Tecniche congiunte di crop modelling supportate da telerilevamento per l'ottimizzazione della gestione irrigua del pomodoro da industria

Water availability is becoming, for the agricultural compartment, an increasingly limiting factor, therefore it is important to increase the use of irrigation techniques which are innovative, more efficient and sustainable in order to reduce water losses during crop development, mainly due to evapotranspiration processes, surface runoff and deep percolation. Field trials can be expensive in terms of time and money, so decision support systems (DSS) can play an important role and, by using specific environment and crop management data, provide an estimate of crop productivity variation. With the aim of providing an easy-to-use, robust and reliable DSS, FAO developed AquaCrop, a model able to evaluate crop development by predicting crop yields and water requirements in relation to weather and soil properties where the crop is grown. Since the Italian tomato processing industry is interested in granting a constant high-quality production and climate change could affect agricultural productivity in some areas of our country, a European research project called H2020 TOMRES “A novel and integrated approach to increase multiple and combined stress tolerance in plants using tomato as a model” is being carried on trying to investigate the possibilities given by genetics, plant physiology and precision farming. Being inspired by this project, an open source version of the model (AquaCrop-OS) has been used in this work, in order to evaluate how crop modelling could support and improve water management in open-field processed tomatoes in the province of Alessandria. Optimal irrigation volumes provided by the model for a time series (1998-2018) for different irrigation techniques have been compared with data collected by the TOMRES project for the years 2017-2018 on some sample farms. A role has also been hypothesised for optical remote sensing (RS) techniques in detecting biomass variations due to climate change and characterizing crop development throughout the use of vegetation indices. By analysing a low-resolution NDVI time series (Nasa Terra MODIS, 2000-2018), results suggest a significant increasing trend of vigour, therefore an increase in biomass production. Higher-resolution satellite data from Copernicus Sentinel 2 mission have been used to map crop distribution in the study area: comparisons with the declarations made to obtain CAP payments have, sometimes, revealed anomalies of declarations. Even though results are at an initial stage, they suggest that DSS could be useful, considering environmental-specific data, in order to enhance water management and crop production. Further studies could be based on using remotely sensed data both to validate the model and to provide highly specific inputs for a location, in case field measurements are not possible.

La disponibilità idrica sta diventando, per il settore agricolo, un fattore sempre più limitante e per il quale si è alla continua ricerca di tecniche innovative, efficienti e sostenibili per minimizzare le perdite idriche durante il ciclo colturale; queste sono legate soprattutto ai fenomeni evapotraspirativi, al ruscellamento superficiale ed alla percolazione profonda. Prove di campo possono essere dispendiose in termini economici e di tempo, da qui l'importanza dei decision support systems (DSS) che, a partire da dati relativi al territorio ed alla gestione colturale, possono stimare la produttività della coltura. Con l'intento di fornire un DSS semplice da usare, robusto e affidabile la FAO ha sviluppato AquaCrop, un modello in grado di valutare lo sviluppo della coltura e predire rese e fabbisogni idrici in rapporto alle condizioni ambientali ed alle proprietà dei suoli sui quali si sviluppa la coltura. Poiché l'industria italiana di trasformazione del pomodoro è interessata ad avere una produzione costante e di elevata qualità, ed il cambiamento climatico potrebbe influenzare la produttività agricola in certe aree del nostro Paese, il progetto europeo H2020 TOMRES “Un approccio integrato per l'aumento della tolleranza multipla e combinata agli stress nelle piante utilizzando il pomodoro come modello” è stato portato avanti con l'obiettivo di indagare gli strumenti forniti dalla genetica, dalla fisiologia e dall'agricoltura di precisione. In questo lavoro, ispirato a tale progetto, una versione open source del modello (AquaCrop-OS) è stata utilizzata per valutare come il crop modelling possa contribuire al miglioramento della gestione idrica nella coltura di pieno campo del pomodoro da industria in provincia di Alessandria. I volumi ottimali calcolati dal modello su una serie storica (1998-2018) per quattro diverse tecniche irrigue sono stati confrontati con i dati raccolti nell'ambito del progetto TOMRES negli anni 2017-2018 su una serie di aziende campione. Inoltre, si è cercato di ipotizzare un ruolo per il telerilevamento ottico passivo nel rilevare le variazioni nella biomassa legate al cambiamento climatico e caratterizzare lo sviluppo della coltura attraverso l'impiego di indici vegetazionali. Analizzando una serie multi-temporale di NDVI a bassa risoluzione (NASA Terra MODIS, 2000-2018), i risultati suggeriscono un incremento significativo nella produzione di biomassa. Immagini satellitari dalla maggiore risoluzione da Copernicus Sentinel 2 sono stati impiegati per mappare la distribuzione della coltura nell'area di studio: confronti con le dichiarazioni rese per l'ottenimento delle premialità PAC hanno, a volte, evidenziato anomalie dichiarative. Sebbene i risultati ottenuti siano del tutto preliminari, essi suggeriscono che l'utilizzo dei DSS può rivelarsi utile, noti i parametri specifici per un determinato ambiente, per ottimizzare la gestione idrica e la produttività. Studi futuri interessanti si potrebbero basare sull'uso di dati telerilevati sia per validare il modello, sia per fornire input altamente specifici per una località, laddove non siano possibili misurazioni in campo.