L'applicazione di tecniche proprie dell'agricoltura di precisione e la qualità del vino ottenuto possono esser messi in in correlazione? Il settore agricolo, in particolare la viticoltura, è altamente suscettibile alle variazioni dell'ambiente, alle condizioni delle colture e a fattori operativi. Per gestire efficacemente tutte queste variabili sul campo è necessario osservare, misurare e reagire.
Sfruttando le nuove tecnologie dell'agricoltura di precisione - sistemi di posizionamento globale, sistemi per georeferenziare i dati, sistemi di rilevamento dei dati meteorologici, etc - i vigneti possono migliorare la loro efficienza, produttività e redditività a lungo termine. Sulla base di questa idea, il lavoro di Dimitri e Trambusti propone u'analisi innovativa dell'impatto dei fattori pedoclimatici sul vino, con un caso di studio incentrato sulla Denominazione di Origine Controllata e Garantita Chianti Classico (Docg).
Nel caso proposto, sono stati correlati dati del territorio raccolti con l'aiuto di strumenti di agricoltura di precisione, dati di attività agricole e dati sulla qualità del vino e si è creato un quadro dettagliato delle caratteristiche delle diverse aree viticole del Chianti Classico, con una visione su ogni singolo appezzamento vitato, per comprenderne le peculiarità e gestirne le operazioni. Grazie a un'analisi statistica multivariata, è stato possibile individuare le correlazioni lineari tra i parametri pedoclimatici e di produzione, per riconoscere le caratteristiche più influenti nella produzione del vino.
Dall'analisi è emerso che la qualità del prodotto ha una correlazione positiva con la disponibilità di strumenti di agricoltura di precisione. Si può quindi affermare che queste tecnologie sono un supporto importante per la gestione delle attività agricole. Pertanto, potrebbe essere interessante per le aziende usufruire di tali tecnologie, fosse anche solo di quelle disponibili gratuitamente e pubblicamente, come ad esempio alcune stazioni meteorologiche che coprono il territorio offrendo dati utili per processi decisionali.
Questo studio mira a chiarire le interrelazioni tra i vari parametri associati alla regione, considerando fattori influenti come l'ambiente, la viticoltura e le operazioni sul campo che incidono significativamente sulla produzione del vino, affinché ogni singola azienda possa usare la sua peculiarità per produrre in maniera più efficiente.
Il lavoro rappresenta un inedito in letteratura e potrebbe aprire la strada a futuri studi sull'importanza della gestione dei fattori della produzione e dei fattori climatici nella determinazione della qualità dei vini.
Trambusti A. e Dimitri G.M.: “Precision agriculture for wine production: A machine learning approach to link weather conditions and wine quality” Heliyon 10 (2024) e31648, Elsevier. Disponibile qui
