MEDESANO, 24-1-2016 Dal Terreno alla Tavola – Rassegna: Agricoltura Ambiente e Società
Pierluigi Meriggi modelli previsionali – INTERVENTO
“Parliamo di qualche cosa che è un pochino più, forse diciamo, meno tangibile, cioè la digitalizzazione in agricoltura e in particolare i modelli previsionali.
Allora faccio una premessa, i modelli previsionali in agricoltura sono importanti per alcune decisioni, però ricordiamoci che questo aspetto di avere un’app, di avere una digitalizzazione in agricoltura non è fondamentale perché le informazioni agronomiche, la capacità di fare delle scelte di tipo strategico in agricoltura è sempre fondamentale, cioè noi possiamo avere il più bel modello del mondo però se non abbiamo un’attività agronomica e una decisione agronomica seria non riusciamo ad arrivare a fare il reddito in agricoltura, che è uno degli aspetti più importanti, per cui non basta avere un’app, ecco, bisogna che dietro queste informazioni ci sia l’imprenditore che faccia le scelte corrette.
Detto questo noi siamo nati, come diceva appunto Mauro, come spin-off del mondo dell’Università Cattolica, facciamo molta ricerca applicata, adesso non siamo sulle superfici magari di Fiorenzuola però abbiamo diverse basi sperimentali sia nel Piacentino per la vite, a Ravenna per quanto riguarda le culture industriali e i cereali e anche nel sud Italia, per cui noi in un certo senso riusciamo a validare quelli che sono i nostri modelli, cioè non è soltanto la teoria, un modello previsionale è un algoritmo per intenderci, è un calcolo matematico, però bisogna assolutamente capire se questi calcoli poi possono essere utili per gli agricoltori.
Noi siamo nati nel 2008, abbiamo fatto praticamente un percorso, io lo dico sempre un po’ un sentiero da capre, nel senso che è un mondo in cui non c’era un mercato, in cui quando si parlava di modelli previsionali ti guardavano un po’ come si fa a prevedere una malattia dieci giorni prima e questo sentiero comunque si è portato con diversi successi sia in Italia che all’estero, con diversi servizi.
Oggi parlerò di vite perché so che è una zona in cui c’è viticoltura, parlerò di cereali e di pomodoro perché il Parmese e anche il Piacentino sono zone in cui queste culture sono presenti, però approfitto anche per dire come funzionano questi sistemi questi modelli previsionali. Allora in pratica noi abbiamo un monitoraggio del terreno, ecco uso anche il puntatore, vedete questa parte, questo monitoraggio invia delle informazioni a un cloud, questo cloud ha una serie di algoritmi che calcolano degli output che vede l’agricoltore, che vede un tecnico, che vede un rappresentante dell’agriindustria o delle associazioni e il decisore che è quello che deve prendere le decisioni sulla base anche di questi elementi attua poi dopo una concevazione, un trattamento, una semina, un’operazione in agricoltura. Per cui questo qui è un cerchio diciamo di decisione che parte dal monitoraggio e dalla conoscenza del proprio campo e anche delle condizioni ambientali per poter arrivare di nuovo ad influire sul sistema colturale.
In quest’altra diapositiva che è molto più complicata, non ve la spiego tutta perché noi ci perdiamo troppo tempo, su questa base del modello previsionale di questi modelli di previsione dei fenomeni biologici, ripeto, previsione vuol dire non la realtà, cioè noi andiamo a simulare un qualche cosa che noi prevediamo possa avvenire, non che avverrà sicuramente come le previsioni del tempo, dicono vengono 20 mm domani però ne possono venire 15 come 35, l’importante è comunque che ti diano delle indicazioni importanti. Su questa diapositiva vediamo che quello schema di prima è arricchito di tantissime altre opzioni, si parla di droni che possono supportare i modelli previsionali, si parla di sensori, soprattutto se parliamo di pomodori, tanti mettono i sensori nel suolo per capire l’umidità del suolo e questi sono elementi ad integrazione per esempio del sistema complessivo dei modelli diciamo previsionali. I nostri sistemi comunque si basano molto anche su una serie di conoscenze, cioè non basta l’algoritmo, però bisogna conoscere il terreno, le analisi, sapere esattamente che tipo di varietà utilizziamo, nel caso del frumento ma anche del pomodoro, ogni varietà ha, come abbiamo visto anche dalla relazione del dottor Cattivelli, diversi livelli di sensibilità.
Non è detto che tutte le varietà vadano trattate contro le malattie alla stessa maniera o nello stesso momento e poi dopo è importante che questi modelli, questi diciamo questi algoritmi, siano validati e siano provati diciamo nella realtà. Questi sistemi, queste app hanno diverse funzionalità, dal meteo alla, diciamo, informazioni sulla densità di semina, difesa dalle malattie, per esempio la densità di semina è molto importante nel frumento. Quanti frumenti duri vediamo allettati nel periodo della trebbiatura? Tantissimi, questo dipende dalla fertilità residua, da un eccesso magari di azoto, dalla suscettibilità varietale, ma tante volte deriva anche dal fatto che noi seminiamo in epoca anticipata una quantità di seme esagerata rispetto alla possibilità che questa varietà possa diciamo restare correttamente in piedi.
E poi dopo abbiamo anche altre informazioni che possiamo dare come la sostenibilità, ne parleremo dopo soprattutto per quanto riguarda i crediti di carbonio, che sono molto legati, diciamo, ai nostri sistemi operativi. Faccio una premessa. Cosa sono i modelli previsionali? Noi possiamo dividere i modelli previsionali in due tipi di modelli.
Il modello empirici, per chi come me ha i capelli bianchi, la regola dei tre dieci per la pronospera della vite di Baldacci, che è stata messa a punto alla fine degli anni 40, diceva 10 millimetri d’acqua, 10 centimetri di germoglio, 10 gradi di temperatura, sono le condizioni ideali per avere l’infezione della pronospera nella vite. Questo è un modello, diciamo, di tipo empirico. Il modello di Bordeaux della pronospera è un modello di tipo empirico, perché tiene conto di altri fattori.
Una volta non teneva conto della pioggia, e difatti gli ultimi due o tre anni ha sballato perché la pioveva sempre, per cui per loro la pioggia era una costante.
Col cambiamento climatico anche nella zona di Bordeaux piove di meno, per cui hanno avuto la pronospera, pur non avendo, diciamo, gli allarmi da parte del loro modello. I modelli empirici sono modelli che funzionano unicamente nell’area in cui vengono sviluppati.
L’intellig enza artificiale, che sviluppa tantissimi modelli, perché raccogliono una serie di informazioni in una determinata area, può dare dei modelli precisi, ma appena ci spostiamo da quell’area lì in un’altra area, i modelli empirici non funzionano più. La regola dei tre dieci non funziona in Sicilia, la regola di Bordeaux non funziona in Friuli, in Valle Padana. Noi abbiamo sviluppato invece dei modelli di tipo meccanistico o meccanicistico.
Cosa vuol dire? Sono modelli relazionali che studiano il rapporto tra patogeno e ospite, in tutte le fasi, la germinazione delle spore, la penetrazione delle spore, l’incubazione, l’evasione, l’ulteriore fruttificazione. Questi processi sono studiati in maniera molto precisa. Cosa succede? Che se non cambia la varietà, se non cambia il patogeno, questo tipo di previsione vale per la Valle Padana, vale per il Friuli, vale per il Canada e vale per il Sud America.
Ed è questo che è avvenuto con i nostri tipi di sistemi, cioè sono scalabili, sono modelli che noi possiamo usare indistintamente in diverse parti del mondo. I nostri clienti sono generalmente agricoltori, soprattutto nella vite, organizzazioni di produttori, agriindustria, produttori di mezzi tecnici, anche agronomi, consulenti e organizzazioni pubbliche che fanno bollettini, che fanno informazioni presso gli agricoltori. Adesso noi abbiamo diversi appezzamenti coltivati in tutto il mondo e anche in Italia che sono seguiti dai nostri sistemi e questi sistemi danno dei vantaggi pratici che sono l’ottimizzazione del lavoro, la qualità dei prodotti e anche la sostenibilità.
Andiamo avanti con la vite in cui la possibilità di utilizzare dei modelli previsionali consente anche di affrontare dei nuovi business. Questa è una foto sulla destra di una collaborazione che abbiamo per l’agrivoltaico con la ditta Caviro a Forlì. Al centro abbiamo il discorso del carbon farming, dei crediti di carbonio, anche questi sono abbastanza legati all’uso dei modelli e poi dopo anche a sinistra un’immagine che ricorda le assicurazioni parametriche.
Torniamo alla vite. L’importante è avere un appezzamento di vite omogeneo, si crea questo appezzamento di vite, si collega a una stazione meteo. Noi abbiamo in Italia circa 2.500, la rete meteo privata forse più importante d’Italia, 2.500 stazioni meteo collegate ai nostri sistemi e da questo punto di vista bisogna dire che è molto importante la qualità, il controllo dei dati meteo reali perché molte volte è più importante, più utile avere dei dati meteo virtuali o su quadrante se hai le stazioni meteo che non ti funzionano bene, le stazioni meteo deve funzionare bene per simulare bene tutti i fenomeni biologici per cui è un impegno molto grosso anche quello di avere delle, diciamo così, stazioni meteo.
il registro operazioni culturali, gli allarmi, sono rappresentazioni semplici, vedete questi contatore, questa della vite per onospera primaria e secondaria, se il contatore sul verde vuol dire che in quel momento lì l’agricoltore non ha rischio per cui l’agricoltore che usa queste applicazioni ha immediatamente, può avere anche degli allarmi, degli sms sul telefonino e ovviamente sono icone queste molto semplici che rappresentano però un processo complicato che come vedete il processo di una malattia come la per onospera ha tutta una serie di fasi che vanno dalla, diciamo, dalla germinazione delle ospore fino agli zosporangi, all’inoculazione e via dicendo, tutte queste fasi sono regolate da questi modelli previsionali, cosa servono?
Mi collego adesso alla, diciamo, alla relazione del dottor Cattivelli, noi siamo dentro un progetto europeo dove abbiamo un allevamento nell’azienda sperimentale di varietà di vite resistenti alla peronospera e uno degli nostri obiettivi era quello di dire, ok, valutiamo anche, vedete che qui c’è Hort@, tra i partecipanti a questo progetto, valutiamo come modificare anche i trattamenti in funzione della resistenza alla per onospera delle varietà di vite, per cui il nostro compito era quello di valutare esattamente la loro resistenza anche in campo ma di mettere a punto anche un processo, ecco lo vediamo nella prossima diapositiva, in cui tra un merlot suscettibile e una varietà resistente anche i modelli previsionali cambiassero, cioè non tutte le varietà comunque erano immuni o completamente resistenti, alcuni erano mediamente suscettibili però è chiaro che a un certo punto se noi abbiamo una varietà meno suscettibile invece di avere degli allarmi rossi abbiamo degli allarmi gialli che sono di moderata entità, vuol dire che il trattamento può essere fatto con prodotti o meno, diciamo così, meno impattanti o non eseguiti. Un altro aspetto importante è che noi abbiamo anche dei modelli che ti danno un’idea della persistenza dei trattamenti, questo è importante quando io ho un’infezione devo sapere se sono protetto dal trattamento precedente. In questo caso facciamo delle prove ad hoc proprio per vedere la persistenza di questi prodotti.
Un altro aspetto importante che forse mi collego sicuramente con quella del professor Lucini, è quella degli induttori di resistenza, studiamo anche questi perché quando utilizziamo in viticoltura questi prodotti noi aumentiamo le autodifese della pianta però anche questi prodotti vanno modellizzati, questo è il caso di uno di questi induttori di resistenza, il COS-OGA, che si vede che ha un massimo di efficacia dopo un X numero di giorni dal trattamento, per cui è lì, in quel momento lì, che lui, questo induttore, esplica il massimo della sua potenzialità.
Un altro aspetto importante è quello degli insetti, ogni nostro sistema ha comunque dei modelli di tipo fenologico sugli insetti, questo qui è il caso del Scafoideo, che è un’unica generazione e tutti questi modelli previsionali sono ben caratterizzati e danno degli output precisi per gli agricoltori molto utili, soprattutto per individuare anche le fasi, diciamo, dell’insetto in cui conviene intervenire e anche il numero di generazioni. Poi abbiamo informazioni su bilancio idrico, questa parte finale è relativa alla misurazione tramite sonde, cioè si può abbinare sia modelli di tipo predittivo ma anche le misurazioni, cioè per prendere le decisioni migliori più informazioni l’agricoltore ha, meglio è. E poi adesso sviluppiamo anche, abbiamo sviluppato in un progetto europeo anche la possibilità, in base alla canopy della vite, di utilizzare dei volumi di acqua diversi e un quantitativo di prodotto fitosanitario più o meno ridotto in funzione proprio del volume della chioma, tramite studio da immagini satellitari.
Questo ha ridotto ulteriormente anche l’uso dei prodotti fitosanitari. Questo è un progetto europeo che ha concluso, poi dopo si è concluso recentemente. Per cui noi abbiamo fatto diversi progetti, questi sono dati pubblici ufficiali del beneficio di utilizzo di questi modelli, abbiamo una riduzione del dosaggio della area trattata, è normalizzato di circa il 30%, abbiamo lo Human Tax Core, ovviamente diminuisce anche l’impatto contro la salute dell’uomo e anche contro l’ambiente e anche vi è una diminuzione delle emissioni di CO2.
Un altro aspetto importante per la viticultura sono il sequestro del carbonio.
Abbiamo fatto un progetto nel Piacentino dove abbiamo sviluppato dei crediti di carbonio per una cooperativa, è stato molto interessante questo aspetto. I crediti di carbonio si calcolano facendo una decisione molto semplice, quanto io sequestro nel terreno tramite una cover crop o aggiungendo del biochar o aggiungendo un concime organico e quanto io evito di emissioni facendo una buona agricoltura, utilizzando i modelli previsionali e una buona concimazione.
Questo ha portato, queste qui sono le 15 aziende vitivinicole del Piacentino, ha portato a fare uno studio in cui noi abbiamo valutato, ecco vedete la linea rossa che è la base line, cioè praticamente in questi vigneti se non si faceva nulla si perdeva carbonio nel suolo, mentre i soci della cooperativa facendo cultura da sovescio, una buona agricoltura, riducendo le emissioni, hanno mantenuto praticamente costante la quantità di carbonio. Questo divario l’abbiamo certificato e l’abbiamo messo su una piattaforma di vendita dei crediti, è stato il primo esempio in Italia, l’abbiamo venduto in un’azienda di Piacenza, adesso gli agricoltori non hanno ricavato miliardi per ettaro, però quei dieci crediti di carbonio per ettaro, che li abbiamo venduti a circa 20 euro, sono 200 euro per ettaro, generati ogni anno, comunque hanno fatto sì che una sorta di valorizzazione di queste buone pratiche ci sia stata, insomma, vabbè l’agrivoltaico è una sfida anche quella, noi ovviamente lì facciamo dei modelli per vedere l’inclinazione corretta dei pannelli per ottimizzare sia la produzione vitivinicola che la produzione d’energia, lì deve essere win-win la cosa, cioè fare energia e fare una buona produzione e questo qui è un sistema, una soluzione integrata che abbiamo poi all’interno di questo progetto, è chiaro che cambiando un po’ la temperatura all’interno del del vigneto possono cambiare anche i rapporti con le malattie, cioè è una cosa abbastanza complicata. Poi abbiamo, come ultimo aspetto, quella delle pollize parametriche, ecco, vedete i vantaggi, cioè questi modelli possono essere utilizzati per dire, senza l’ispezione del perito, diciamo ok, quest’anno abbiamo avuto condizioni di peronospora vigneto altissime, l’agricoltore magari non c’è la peronospora perché ha fatto il doppio dei trattamenti, visto che c’era una forte pressione della peronospora, è comunque meritevole di indennizzo perché lui ha fatto un extra costo di conduzione per proteggersi da un’annata avversa, per cui funzionano un po’ così, quasi senza perizia però con il, diciamo, rimborso fatto in automatico sulla base di algoritmi, di calcoli che giustifichino che quell’anno è stata un’annata pericolosa.
Ecco noi abbiamo pomodoro.net che viene utilizzato per la difesa del pomodoro, per la coltivazione del pomodoro ed è un dss che può essere utilizzato, è stato utilizzato da tanti agricoltori anche nella provincia di Parma, non è molto diffuso perché comunque la filiera del pomodoro è una filiera molto particolare dove l’agricoltore è molto impegnato in tempi molto brevi e però è molto utile soprattutto se teniamo conto che abbiamo tantissimi modelli previsionali molto molto, insomma, affidabili e poi abbiamo avuto dei vantaggi abbastanza notevoli nel senso che dalle prove fatte in un progetto europeo che si chiama Agrestic del Life, abbiamo ridotto i volumi irrigui di circa il 19%, abbiamo aumentato la water productivity notevolmente perché la produzione comunque è rimasta, anzi con un BRIX più alto quasi e costi di irrigazione più bassi e anche nella difesa abbiamo ridotto i costi, questo per il pomodoro. Sul frumento, anche qui, ho ancora tre slide, come ha ricordato Mauro, noi collaboriamo con Barilla, con granoduro.net da ormai dal 2013, per cui sono ormai 13 anni, seguiamo la filiera e diamo le indicazioni sia per quanto riguarda la difesa ma anche per quanto riguarda la nutrizione e i rischi di micotossine. Vedete in basso a destra la mappa di rischio del DON dell’anno scorso, che noi prima della trebbiatura forniamo delle informazioni in modo tale che gli stoccatori possano sapere se c’è un rischio di micotossine o meno.
a è che qui è Foggia, si chiama Foggia, seguite queste stanghettine qua, indicano l’incremento produttivo del grano con il trattamento funghicida e vedete degli zeri e sotto vedete il segnalatore di allarme per l’agricoltore. Allora, dove c’è zero qui era sul verde, dove c’è un 2% in più di resa è sul verde, dove c’è un più 20%, cioè liberamente il trattamento conveniva, vedete che il contatore per quanto riguarda la ruggine e la septoria era sul rosso, anche qui più 25% ed era sul rosso, per cui questa è la curasi dei modelli, cioè noi dobbiamo verificare che questa cosa qui serva l’agricoltore o no e questo è il sistema per vederlo, questo è il Foggia, questo è Ravenna, anche qui vedete il 21 non c’erano malattie per cui zero incremento produttivo col trattamento perché il trattamento non serviva nulla ma il contatore era sul verde, nel 24 invece chi non trattava perdeva il 30% della produzione.
Questa è l’agricoltura intelligente basata su una validazione e su degli aspetti di verifica attenti”.
GROPPI CESARE