Utilizzo di indici spettrografici e vegetazionali per la stima della qualità foraggera in pascoli alpini

Negli ultimi decenni, le notevoli trasformazioni sociali ed economiche nel mondo pastorale e alpino hanno profondamente modificato la gestione dei prato-pascoli, portando all’aumento di fenomeni di abbandono e di irrazionale utilizzazione di molte superfici, causando importanti cambiamenti sul paesaggio e sulla fruibilità dei siti. Al fine di studiare possibili interazioni tra il clima, la geomorfologia, la composizione vegetazionale e la fenologia delle specie e la variabilità della qualità dei foraggi, all’interno del Parco Nazionale del Gran Paradiso sono stati scelti tre siti di studio (Epinel, Lauson e Levionaz) appoggiandosi alla rete di phenocam della Regione Valle d’Aosta: strumenti che su base sub-giornaliera rilevano il Green Chromatic Coordinate (GCC), definito come il rapporto del Digital Number (DN) relativo al verde e la somma dei DN totali di RGB di un dato pixel. Nel 2021 e nel 2022 nei tre siti di studio sono stati eseguiti, in dieci date differenti, 104 rilievi fitopastorali per una valutazione vegetazionale, cui sono seguiti la raccolta di dati spettrografici e di campioni della vegetazione. Tramite RapidScan CS-45 sono stati raccolti i dati relativi a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Normalized Difference Red Edge Index (NDRE), a cui è stato aggiunto il GCC ottenuto dalle phenocam. In corrispondenza di ogni rilievo vegetazionale è stato eseguito un prelievo della fitomassa tramite MAKITA trimmer UM104D, con lo scopo di misurare la produzione di biomassa e indici di area fogliare quali lo Specif Leaf Area (SLA). Tramite la tecnica di spettroscopia per riflettanza nel vicino infrarosso (NIR) è stata eseguita l’analisi delle proprietà chimico-bromatologiche. In particolare per ciascun campione sono state determinate: Fibra Neutro Detersa (NDF), Fibra Acido Detersa (ADF), Lignina Acido Detersa (ADL), Proteina (P) e Digeribilità della sostanza secca (Dig). Al fine di descrivere le differenze nella composizione di specie vegetali di ciascun rilievo, è stata eseguita una transformed based - Principal Component Analysis (tb-PCA): questo ha dimostrato l’omogeneità dei rilievi all’interno di ciascun sito, l’omogeneità nei due anni dei rilievi eseguiti in ciascun sito e la differenza in composizione descritta tra i tre siti. Allo scopo di analizzare l’importanza relativa delle variabili vegetazionali e degli indici spettrografici sulla qualità chimico-bromatologica del foraggio, sono stati realizzati 45 Generalized Linear Mixed Model (GLMM). I modelli hanno evidenziato che dei tre indici spettrografici analizzati solo il GCC si è rivelato molto significativo nella stima del contenuto in fibre, proteine e digeribilità dei foraggi analizzati. Inoltre in diversi modelli il Valore Pastorale (VP), la fase fenologica, lo Specific Leaf Area (SLA) e la SRA% dei Social Behaviour Type identificati sono risultati molto significativi nella stima del contenuto in fibre, proteine e digeribilità, dimostrando che il loro impiego nel modello migliora considerevolmente la stima delle variabili dipendenti. Questo lavoro dimostra l’importanza che può avere una rete phenocam in grado di registrare la fenologia e il GCC su diversi tipi pastorali per facilitare il monitoraggio e la valutazione di produttività e qualità dei foraggi. Migliorare una rete di monitoraggio può dunque essere utilizzato a supporto di scelte gestionali che possono favorire la preservazione di una risorsa fondamentale dal punto di vista economico e ambientale.