Nonostante il tema della sostenibilità in viticoltura, e più in generale in agricoltura, sia talora considerato inflazionato, la necessità di produrre in maniera sempre più sostenibile rimane un obiettivo imprescindibile per il settore, con un occhio attento non solo alla sostenibilità ambientale ma anche a quella economica e a quella sociale.
Gli strumenti in grado di supportare i viticoltori nel raggiungimento di tale obiettivo sono molteplici e tra questi figurano anche i Sistemi di Supporto alle Decisioni o Dss (dall’inglese Decision Support Systems), soluzioni digitali in grado di integrare e “digerire” quantità di dati anche molto consistenti, di rielaborarli e trarne indicazioni utili alla migliore gestione delle principali pratiche agronomiche, prima fra tutte la difesa.
Ma andiamo con ordine e scopriamo cosa sono esattamente questi strumenti, delineando dapprima il quadro storico e normativo che ha dato impulso al loro sviluppo.
Dalla lotta a calendario al Farm to Fork: il cammino della difesa sostenibile
Negli anni Sessanta del secolo scorso, la difesa delle colture si basava essenzialmente su sulla cosiddetta lotta a calendario. In sostanza, la decisione di intervenire con trattamenti fitoiatrici per proteggere le colture da patogeni e parassiti (come insetti o acari) veniva presa sulla base della fase fenologica in cui la coltura iniziava a essere suscettibile a una specifica avversità: in corrispondenza di tale fase si effettuava il primo trattamento della stagione, cui ne facevano seguito altri calendarizzati su logica preventiva e cautelativa, indipendentemente dal manifestarsi o meno dell’avversità. Nel tempo questo modo di agire rivelò una serie di criticità, dall’uso eccessivo e non sempre giustificato di fitofarmaci, con conseguenze negative in termini economici e ambientali, all’insorgenza di fenomeni di resistenza da parte degli organismi bersaglio.
In risposta a tali criticità, tra gli anni Settanta e Ottanta del secolo scorso si diffuse pertanto la lotta guidata, che basava gli interventi di difesa sul monitoraggio della situazione di campo e sull’individuazione di soglie di intervento, ovvero di livelli di diffusione dell’avversità (o di danno da essa provocato) in corrispondenza dei quali era da ritenere giustificato il trattamento fitoiatrico.
Negli anni Novanta del secolo scorso il concetto di lotta guidata è confluito in quello di difesa integrata (o IPM, Integrated Pest Management), a sua volta inglobata nel 2008 nel Sistema di Qualità Nazionale di Produzione Integrata (Sqnpi). Nel D. Lgs. n. 194 del 17/03/95 la difesa integrata è così definita: “Applicazione razionale di un complesso di misure biologiche, biotecnologiche, chimiche, colturali o di selezione vegetale, con le quali si limita al minimo indispensabile l’impiego di prodotti fitosanitari contenenti sostanze chimiche, per mantenere i parassiti a livelli inferiori a quelli che provocano danni o perdite economicamente inaccettabili”.
Un ulteriore importante step nel cammino verso una maggiore sostenibilità della difesa delle colture è stato rappresentato dalla Direttiva europea 128/2009 sull’uso sostenibile dei fitofarmaci che, tra le altre cose, ha reso ha reso obbligatorio l’IPM sull’intero territorio comunitario a partire dal 2014. Nello stesso anno, l’Italia ha recepito le indicazioni della Ue con il PAN, Piano di Azione Nazionale.
Infine la “storia recente”.
Nel maggio 2020 la Commissione Europea ha presentato il piano strategico "Dal produttore al consumatore" (Farm to Fork – F2F), parte del Green Deal europeo, ovvero un insieme di azioni che mirano a rendere l'Unione Europea il primo continente climaticamente neutro entro il 2050. La strategia F2F definisce iniziative e obiettivi strategici volti a rendere il sistema alimentare dell'Unione europea più sostenibile e rispettoso dell'ambiente. Tra gli obiettivi, la riduzione del 50% dell’impiego di fitofarmaci e del 20% dell’impiego di fertilizzanti, nonché la destinazione del 25% della superficie coltivata in Unione Europea all’agricolture biologica, il tutto entro il 2030.
L’agricoltura di precisione al servizio della viticoltura sostenibile
Al concetto di sostenibilità in agricoltura (e quindi in viticoltura) è strettamente collegato quello di agricoltura di precisione.
L’agricoltura di precisione si basa su una serie di strumenti che, secondo la definizione comunemente adottata, consentono di “fare la cosa giusta, al momento giusto e nel luogo giusto”, generando sostenibilità grazie alla riduzione o all’azzeramento di interventi inutili in campo e conseguentemente dell’impatto negativo che questi avrebbero sull’ambiente e sui costi aziendali.
Più specificatamente, nelle “Linee guida per lo sviluppo dell’agricoltura di precisione in Italia” del Mipaaf, risalenti al 2017, l’agricoltura di precisione viene definita come “una gestione aziendale (agricola, ma anche forestale e zootecnica) basata sull’osservazione, la misura e la risposta dell’insieme di variabili quanti-qualitative inter ed intra-campo che intervengono nell’ordinamento produttivo. Ciò̀ al fine di definire, dopo analisi dei dati sito-specifici, un sistema di supporto decisionale per l'intera gestione aziendale, con l'obiettivo di ottimizzare i rendimenti nell’ottica di una sostenibilità̀ avanzata di tipo climatico e ambientale, economico, produttivo e sociale”.
I Sistemi di Supporto alle Decisioni sono dunque strumenti propri dell’agricoltura di precisione e concorrono all’incremento della sostenibilità in viticoltura.
Cosa sono i Sistemi di Supporto alle Decisioni?
Un Sistema di Supporto alle Decisioni o Dss è un tool digitale che, alimentandosi di una serie di dati relativi all’ambiente colturale, li elabora per restituire all’agricoltore una serie di informazioni utili per ottimizzare la gestione delle colture.
Gli elementi principali di cui si compone un Dss sono:
- un sistema di raccolta dei dati (input), che possono riguardare il meteo, l’umidità del suolo, il risultato di attività di monitoraggio di vario tipo, le tecniche colturali applicate, gli interventi eseguiti in campo...;
- i modelli matematici per l’elaborazione di tali dati. Nel caso specifico della gestione di avversità biotiche, i modelli previsionali utilizzati si basano sul concetto di rischio: i dati raccolti riguardanti il triangolo pianta ospite-patogeno-ambiente consentono di calcolare il rischio di insorgenza dell’epidemia;
- un sistema esperto (insieme di algoritmi) che interpreta in chiave agronomica i risultati dell’elaborazione dei dati;
- gli output, ovvero le allerte relative alla possibilità di sviluppo di una avversità biotica o abiotica e i relativi consigli agronomici.
Normalmente il Dss lavora su singoli appezzamenti “rappresentativi” di areali omogenei, ai quali deve essere sensato “estendere” gli output ottenuti. Normalmente all’interno dell’areale da gestire si sceglie come riferimento l’appezzamento che presenta le condizioni più critiche.
Quali dati si raccolgono e come?
I dati di cui si alimenta il Dss possono essere di varia natura e di conseguenza diverse sono le modalità e gli strumenti con cui vengono raccolti. I dati meteo “storici” sono misurati da stazioni agrometeorologiche collocate in campo e normalmente dotate di strumenti per la misura di temperatura, umidità dell'aria, precipitazioni, velocità e direzione del vento e pressione atmosferica. I dati meteo previsionali sono invece desunti da provider specializzati. Nel suolo, in diversi punti dell’appezzamento, possono essere collocate sonde per rilevarne l’umidità a differenti profondità. Sulla vegetazione possono essere collocati sensori per la misura della bagnatura fogliare. Ma al Dss possono essere “dati in pasto” anche input relativi alle operazioni colturali eseguite (trattamenti, interventi irrigui, lavorazioni...), sia manualmente che in maniera automatizzata (qualora si utilizzino macchine “intelligenti”, in grado di inviare a un cloud i dati operativi durante il loro funzionamento).
Che utilità e che finalità hanno i Sistemi di Supporto alle Decisioni?
Si chiamano sistemi di “supporto” proprio perché le allerte e i consigli agronomici da essi forniti non si sostituiscono all’uomo ma lo supportano nel momento in cui è necessario prendere decisioni di tipo agronomico. Lavorando in un’ottica preventiva (allerte), i Sistemi di Supporto alle Decisioni consentono di intervenire sull’avversità prima che insorga, il che potenzialmente incrementa l’efficacia delle azioni messe in atto.
Nel caso specifico della gestione della difesa del vigneto da fitopatie o insetti e acari parassiti, l’uso dei Dss consente di pianificare in maniera più razionale gli interventi fitoiatrici e di intervenire soltanto in caso di reale necessità. È importante sottolineare che la difesa gestita con il supporto di un Dss non necessariamente conduce alla diminuzione degli interventi eseguiti. L’obiettivo è quello di raccogliere uva sana e dalle migliori caratteristiche compositive possibili, per cui in annate sfavorevoli dal punto di vista meteorologico (e favorevoli, per esempio, all’insorgenza di infezioni fungine) i consigli agronomici forniti dal Dss andranno nella direzione di un calendario di trattamenti più serrato, ovviamente anche in dipendenza dalla tipologia di prodotti applicati, che restano una scelta del viticoltore e/o dell’agronomo e da cui dipende la durata della copertura ottenuta. Quest’ultimo punto, di importanza tutt’altro che trascurabile, è uno dei plus di Agrigenius® Vite, il Dss per la viticoltura sostenibile proposto da BASF.
Se per chi gestisce la difesa rimane fondamentale il monitoraggio visivo degli appezzamenti, è pur vero che in alcune situazioni - come in presenza di elevata frammentazione dei vigneti o di superfici molto ampie da gestire - l’uso dei Dss può essere di grande aiuto nell’avere una visione di insieme delle condizioni delle proprie vigne e nel favorire la tempestività degli interventi laddove essi siano necessari.
Al cuore dei Dss: i modelli previsionali
Come già specificato, i modelli previsionali sono la componente chiave dei sistemi di supporto alle decisioni. Essi possono essere definiti come una rappresentazione semplificata della realtà: i modelli previsionali relativi alle malattie delle piante, per esempio, sono una rappresentazione semplificata delle interazioni tra pianta ospite, patogeno e ambiente.
“Semplificato” non significa “semplice”. Dietro a un modello previsionale di qualità vi sono infatti ricerca e sperimentazione molto solide e lo sviluppo di ogni nuovo modello richiede tempo. Una volta sviluppato, infine, ogni nuovo modello deve essere validato, ovvero ne deve essere verificata la reale efficacia in condizioni di campo.
I modelli previsionali sono di due tipi:
- i modelli empirici (o modelli di dati) vengono sviluppati a partire da set di dati osservati in uno specifico contesto produttivo e che risultano essere correlati all’insorgenza di una data avversità;
- I modelli meccanicistici (o modelli di processo), invece, sono sistemi di algoritmi che mettono in relazione le variabili ambientali con i processi biologici che portano alla comparsa della malattia, indipendentemente da dove queste condizioni si verifichino.
I modelli empirici non sono in grado di fornire output attendibili al di fuori degli areali in cui sono stati sviluppati e a maggior ragione la loro attendibilità è a rischio in un contesto colturale come quello attuale, fortemente influenzato dai cambiamenti climatici in atto.
Cambiamenti climatici, Dss e viticoltura sostenibile
I cambiamenti climatici stanno fortemente influenzando le modalità con cui le avversità biotiche danneggiano i vigneti, per esempio alterando i cicli dei patogeni o modificando numero e modalità di svolgimento delle generazioni di insetti parassiti. Anche per questo motivo la difesa del vigneto è diventata sempre più complessa, considerata anche la progressiva riduzione delle sostanze attive disponibili per il controllo di patogeni e parassiti. I Sistemi di Supporto alle Decisioni rappresentano un potente strumento nelle mani del viticoltore e dell’agronomo per gestire in maniera oculata e sostenibile la protezione del vigneto in un contesto di cambiamento climatico.
Un centro di ricerca per la modellistica previsionale
La domanda di modelli previsionali in agricoltura è in crescita. E per rispondere a tale richiesta occorre una ricerca strutturata. Con questo obiettivo, presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza è nato il PHEM, Plant Health Modelling Research Center. Lo scopo principale del centro è promuovere e svolgere attività scientifiche di base e applicate in questo settore, ma non solo. In senso più ampio, esso intende fare rete tra centri di ricerca diversi e includere stakeholder, ma anche sostenere attività di formazione, con l’auspicio di far crescere l’interesse di nuovi ricercatori attorno al tema della modellistica previsionale.
Il Dss a prova di viticoltore
Che caratteristiche deve avere un Sistema di Supporto alle Decisioni per risultare davvero utile all’operatore professionale e contribuire alla sostenibilità in viticoltura?
- Innanzituto, deve essere affidabile: la qualità dei modelli previsionali e del sistema esperto di elaborazione degli output di cui si compone sono, da questo punto di vista, il pilastro portante.
- Il Dss deve anche essere facile da consultare: output chiari, di immediata interpretazione, restituiti con un’interfaccia visiva semplice e immediata.
- Fondamentale la flessibilità di utilizzo: il Dss deve poter essere consultato da qualsiasi device (desktop, tablet, smartphone).
- Auspicabile, infine, la modularità: potenzialmente un Dss può gestire innumerevoli tecniche colturali: difesa, irrigazione, fertilizzazione, gestione delle avversità ambientali... ma non tutti i viticoltori e i tecnici hanno le medesime necessità. Per questo motivo un buon Dss deve prevedere un certo livello di modularità e diverse versioni, da quella più “light” alla più completa.
Scopri la flessibilità del Dss Agrigenius® Vite di BASF
