Bilancio dei nutrienti e calcolo di indicatori agroambientali: sviluppo e testing di un applicativo ad uso aziendale

Modern agriculture requires the adoption of information and communication technologies to support the several and complex decisions that farmers take daily. Within this framework, several applications were developed to calculate the crop fertilisation requirements, such as the one of the Monitro project, financed by Regione Piemonte. This work presents an application of the Monitro model to 64 farms producing cereals, fruits, vegetables, rice and grape, with the objectives of i) improving the model for calculating the nutrient budget and the fertilization plan for N, P and K; ii) calculating various indicators of the environmental performance of agricultural practices adopted in the farms and iii) collecting data on current fertilization management strategies in different types of farms in Piemonte. Farms were interviewed about the crop management, soil characteristics and agricultural practices adopted, in particular fertilization. The application model calculated agri-environmental indicators of the agronomic performance (Efficient budget and Surplus (+) or deficit (-) at the crop and farm level of N, P2O5 and K2O), and of the environmental performance (nitrogen loss by leaching, ammonia volatilization from field, production of PM2,5 and PM10 , greenhouse gas emissions including methane and nitrous oxide). The farm nitrogen surplus was higher in cereal-producing farms (73 kg N ha-1), followed by orchard farms (63 kg N ha-1), while grapevine farms (12kg ha-1), paddy rice farms (-5 kg ha-1) and horticultural farms (-21 kg ha-1) were all in the standard equilibrium range ± 30 kg ha-1. Cereal farms showed the greatest within-group variability Average farm surpluses of P and K were equilibrate for all types of farms, even negative for the rice ones (-35 kg P2O5 ha-1). The volatilization of NH3 from field was important only for cereal farms (32 kg NH3 ha-1), while it was less than 10 kg NH3 ha-1 for the other farm types, due to the low amounts of fertilizer used. Methane emissions, limited to paddy fields, were 2.9 t CH4 ha-1, lower than previous similar data (Gaudino et al., 2014). The average emission of greenhouse gases for all the farms analyzed, with the contribution of both CH4 and N2O, was 3.0 t CO2-eq ha-1, higher than the European average data (2.3 t ha-1; EUROSTAT, 2016), due to the high emissions of rice farms. The Monitro model showed a good effectiveness in describing and analysing nutrient budget data and for calculating environmental indicators. However, some problems were encountered, such as uncertainty in the estimation of some budget items, especially in fruit, vegetable, and vine farms. Overall, the model was well-accepted by farmers and stakeholders. Hopefully, in the future it will evolve into a complete application integrated with regional databases, for public use, free of charge, and easy-to-use fertilization management tool.

L'agricoltura moderna necessita di tecnologie informatiche a supporto delle molteplici e complesse decisioni che l'agricoltore deve prendere quotidianamente. In questo filone si inseriscono gli applicativi che attraverso algoritmi calcolano il fabbisogno di concimazione delle colture, quale quello sviluppato entro il progetto Monitro finanziato dalla Regione Piemonte. Nel presente lavoro questo modello è stato applicato a 64 aziende agricole a diverso indirizzo produttivo - cerealicolo, frutticolo, orticolo, risicolo e viticolo ¿ con gli obiettivi di i) affinare il modello informatico per la redazione del bilancio dei nutrienti e del piano di concimazione aziendale ii) calcolare diversi indicatori di performance ambientale delle pratiche colturali adottate in azienda, e iii) raccogliere dati relativi alla gestione attuale della concimazione nelle aziende piemontesi nei diversi indirizzi produttivi. Le aziende sono state intervistate riguardo alle colture, i suoli e l'agrotecnica adottata; il modello informatico ha permesso di calcolare alcuni indicatori agroambientali in ambito agronomico (Bilancio efficiente e Surplus (+) o deficit (-) medio a livello colturale e aziendale di N, P2O5 e K2O), e ambientale (perdite di azoto per lisciviazione, volatilizzazione di ammoniaca da campo, produzione di polveri sottili PM2,5 e PM10, emissioni da campo dei gas serra metano e protossido di azoto). Le aziende analizzate presentavano un surplus medio di azoto maggiore nelle aziende cerealicole (73 kg N ha-1), seguite da quelle frutticole (63 kg N ha-1), mentre le aziende viticole (12kg ha-1), risicole (-5 kg ha-1) ed orticole (-21 kg ha-1) hanno evidenziato valori compresi nel range ± 30 kg ha-1, considerato come riferimento per l'equilibrio di bilancio. La variabilità maggiore è stata registrata per le aziende cerealicole. I surplus medi aziendali di P e K sono stati più contenuti per tutte le tipologie aziendali, addirittura negativi nel caso delle aziende risicole (-35 kg P2O5 ha-1). La volatilizzazione di ammoniaca da campo è risultata importante solo per le aziende cerealicole (32 kg ha-1), e inferiore a 10 kg ha-1 per le altre tipologie aziendali, a motivo dei bassi quantitativi di fertilizzante utilizzati. Le emissioni di metano, limitate alla risaia, sono risultate pari a 2,9 t ha-1, inferiori rispetto a dati analoghi precedenti (Gaudino et al., 2014), mentre l'emissione media di gas serra per tutte le aziende analizzate, data dalla somma dei contributi di CH4 e N2O è risultata di 3,0 t ha-1 di CO2-eq, superiore alla media europea di 2,3 t ha-1, forse per l'elevato peso delle aziende risicole (più impattanti da questo punto di vista) nella media considerata. Il modello di Monitro ha dimostrato una buona efficacia nel descrivere e nell'analizzare i dati relativi alle aziende cerealicole e risicole sia per gli indicatori agronomici sia per quelli ambientali, nonostante siano emerse problematiche di vario tipo, relative al livello di incertezza e nella stima di alcune voci del bilancio. Nel complesso, il modello informatico sviluppato è stato bene accolto dalle aziende e dai tecnici che lo hanno utilizzato. In futuro si auspica che possa evolvere in un applicativo integrato con le banche dati regionali, ad uso pubblico, gratuito, e facilmente utilizzabile quale strumento di gestione aziendale.