.0
3.76
2.14
3.16
4.20
3.90
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
150
436
125
50
50
8.70
1130.54
656.8
4.58
0.00
87
11.60
1508.00
676.5
4.57
0.00
109
45.20
22597.50
253.5
3.90
0.00
55
107.60
24210.00
1947.9
2.65
1.82
71
Con tale procedura il volume stagionale d’irrigazione totale è risultato pari a 37.000 m3,
mentre il volume stagionale areico specifico d’irrigazione è variato dal 100% dell’ETM, per le
colture orticole, al 48 e 42% dell’ETM, per le bietola a semina autunnale e primaverile (fig. 3).
Figura 2
Figura 3
Il modello GAMS, inoltre, imponendo disponibilità idriche massime inferiori a quelle
necessarie per ottenere la massima PLVni, per ciascuna coltura in esame, permette di
massimizzare il reddito anche in condizioni idriche limitanti.
91
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Prodotti
Allo stato atttuale è in fase di completamento una pubblicazione sulla messa a punto del
modello GAMS utilizzando dati sperimentali reperiti in letteratura sulla risposta produttiva a
volumi stagionali d’irrigazione crescenti.
L’unità operativa ha partecipato: al workshop on: “Irrigation, salinization and
desertification” svoltosi presso la Facoltà di Agraria dell’Università di Palermo il 15 gennaio
2007, dove è stata presentata una comunicazione a nome del Prof. Angelo Caliandro dal Titolo
“Irrigazione con acqua salmastra: effetti su aspetti fisiologici e morfologici delle piante e sulla
produzione di alcune colture”; al convegno “Vulnerabilità dei sistemi colturali ai cambiamenti
climatici”, tenutosi a Bari il 18 e 19 ottobre 2007, presentando una comunicazione a nome del
Prof. Angelo Caliandro dal titolo “Irrigazione con acque salmastre: effetti su fisiologia,
morfologia e produttività di alcune colture agrarie”.
L’attività di ricerca in corso non si discosta da quanto previsto dal piano scientifico.
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Progetto di Ricerca F.I.S.R. EVOLUZIONE DEI SISTEMI COLTURALI

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