Allegato: Il Progetto di ricerca. Prima parte - Proposta di Capitolato Tecnico

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1 Allegato: Il Progetto di ricerca Prima parte - Proposta di Capitolato Tecnico 1) DATI SALIENTI SUL PROGETTO Titolo TECNICHE AGRONOMICHE INNOVATIVE PER LA VALORIZZAZIONE DELLE PRODUZIONI ED IL MIGLIORAMENTO DELLA COMPATIBILITÀ AMBIENTALE - TAI (Tecniche Agronomiche Innovative) Descrizione dell'obiettivo finale L obiettivo del progetto è la sperimentazione, validazione e diffusione di modelli e tecnologie innovative al fine di poter attivare una serie di servizi agro-biometeorologici, fortemente specializzati per le colture delle regioni meridionali, per ottenere produzioni di migliore qualità/quantità per alcuni prodotti tipici. Le prestazioni che saranno studiate nel progetto saranno per servizi rivolti all agricoltura della regione Calabria con particolare riferimento alle colture dell ulivo, della vite e degli agrumi (solo in parte per la patata). Questi servizi sono rivolti principalmente alle tattiche da utilizzare a breve termine per una migliore gestione dell agricoltura delle colture suddette ed in parte allo sviluppo di studi vocazionali e di tipo agro-climatologico. I servizi che saranno studiati sono: 1. previsioni agrometeorologiche dettagliate sul territorio regionale; 2. creazione di un database bio-agro-meteorologico; 3. estensione e potenziamento della rete agrometeorologica della regione Calabria; 4. previsione dello sviluppo di alcuni dei principali parassiti delle colture della vite, ulivo e agrumi; 5. modelli di diffusione dei pollini; 6. strumenti avanzati per l irrigazione; 7. ampia diffusione dei risultati. Il primo punto verrà svolto con il modello a mesoscala RAMS, già provato per il territorio Calabrese dal CRATI Scrl con simulazioni ad alta risoluzione (fino a 4 km) e processi di downscaling che renderanno l output disponibile ad 1 km di

2 risoluzione per alcuni campi meteorologici di interesse agricolo (in particolare la temperatura). Il secondo punto sarà lo studio di un database agro-bio-meteorologico che servirà a raccogliere dati di tipo agrometeorologico, fenologico, di diffusione dei pollini, di sviluppo dei parassiti etc. Attorno a questo database ruotano le altre attività del progetto. Il terzo punto, necessario a fornire dati osservativi, riguarda l estensione della rete agrometeorologica della regione Calabria con particolare riferimento agli agrumi ed alla vite e, con qualche stazione, alle patate. Verranno istallati, poi, sensori specializzati per l umidità di sottosuolo per la verifica del modello dell irrigazione. Il quarto punto riguarda la sperimentazione e la verifica in campo di strumenti specifici per la lotta ai parassiti delle colture della vite, ulivo ed agrumi. Questi modelli saranno inizializzati in una prima fase con i dati delle centraline agrometeorologiche mentre, successivamente, si utilizzerà l output del modello RAMS per la definizione dei parametri forzanti dei modelli biometeorologici. Le statistiche verranno redatte con attenzione per verificare la reale potenzialità del metodo. Questo punto rappresenta un aspetto fondamentale della ricerca di questo progetto. Si vuole dotare la regione Calabria di un importante sistema predittivo a breve termine dell evoluzione dei parassiti delle colture considerate, che adegui le sue scale spazio temporali a quelle richieste dagli operatori del settore. Il quinto punto riguarda la sperimentazione di modelli predittivi a più lungo termine che possano dare informazioni sulla qualità/quantità del prodotto in base agli indici di polline. Il sesto punto consiste nello studio di un sistema che possa aiutare gli operatori del settore a prendere decisioni sui volumi d acqua da fornire alle colture. Il settimo punto riguarda l adozione di strumenti di diffusione dei risultati. Il soddisfacimento della domanda si basa sulla possibilità di usare le informazioni e di reperirle in modo del tutto user friendly. Questo aspetto verrà trattato con molta cura in questo progetto in cui verrà realizzato un sito web con informazioni facilmente reperibili e tagliate a misura degli utenti delle diverse zone della regione Calabria. La possibilità di fornire questi servizi costituisce l insieme dei risultati del progetto in linea con i temi seguenti: - tecniche agronomiche e sistemi colturali innovativi per la valorizzazione delle produzioni ed il miglioramento della compatibilità ambientale; - ottimizzazione dei processi di produzione Da un punto di vista quantitativo i prodotti che saranno forniti possono essere così descritti: 1. Previsioni agrometeorologiche dettagliate; 2. Previsione dell evoluzione dei parassiti per le colture dell ulivo, della vite e degli agrumi; 3. Previsione sul giorno e sui volumi d adacquamento per le colture suddette (colture di interesse del progetto);

3 4. Database agrometeorologico della regione Calabria; 5. Servizio per la previsione a lungo termine della qualità/quantità dei prodotti per la vite e l ulivo (diffusione dei pollini); 6. Ampia diffusione dei risultati con la creazione di un sito web interattivo che consenta di personalizzare la previsione agro-bio-meteorologica per i vari utenti. Le problematiche di ricerca applicata sono legate a due macro-aspetti: la funzionalità dei singoli moduli (Obiettivi Realizzativi) che compongono il sistema e la loro interconnessione. I moduli che compongono il sistema sono: previsioni agrometeorologiche, modelli di sviluppo dei parassiti, modelli di diffusione dei pollini, sistema di assistenza alla fertirrigazione, diffusione dei risultati. L interconnessione dei moduli è un aspetto delicato, poiché in passato, molti dei prodotti richiesti non potevano essere sviluppati al livello richiesto per essere operativi a causa dell insufficiente capacità osservativa e modellistica. Questi ostacoli sono ora superati e lo saranno vieppiù nel futuro grazie agli sviluppi scientifici e tecnologici. Ad esempio le previsioni agrometeorologiche dovranno servire per l inizializzazione di modelli di diffusione dei parassiti o per determinare quando bisognerà irrigare e la quantità di acqua necessaria. D altra parte tutto questo dovrà essere facilmente reperibile e personalizzabile dai vari moduli del sistema. Per ovviare a questi problemi si realizzerà un database comune del progetto in cui confluiranno tutte le informazioni: i dati agrometeorologici, le previsioni agrometeorologiche, i dati relativi alle misure in campo dei pollini e parassiti più altre informazioni ausiliarie necessarie ad un migliore utilizzo dei dati (elevazione, tipo di suolo, uso del suolo, ecc.). Questo database sarà il collante delle attività di ricerca e sviluppo che verranno affrontate in questo progetto. Il suo utilizzo sarà duplice: da una parte servirà ai partecipanti al progetto a reperire dati in modo rapido per poter utilizzare e verificare i vari modelli, dall altro servirà come base di dati per le interrogazioni che chiunque, ed in particolare gli operatori del settore agricolo, vorrà fare al sistema. I dati provenienti dalle varie misure e dall attività di modellizazione saranno riversati automaticamente sul database in modo da poter permettere la fruizione del dato in pochissimo tempo e senza dover passare attraverso colli di bottiglia. Per quanto riguarda i singoli moduli le problematiche possono essere descritte come segue. Modulo delle previsioni agrometeorologiche La problematica sta nella necessità di ridurre le scale spaziali della previsione agrometeorologica e nel fornire le informazioni necessarie agli operatori del settore che spesso non sono di diretto interesse in meteorologia. La riduzione delle scale spaziali della previsione sarà risolta da una parte utilizzando un modello a mesoscala non idrostatico capace di scendere ad alte risoluzioni come è il modello RAMS, dall altra utilizzando processi di downscaling per alcuni campi atmosferici. In particolare il processo di downscaling sarà applicato al campo di temperatura ed umidità relativa. Per la pioggia la situazione è più complessa e potrà essere risolta solo analizzando i dati storici. In base all andamento dei dati storici per le diverse zone della regione Calabria si potrà valutare l efficacia e la

4 possibilità di effettuare il downscaling della pioggia. Il campo di vento non verrà riscalato. Il downscaling consentirà di avere dati spazializzati con una risoluzione spaziale di 1 km e con una risoluzione temporale di 1 h. I dati ottenuti in questo modo saranno riversati sul database del progetto in modo da essere disponibili a tutti i partner del progetto per le loro elaborazioni. Questi dati, inoltre, saranno utilizzati dal sito web come base di dati per le applicazioni personalizzate per gli utenti. Mentre l adeguatezza del modello RAMS alla regione Calabria per scale fino a 6 km è stata già accertata dal CRATI Scrl, in questo progetto si vuole valutare l efficacia del modello a scale più piccole (e quindi più simili a quelle dell agricoltura) e i limiti di applicabilità del processo di downscaling. Sicuramente si può affermare che il modello meteorologico può essere applicato con successo alla pianificazione delle pratiche agricole, quello che si vuole definire con questo progetto sono i limiti di applicabilità. La previsione agrometeorologica verrà poi personalizzata, tramite l interfaccia web, per i singoli agricoltori come descritto in seguito. Modulo dello sviluppo dei parassiti Le problematiche dei modelli di sviluppo dei parassiti sono connesse con l adattamento e la verifica dei modelli utilizzati. A ciò va aggiunta la difficoltà della taratura del modello che utilizzerà i dati previsti dal modello RAMS. Per risolvere il problema si utilizzerà un approccio a due step: dapprima verrà tarato il modello con i dati delle centraline meteorologiche (approccio classico). Questo consentirà di ben definire i parametri bioclimatici necessari alla modellizazione. Successivamente i parametri bioclimatici definiti, verranno forniti dal modello RAMS che darà al modello biometeorologico una valenza prognostica non possibile con i dati della rete agrometeorologica. L analisi degli score della catena di modelli consentirà di definire con precisione i limiti di applicabilità del sistema. Ad oggi è comunque possibile prevedere che l applicabilità di tali modelli sarà vasta in virtù delle performance raggiunte dai singoli moduli descritti. Modulo dei modelli di diffusione dei pollini La valutazione verrà eseguita sull'emissione del polline in atmosfera, per la costruzione sia di grafici degli andamenti delle fioriture, sia per il calcolo di un parametro indicativo (Ip= Indici pollinici) della "intensità" della fioritura stessa. La messa a punto di strumentazioni autonome, consente di operare in ambito rurale, direttamente all'interno di realtà agricole produttive, ottenendo dati rappresentativi dei fenomeni studiati, relativamente alle colture esaminate. Eventuali difficoltà potranno essere riscontrate in fase di elaborazione statistica dei dati, per la ristrettezza della serie storica esaminata; per cercare di supplire a tale difficoltà, verranno messe a disposizione i Data Banks, in nostro possesso, relativi a zone produttive calabresi, fortemente rappresentative. Modulo di irrigazione Le principali difficoltà del modulo stanno nella conoscenza delle caratteristiche del tipo di suolo e nella verifica del modello. Per quanto riguarda il primo aspetto, dove possibile, si utilizzeranno i dati provenienti da studi pedologici già effettuati

5 sul territorio calabrese. Dove questi studi non si renderanno possibili si utilizzeranno le informazioni fornite direttamente dall agricoltore. La verifica del modello sarà fatta istallando nuova strumentazione specializzata nella misura dell umidità del suolo. Un aspetto di notevole difficoltà ed innovazione del modulo sta nell utilizzo dei dati di pioggia previsti dal modello RAMS come input per i modelli di bilancio idrico. In questo progetto, infatti, si cercherà di rispondere al problema dell utilizzo di modelli meteorologici ad area limitata per l inizializzazione di modelli di bilancio idrico. Modulo di diffusione dei risultati E necessario che gli utenti finali siano direttamente coinvolti nell utilizzo dei prodotti e che vengano realizzate interfacce user friendly e personalizzabili dall utente. Questo aspetto verrà studiato in questo progetto con l utilizzo di interfacce web-database che renderanno i servizi di questo progetto personalizzabili dall utente e facilmente reperibili. Per descrivere questo aspetto illustriamo quanto verrà fatto per le previsioni agrometeorologiche tenendo conto che, comunque, alcune modifiche potranno essere apportate in corso d opera. Questo esempio consente, tuttavia, di cogliere la problematica. Una volta fatte le previsioni meteorologiche si effettuerà il processo di downscaling del modello RAMS e si otterrà una base di dati agrometeorologica ad 1 km di risoluzione. Questa base di dati verrà interrogata tramite il sito web. Il sito web sarà realizzato in modo che l utente, una volta scelto il servizio previsioni agrometeorologiche, si trovi dinanzi una cartina della Calabria cliccabile. L utente selezionerà una data zona e a questo punto la cartina della Calabria subirà uno zoom. A questo punto l utente potrà scegliere di effettuare un ulteriore zoom oppure di visualizzare le previsioni per quella schermata. Se sceglie quest ultima opzione verrà mostrata all utente la previsione agrometeorologica per i prossimi tre giorni nelle coordinate centrali della mappa in quel momento mostrata sullo schermo altrimenti si proseguirà nello zoom, fino ad un limite di 1 km circa di risoluzione spaziale. Si cercherà di estendere questa filosofia a tutte le applicazioni web di questo progetto. Ovviamente sul sito web si troveranno anche le previsioni meteorologiche standard ovvero quelle tipiche che si possono trovare nei vari siti web di meteorologia. Durata (36 mesi) e data di inizio del progetto 01/06/2004. Luoghi di svolgimento del progetto Sede del CRATI Scrl presso il Laboratorio di Lamezia Terme e presso l Università della Calabria di Rende, Università di Reggio Calabria (Facoltà di Agraria). Responsabile del progetto

6 Prof. Carlo Bellecci nato a Tripoli (Libia) il 30/09/1938, laurea in Fisica, Presidente del CRATI s.c.r.l..

7 2) OBIETTIVI, ATTIVITÀ E TEMPISTICA Struttura del prodotto/processo/servizio Considerazioni generali La previsione del tempo in agricoltura rappresenta un tipo particolare di previsione poiché è fatta per servire un importante segmento delle economie nazionali di moltissimi paesi. Lo sviluppo di questo servizio e di altri servizi a questo connessi, è necessario poiché l agricoltura dei tempi moderni sta diventando sempre più dipendente da un accurata predizione degli elementi agrometeorologici. La previsione agrometeorologica è necessaria per aiutare l agricoltore sia in termini di decisioni a lungo termine che in termini di tattiche da utilizzare nel breve-medio termine. Allo stato dell arte, seppur con alcune eccezioni, gli input per una decisione strategica sono limitati alle informazioni climatologiche. Questo è particolarmente vero per la regione Calabria, sito in cui si vuole sviluppare il progetto, in cui gli agricoltori possono prendere solo delle decisioni a lungo temine che individuano il tipo di coltura, il mercato, gli strumenti e la varietà. Una volta prese, queste decisioni sono irrevocabili per tutta la stagione. Le scelte a breve termine riguardano invece due aspetti: le attività di routine e le attività ad alto costo. Le prime riguardano le normali attività agricole mentre le seconde riguardano attività ad alto costo generalmente indirizzate a misure di protezione speciali che vengono intraprese in condizioni meteorologiche particolarmente avverse. Questo progetto mira allo studio di una serie di tecniche agronomiche, che verranno specializzate per la regione Calabria, per la salvaguardia ed il miglioramento di tre produzioni tipiche e di importanza regionale: la vite, gli agrumi e l olivo. Queste produzioni sono state scelte in virtù dell importanza che rivestono nel quadro delle attività produttive calabresi. Come detto, il progetto mira alla creazione di un sistema agrometeorologico efficiente e specializzato per la Calabria che aiuti concretamente gli addetti ai lavori a prendere decisioni difficili a breve termine. Questo processo si concretizza nella validazione di modelli agrometeorologici ad alta risoluzione spazio temporale che, una volta messi a punto, possano dare una spinta sensibile al settore. I modelli che verranno utilizzati sono di quattro tipi: modello meteorologico ad area limitata, modelli biometeorologici, modelli di diffusione dei pollini e modelli di bilancio idrico. Questi modelli verranno assemblati in un unica catena operativa, sperimentata negli ultimi sei mesi di progetto e finalizzata a prevedere: L evoluzione del tempo meteorologico per le pratiche agricole generali, Lo sviluppo di alcune malattie e fitofagi delle colture agrarie; Il bilancio idrico delle colture di interesse del progetto; La diffusione dei pollini per le colture della vite e dell olivo. Il modello meteorologico RAMS fornirà le previsioni ad area limitata per la regione Calabria con una risoluzione di 4 km, i modelli di biometeorologia consentiranno

8 di prevedere l evoluzione dei principali parassiti delle colture di interesse del progetto, il modello di bilancio idrico fornirà un valido e concreto aiuto all irrigazione mentre il modello di diffusione dei pollini fornirà una stima per l abbondanza dei raccolti. Il progetto nasce dall unione e condivisione delle conoscenze di vari enti, con esperienza nel settore della ricerca agrometeorologica, che hanno messo a punto alcuni prodotti e vogliono mettere a punto dei nuove tecnologie agronomiche sottoforma di servizi. Questi scaturiscono direttamente dall unione delle conoscenze e dalla ricerca che verrà svolta nel progetto Il progetto si articola in sette WorkPackages (WP) su cui lavorano sette WorkGroups (WG): il primo WP si riferisce alla previsione meteorologica ad area limitata; il secondo WP si riferisce alla creazione di un database agrometeorologico della regione Calabria e a studi vocazionali; il terzo WP si riferisce all utilizzo di modelli biometeorologici per lo sviluppo di insetti dannosi alle attività agricole; il quarto WP si riferisce all utilizzo di modelli per il calcolo della diffusione dei pollini; il quinto WP si riferisce alla messa a punto di un sistema per l irrigazione; il sesto WP si occupa del potenziamento/miglioramento della rete di stazioni agro-meteorologiche; il settimo WP si occupa della diffusione dei risultati. Obiettivi realizzativi e Attività A fronte della struttura sopra delineata, di seguito sono indicati gli OR e gli attuatori OR 1: Catena modello meteorologico deterministica a 4 km di risoluzione per la zona di studio Attuatore: CRATI s.c.r.l. OR 2: Realizzazione di un database agro-meteorologico della Regione Calabria. Carte di clima e studio vocazionale della regione Calabria Attuatore: Costruzioni Meccaniche insieme con la società ADM s.r.l., con la collaborazione del Dipartimento di Biologia vegetale e Biotecnologie agroambientali dell Università di Perugia e la Facoltà di Agraria dell Università di Reggio Calabria OR 3: Utilizzo output modelli meteorologici e dati al suolo per lo studio dello sviluppo dei parassiti

9 Attuatore: CRATI s.c.r.l. con la collaborazione della Facoltà di Agraria dell Università di Reggio Calabria OR 4: Utilizzo output modelli meteorologici e dati al suolo per lo studio della diffusione di pollini Attuatore: Dipartimento di Biologia vegetale e Biotecnologie agroambientali dell Università di Perugia OR 5: Messa a punto di un sistema dinamico per l irrigazione per ottimizzare la richiesta di acqua Attuatore: CRATI s.c.r.l. OR 6: Potenziamento della rete di stazioni Attuatore: ADM con la collaborazione di tutti gli altri partner progettuali OR 7: Bollettini informativi. Investimenti produttivi Attuatore: CRATI s.c.r.l. con la collaborazione di tutti i proponenti e la partecipazione dell Università di Reggio Calabria DESCRIZIONE DEI WP Poiché l obiettivo del progetto è giungere alla sperimentazione e validazione di un sistema integrato di servizi diversi, per ciascun WP viene prevista la fornitura in via sperimentale di un servizio. Questo sarà attivato il prima possibile al fine di poterlo validare ed ottimizzare nell arco del progetto. WP1: Previsione meteorologica deterministica di forecasting con corse dei modelli fino a h. PRODOTTO: Modello meteorologico RAMS operativo alla scala di 4 km con una corsa giornaliera a tre giorni a partire da dati AVN o ECMWF. OR 1: Catena modello meteorologico deterministica a 4 km di risoluzione per la zona di studio PROCESSO Modellistica meteorologica Questo WorkPackage nasce dall esperienza acquisita dal CRATI Scrl nell ambito del progetto INEA POM MISURA 2 che ha consentito di fare un ampia validazione del modello RAMS per la regione Calabria. Il modello RAMS è un

10 modello di previsione meteorologica che risulta particolarmente adatto per regioni a topografia complessa come la Calabria. Questo modello è stato adattato e validato sulla Calabria nel corso di un altro progetto (INEA POM MISURA 2 contratto A05) ed è pronto per essere utilizzato in configurazione operativa ad alta risoluzione sul territorio regionale. La validazione ha mostrato che il modello RAMS è in grado di prevedere, a volte con tre giorni di anticipo, l arrivo di fenomeni importanti per l agricoltura, quali ad esempio gelate, onde di caldo, precipitazioni, vento forte. Questo punto rappresenta la base del primo WorkPackage in cui si vuole utilizzare il modello RAMS per fornire, tutti i giorni, delle previsioni dettagliate sulla regione Calabria che, opportunamente trattate, possono costituire il punto di partenza per la pianificazione a breve termine (fino a 3 giorni) delle attività agricole. L attività del WP1, così come per altri WP viaggerà su due canali paralleli: l operatività e la ricerca. L operatività sarà possibile già alla fine dei primi sei mesi per il modello meteorologico. La ricerca partirà con l inizio del progetto e si prolungherà durante l operatività per fornire miglioramenti, upgrades e, soprattutto, integrazione di nuove tecnologie. Per entrambi i canali verranno valutati gli score che consentiranno di monitorare di continuo ogni passo dell evoluzione del progetto. La verifica dei modelli sarà fatta con i dati delle centraline a terra che verranno archiviati nel database del progetto in tempo reale. Il modello meteorologico di base è il RAMS che verrà eseguito, in fase operativa, a 4 km di risoluzione (la risoluzione definitiva potrà essere decisa solo dopo i primi test sui calcolatori di nuova acquisizione) per i successivi 3 giorni (anche la durata temporale delle simulazioni dipenderà dalle macchine di calcolo a disposizione). Le azioni che verranno intraprese per lo sviluppo della catena di modellistica meteorologica deterministica saranno: Applicazione della modellistica non idrostatica in configurazione operativa, basata sul modello RAMS, per la valutazione degli score della catena operativa; Valutazione della sensibilità del modello meteorologico ai vari parametri superficiali (temperatura superficiale del mare, umidità del suolo etc.); Archivio delle mappe e dei dati RAMS per un pronto utilizzo per gli altri modelli del sistema integrato; Creazione delle analisi alle ore 12:00 UTC. L applicazione della modellistica non idrostatica in configurazione operativa consentirà di avere le previsioni del tempo ad area limitata, con scadenza oraria, per i prossimi tre giorni. Poiché le scale spaziali coinvolte nelle previsioni meteorologiche ad area limitata sono comunque maggiori di quelle tipiche degli appezzamenti agricoli, l output del modello a mesoscala RAMS subirà un processo di downscaling con un modello

11 digitale del terreno ad 1 km di risoluzione. Di conseguenza l output finale del modello RAMS consisterà nella fornitura di campi meteorologici di interesse agricolo ad 1 km di risoluzione. I campi di interesse agricolo che verranno salvati nel database sono: temperatura superficiale, vento a 10 m, umidità relativa, precipitazione. Si realizzerà un interfaccia web che consentirà all operatore del settore la fruizione della previsione meteorologica per la gestione generale delle attività agricole. Questa interfaccia consta di una mappa cliccabile in cui l agricoltore seleziona la zona contenente il suo campo e ottiene tutte le informazioni meteorologiche utili in un formato standard (formato di previsione agro-meteorologica ) contenente le seguenti informazioni: 1) temperatura media oraria per i prossimi tre giorni (sia in forma grafica che tabellare); 2) umidità relativa media oraria per i prossimi tre giorni (sia in forma grafica che tabellare); 3) vento medio orario e raffica massima nell ora (sia in forma grafica che tabellare); 4) pioggia oraria (sia in forma grafica che tabellare); 5) probabilità di formazione di rugiada o brina; 6) copertura nuvolosa. Questo servizio sarà completamente automatizzato ed usufruibile negli ultimi sei mesi di progetto. L output del modello RAMS verrà diviso in due parti: le analisi ed i campi standard. I campi standard avranno una risoluzione di 1 km e conterranno l output del RAMS, dopo il processo di downscaling, così com è senza nessun altra correzione. Questi campi saranno disponibili alle 12:00 ora locale, si riferiranno ai tre giorni successivi e forniranno le condizioni meteorologiche iniziali per i modelli agrometeorologici utilizzati nel progetto. L analisi rappresenta il best fit tra il campo meteorologico predetto dal modello RAMS e le misure delle centraline e, di conseguenza, i campi meteorologici calcolati in questo modo rappresentano la stima più vicina alla realtà del parametro considerato. L analisi verrà prodotta applicando dapprima il downscaling ai campi di output del modello RAMS e, successivamente, una complessa procedura statistica di best fit tra il campo simulato e quello misurato dalle centraline. Il problema connesso con le analisi, dal punto di vista del loro utilizzo operativo, sta nel fatto che verranno prodotte per le sole ore 12:00 UTC (forse, ma questo dipenderà dalle risorse di calcolo a disposizione, anche alle 24:00 UTC) poiché necessitano di grosse risorse di calcolo e non saranno disponibili prima delle ore 16:00 ora locale. Di conseguenza le analisi possono essere utilizzate per fornire

12 le condizioni meteorologiche iniziali dei modelli agrometeorologici utilizzati in questo progetto, ma le corse di questi modelli potranno partire solo dopo le 16:00 ora locale, limitando così la possibilità di un intervento rapido. Tuttavia le analisi saranno un aspetto fondamentale di questo progetto poiché potranno essere utilizzate in fase di test ed applicate ad alcuni casi studio. Ovvero, poiché le analisi rappresentano la migliore stima dei campi meteorologici, si rieseguiranno, in modalità non operativa, i modelli agrometeorologici partendo dalle analisi e si confronteranno i risultati ottenuti con gli output degli stessi modelli utilizzati in modalità operativa. Questo consentirà di valutare con estrema cura l affidabilità della catena operativa di modelli. I casi studio sono di fondamentale importanza nel corso di questo progetto ed in particolare per questo WP, poiché consentono di sviluppare l attività di ricerca e di effettuare un processo di tuning dei modelli su un certo numero di eventi. Questo processo è essenziale per la messa a punto di una catena di modelli realmente efficiente. I casi studio si riferiranno, infatti, non solo agli eventi estremi ma conterranno giornate in cui i risultati della catena operativa funzionante in quel momento produrrà degli score bassi. Questi ultimi casi studio potranno essere studiati da vicino e consentiranno di compiere i passi necessari al miglioramento della catena operativa di modelli. La sensibilità del modello meteorologico ai diversi parametri superficiali consentirà di conoscere meglio la sensitività del RAMS alle diverse condizioni di uso di suolo, umidità del suolo, stato della vegetazione. Ovviamente la mole di calcoli da effettuare in questo progetto è notevole e, di conseguenza, verrà acquistato un calcolatore adeguato. Azioni principali del WP1 Le attività di questo WP possono essere sintetizzate come segue: Implementazione del RAMS a 6 km; Run operativi del modello RAMS a 6km; Creazione di un archivio di mappe e campi del modello RAMS; Verifica del modello RAMS e calcolo degli score della catena operativa; Test di sensitività del modello RAMS ai diversi parametri superficiali; Implementazione del modello RAMS a 4 km di risoluzione; Run operativi del modello RAMS a 4km. SERVIZIO: La catena di modelli che si otterrà da questo WP verrà eseguita tutti i giorni a partire dai primi sei mesi del progetto. La risoluzione iniziale del modello RAMS sarà di 6 km e successivamente sarà portata a 4 km (vedere diagramma Gantt).

13 WP2: Approfondimento dello studio agro- climatologico della Regione Calabria, creazione di un database agro-meteorologico, studi vocazionali per alcune colture PRODOTTO: Realizzazione del database del progetto OR 2: Realizzazione di database agro-meteorologico della Regione Calabria. Carte di clima e studio vocazionale della regione Calabria PROCESSO: In questo WP verrà messo a punto un database agro-meteorologico per la regione Calabria. Il database sarà costituito da alcune informazioni di base, aggiornate continuamente in tempo reale, più altre informazioni di supporto che permettono di utilizzare meglio il sistema. Le informazioni di base contengono: dati meteorologici provenienti dai partner del progetto e dalla strumentazione che verrà installata in questo progetto; dati provenienti dal modello meteorologico RAMS; analisi della catena di modellistica; dati collezionati in campo relativi allo sviluppo di parassiti; dati storici per studi vocazionali; dati collezionati in campo relativi alla diffusione dei pollini; Informazioni di supporto. Le informazioni di supporto riguardano la cartografia di base (modello digitale del terreno, l uso del suolo, etc.). Il database riceverà i dati delle stazioni meteorologiche in tempo reale. Questi dati sono di due tipi: meteorologici e agrometeorologici. I dati meteorologici provengono da: 1. una minirete di stazioni del CRATI Scrl sulla Piana di Sibari (4 stazioni complete); 2. la rete di stazioni dell Istituto Mareografico ed Idrografico Dipartimento di Catanzaro (più di 100 stazioni). I dati agrometeorologici provengono dalla rete di: 1. ARSSA (Agenzia Regionale per lo Sviluppo Agricolo circa 10 stazioni dislocate nelle Piane di Sibari e di Lamezia); 2. Consorzio Corassol (circa 30 stazioni dislocate nelle piane di Sibari e Lamezia). Altre centraline/sensori verranno installa durante il progetto (WP6). Il primo tipo di dati serviranno essenzialmente alla verifica dei campi RAMS ed al downscaling del modello, mentre i secondi verranno utilizzati direttamente per applicazioni di tipo agrometeorologico. Il database collezionerà tutti i campi di output di base delle previsioni del modello RAMS. Per venire incontro alle differenze di scala tra le previsioni meteorologiche e quelle degli usi agricoli l output del modello RAMS subirà un processo di

14 downscaling (WP1) con il modello digitale del terreno inserito nel database al fine di ottenere campi di temperatura, ed umidità dell aria ad una risoluzione di 1 km circa. In campo di vento non verrà riscalato mentre la situazione per la precipitazione andrà valutata in corso d opera. Oltre al downscaling del modello RAMS in configurazione prognostica, si fornirà l analisi del modello RAMS alle ore 12:00 UTC facendo un best fit con i dati rilevati dalle centraline meteorologiche. Detto in altri termini, si metterà a punto un potente interpolatore che, partendo dai campi di output del modello RAMS e dai dati delle stazioni a meteorologiche a terra, fornisca il miglior campo di analisi del parametro meteorologico considerato. Questo processo di analisi verrà fatto per i campi di vento, temperatura, umidità e pioggia e sarà basato sull interpolatore CALMET. Il campo di vento non verrà riscalato ad 1 km. Oltre ai dati in tempo reali il database sarà corredato di dati storici con i quali saranno estrapolate, nei limiti dei dati disponibili, carte vocazionali per la regione Calabria. Questi dati saranno forniti da: 1. rete di stazioni meteorologiche dell Istituto Mareografico ed Idrografico- Dipartimento di Catanzaro; 2. Rete di stazioni dell UCEA; 3. Rete di stazioni del CRATI Scrl; 4. Rete di stazioni del Corassol; 5. Rete di stazioni dell ARSSA. Il database riceverà tutti i dati delle altre misurazioni in campo proveniente dalle trappole di cattura dei parassiti e dalla misurazione dei pollini. La creazione di un database centrale del progetto consentirà di automatizzare tutta una serie di procedure per la fruibilità dei dati. Tutti i partner progettuali avranno accesso al database e potranno accedere a tutti i dati provenienti dai modelli, dalle misure in campo, dalle centraline meteorologiche. Questo sarà molto utile anche in fase di automatizzazione dei servizi che verranno posti in configurazione operativa in questo progetto come discusso nel WP7. Nel primo anno di progetto, il database sarà installato in configurazione minimale. Questa configurazione conterrà i dati delle centraline del CRATI Scrl (sia in tempo reale che storici) i dati delle centraline dell Istituto Mareografico ed Idrografico Nazionale (dati storici) i dati del Consorzio Corassol (sia in tempo reale che storici). Sempre nel primo anno verranno realizzate le query al database in configurazione minima e l interfaccia con il sito web. Successivamente il database verrà migliorato sia in termini di dati ricevuti sia in termini di scrittura delle query per l accesso al database da Internet. Azioni principali del WP messa a punto del database in configurazione minimale; upgrade del database; interfaccia database sito web. SERVIZIO: Ogni partner potrà collegarsi al database e utilizzare tutti i dati presenti per le proprie elaborazioni. Gli utenti web, che non potranno accedere

15 direttamente al database, utilizzeranno i dati del database per eseguire le proprie simulazioni sul sito web del progetto. WP3: Utilizzo dell output dei modelli meteorologici e dei dati raccolti al suolo per lo studio dello sviluppo e diffusione di parassiti in varie colture della Regione Calabria. PRODOTTO: Realizzazione di modelli di simulazione dello sviluppo di parassiti animali e vegetali della vite, dell ulivo e degli agrumi finalizzati alla razionalizzazione delle strategie di controllo. OR 3: Utilizzo output modelli meteorologici e dati al suolo per lo studio dello sviluppo dei parassiti PROCESSO Modelli di sviluppo e di diffusione di parassiti Considerazioni generali La descrizione delle relazioni individuate fra elementi meteorologici, climatici e i sistemi pianta-patogeno e pianta-fitofago trova la sua migliore espressione per mezzo dei modelli di simulazione. Per simulazione si intende il processo di disegnare un modello matematico di una situazione reale e di condurre esperimenti numerici allo scopo sia di migliorare la comprensione del sistema, sia di valutare le varie strategie per operare al suo interno. Diverse sono le tipologie di modelli utilizzabili per la simulazione e lo studio delle avversità delle piante, da semplici modelli di dati basati su relazioni statistiche tra variabili ambientali e variabili biotiche, a complessi modelli di simulazioni basati sulla definizione dei singoli processi coinvolti nella dinamica del sistema. La scelta del modello dipende oltre che dalla struttura del ciclo vitale del parassita e dalle proprietà dell interazione tra questo e la risorsa vegetale, dalle conoscenze e dati disponibili relativi ai processi biologici. Inoltre, elemento chiave per la costruzione di un sistema per la gestione delle problematiche fitosanitarie a grande scala spaziale, obiettivo tra gli altri di questo progetto, è il poter disporre di conoscenze e strumenti in grado di rappresentare la dinamica spaziale di sviluppo e diffusione degli attacchi dei parassiti. La modellizzazione della dinamica spaziale degli organismi è questione complessa non solo dal punto di vista matematico (modelli tipo reazione-diffusione) ma anche dal punto di vista sperimentale, visto l intervento non solo di variabili biologiche come tassi di attività e strategie di moto, ma anche di variabili ambientali (es. vento, morfologia del territorio ecc.). Per far fronte a queste difficoltà si fa spesso uso di speciemodello che per proprietà morfologiche, del ciclo di vita e comportamentali rendono la sperimentazione più semplice e in questo modo consentono la stima di parametri utili per la modellizzazione ed estendibili anche ad altre specie.

16 Definite le variabili bioclimatiche e le relazioni esistenti tra esse occorrerà formulare dei prodotti la cui applicazione possa rappresentare un reale beneficio per gli operatori agricoli. In primo luogo è necessario ampliare le conoscenze biologiche e fisiche relative alle interazioni fra il patogeno, l ospite e le condizioni ambientali in patosistemi di rilevante interesse per le colture agrarie calabresi come la vite, gli agrumi e l olivo. Uno studio più dettagliato di tali aspetti rappresenta sicuramente un obiettivo prioritario nella prospettiva di migliorare le informazioni fornite agli agricoltori. Un passo successivo, è rappresentato dalla disponibilità dei dati meteorologici provenienti dal WP1 ovvero di dati meteorologici alla scala locale. Nel corso di questo ed altri WP sarà necessario effettuare delle misure in campo. In questo progetto si seguirà questo tipo di approccio: si selezioneranno almeno due aziende agricole per il monitoraggio dei fenomeni di interesse e si chiederà a queste aziende di effettuare i trattamenti, per un piccolo appezzamento della loro produzione, secondo quanto indicato dal sistema integrato. Ciò consentirà di avere un riscontro diretto della bontà del metodo confrontando i prodotti di questi piccoli appezzamenti con quelli del resto della produzione. Lotta alle malattie e ai fitofagi della vite, dell olivo e degli agrumi: caratterizzazione, monitoraggio e modellizzazione. Nel corso del progetto si intende valutare l attendibilità in campo di alcuni modelli di simulazione che verranno messi a punto in questo progetto per descrivere e prevedere l evoluzione di alcune malattie e fitofagi di grande importanza per le colture della vite, dell olivo e degli agrumi nelle condizioni climatiche calabresi. In particolare potranno essere studiate, approfonditamente, le conoscenze relativi ai seguenti organismi: 1) l oidio della vite, causato da Uncinula necator; 2) la lebbra dell olivo, causata da Colletotrichum gloeosporioides; 3) il marciume radicale degli agrumi, causato da Phytophthora spp.; 4) la tignoletta della vite (Lobesia botrana); 5) il rodilegno giallo (Zeuzera pirina) ; 6) la cocciniglia rosso forte degli agrumi (Aonidiella aurantii); 7) la cocciniglia gialla degli agrumi (Aonidiella citrina). I dati ottenuti dalle misure in campo verranno implementati in modelli di simulazione della progressione epidemica delle malattie e dello sviluppo e diffusione dei fitofagi. E poi di fondamentale importanza disporre di una serie più vasta possibile di andamenti epidemici e di dinamiche di popolazione allo scopo di calibrare bene i modelli ed adattarli alle situazioni climatiche riscontrate nelle diverse aree dove verranno condotte le osservazioni. I modelli di previsione dell evoluzione di parassiti verranno messi a punto con un procedimento a due step: dapprima si utilizzeranno le tecniche classiche di messa a punto dei modelli agrometeorologici in cui i modelli saranno inizializzati da dati di centraline meteorologiche e verificati in campo, successivamente i modelli agrometeorologici saranno inizializzati da campi RAMS (vedere dopo per una descrizione temporale degli eventi).

17 Strumenti di lotta contro i ditteri ematofagi Culicidi La lotta ai ditteri ematofagi rappresenta un fattore fondamentale per il controllo delle popolazioni di insetti legati all'uomo che arrecano danni in aree antropizzate e alla vocazione turistica della Regione Calabria. Le strategie di controllo si basano normalmente su interventi larvicidi indiscriminati spesso non supportati da un adeguato monitoraggio dell'effettiva abbondanza di popolazione. Inoltre, risulta fondamentale la conoscenza della dinamica nel tempo dello sviluppo degli stadi profondamente influenzata dall'eterogeneità spaziale che caratterizza le condizioni climatiche e la disponibilità di siti di ovideposizione. La razionalizzazione degli interventi di gestione del problema zanzare potrebbe quindi proficuamente avvalersi dell'utilizzo di modelli di simulazione che, a partire da dati e previsioni meteorologiche effettuate con il modello RAMS, siano in grado di fornire una mappa puntuale delle previsioni della dinamica di popolazione dei Culicidi al fine di programmare nel tempo e nello spazio gli interventi larvicidi. Si tratta, quindi, di utilizzare l output del modello meteorologico (WP1) per le condizioni iniziali del modello di diffusione dei parassiti. Lo sviluppo e l'applicazione del modello si articola nelle seguenti fasi e si basa sulle seguenti metodologie: a) Indagine faunistica preliminare Campionamento di adulti con trappole ad anidride carbonica al fine di definire il popolamento in specie nella regione Calabria e l'importanza relativa delle diverse specie (diagrammi specie/abbondanza) nelle diverse zone. b) Definizione del modello La dinamica di popolazione delle specie più importanti di Culicidi verrà simulata tramite un modello stocastico microscopico in grado di descrivere la dinamica di popolazione sulla base dei dati biologici individuali (tassi di sviluppo, di mortalità e di fecondità) e dei dati meteorologici. Il modello sarà in grado di trattare in modo esplicito l'eterogeneità spaziale tenendo conto anche della diffusione spaziale degli individui dovuta a moti casuali e alla componente avvettiva legata al movimento delle masse d'aria. Modelli di ricerca serviranno infine alla stima della probabilità di attacco dell'ospite. c) Parametrizzazione del modello Dati biologici di letteratura verranno integrati con dati ottenuti in laboratorio al fine di definire la forma funzionale e i parametri che definiscono le funzioni biologiche di base delle popolazioni. Tecniche di campionamento e di analisi dei tassi di ricerca serviranno a stimare i tassi di diffusione. In base alla climatologia, alle caratteristiche del territorio e alla tipologia dell'insediamento umano verranno definite diverse tipologie di sito caratterizzate da comuni proprietà relative alla dinamica delle zanzare e al tipo di rischio di attacco. Versioni diverse del modello verranno elaborate in funzione delle diverse tipologie di sito. d) Implementazione del modello e servizi offerti

18 Per ciascun sito si procede all'attribuzione ad una data tipologia, quindi in base ai dati meteorologici e all'input di dati campionari sull'abbondanza, il modello sarà in grado di simulare la dinamica spazio-temporale delle popolazioni delle zanzare, in modo da seguire lo stato dell'infestazione e da guidare interventi di lotta. L'utilizzo di previsioni meteorologiche (in particolare temperatura e precipitazioni) sarà inoltre in grado di fornire informazioni utili al modello per prevedere l'evoluzione a breve termine dello sviluppo delle popolazioni. Dati relativi a variazioni meteorologiche in atto potranno essere impiegati per tracciare mappe dell'evoluzione del rischio. Azioni principali del WP3 Le attività principali del WP3 possono essere sintetizzate come segue: 1. Caratterizzazione epidemiologica dell agente patogeno; 2. Formulazione dei modelli di simulazione epidemica delle malattie; 3. Test dei modelli inizializzati con dati di stazioni agrometeorologiche; 4. Implementazione e verifica dei modelli inizializzati e forzati con parametri meteorologici previsti dal modello RAMS. 5. Test dei modelli inizializzati con dati RAMS SERVIZIO: emissione di bollettini e realizzazione di pagine web contenenti indicazioni e consigli relativi alle colture di interesse del progetto per la previsione dello sviluppo delle malattie e dei possibili danni ed individuare il momento migliore per gli interventi fitoiatrici, la cui applicazione possa consentire contemporaneamente un efficace controllo dei parassiti e la riduzione dell uso indiscriminato dei fitofarmaci. WP4: Utilizzo dell output dei modelli meteorologici e dei dati raccolti al suolo per lo studio diffusione di pollini in varie colture della Regione Calabria. PRODOTTO: Realizzazione di modelli di simulazione del fenomeno di emissione pollinica in atmosfera per piante di interesse agrario da utilizzare nella stima dei raccolti in viticoltura ed olivicoltura, per il miglioramento dei processi di produzione nell'ambito delle denominazioni di origine DOP Bruzio e DOC Cirò, nella Regione Calabria. OR 4: Utilizzo output modelli meteorologici e dati al suolo per lo studio della diffusione di pollini PROCESSO Modelli di diffusione dei pollini

19 Lo studio dell'evento fioritura in piante di interesse economico, come valutazione dell'avvenuta impollinazione e quindi relativa formazione dei frutticini, trae le sue radici dalle conoscenze in biologia della riproduzione, presentate in svariati contributi scientifici da numerosi autori. Inoltre, l'approfondimento delle conoscenze sull'evento fioritura, permette di evidenziare alcune caratteristiche di comportamento, in maniera particolare in specie come olivo e vite, caratterizzate dall'utilizzo di più cultivars all'interno degli impianti produttivi. Modelli di diffusione dei pollini sono stati studiati a partire dagli anni '80 contemporaneamente con l'evoluzione degli studi aeropalinologici attraverso i quali veniva indagato il materiale pollinico disperso in atmosfera da parte di piante anemofile di interesse agrario (vite, olivo). L'esperienza "internazionale" più importante può essere individuata nel progetto MARS (Monitoring for Agriculture with Remote sensing) nel quale venivano utilizzate metodiche di campionamento pollinico al fine di individuare qualiquantitativamente gli spettri di emissione pollinica, i periodi di fioritura con valutazione delle concentrazioni polliniche giornaliere. Attraverso l'utilizzo dei misuratori volumetrici di polline si è resa possibile un' analisi pollinica quantitativa con l'espressione finale del numero medio di pollini per metro cubo di aria campionata e la definizione di curve di pollinazione che rappresentano l andamento della fioritura. Dagli anni '50 si è potuto utilizzare strumentazioni in grado di quantificare il fenomeno del monitoraggio pollinico, che hanno trovato forte applicazione a livello internazionale in ambito sanitario, e recentemente in quello agrario e selvicolturale. Detti strumenti sono in grado di censire quali-quantitativamente il polline emesso in atmosfera, durante tutto l'anno, ed in particolare nei periodi di fioritura, per la successiva simulazione del comportamento di detto vettore biologico all'interno del sistema atmosfera. In realtà la raffigurazione dell'evento esprime, da una parte, il comportamento dei bioritmi interni della specie studiata, dall'altra i complessi rapporti con gli andamenti climatici che caratterizzano l'ambiente studiato. In questo modo, dopo un certo numero di anni di osservazione, si può valutare la "qualità" del processo di allegagione, e quindi ottenere informazioni predittive sul futuro raccolto. Il dato pollinico che si ottiene, viene espresso come concentrazioni medie giornaliere di polline per m 3 d'aria; inoltre attraverso la sommatoria di dette concentrazioni si costruiscono gli Indici Pollinici (Ip) che esprimono la quantità totale di polline messo a disposizione in un determinato contesto. Studi sulla fioritura di diverse specie di interesse agrario (Graminaceae, Oleaceae) sono stati realizzati presso la Facoltà di Agraria di Perugia, in particolare presso il Dipartimento di Biologia vegetale, dove a partire dai primi anni '90 si è cominciato ad elaborare modelli di previsione delle date di inizio, fine e massima fioritura attraverso l'utilizzo di strumenti di cattura pollinica. Ulteriori studi sono stati realizzati considerando le relazioni tra emissioni polliniche e principali variabili meteorologiche (Temperatura, Pioggia, Umidità relativa, Eliofania, Evapotraspirazione) che potevano condizionare il fenomeno antesico stesso. Recentemente anche nell'ambito di un progetto europeo (POM A31) realizzato dal Dipartimento di Biologia vegetale di Perugia sono stati utilizzati modelli di

20 diffusione del polline di olivo come strumentali alla successiva definizione di modelli di previsione della produzione. Modelli di diffusione del polline con l'utilizzo di metodiche aeropalinologiche sono inoltre stati utilizzati nello studio di differenti specie (anche specie arboree) in vari ambiti geografici (Italia, Spagna, Francia) al fine di predire l'epoca di fioritura e l'andamento delle concentrazioni giornaliere. I modelli finora considerati portano a risultati soddisfacenti in termini di individuazione temporale dei fenomeni di fioritura, inoltre anche da un punto di vista quantitativo le relazioni che emergono tra polline e produzione finale in frutti (particolarmente nella specie olivo) confermano l'utilità dei risultati ottenuti. Alcuni modelli ad area limitata (a volte accoppiati con modelli di diffusione di inquinanti) sono stati utilizzati per calcolare la diffusione dei pollini. Saranno perciò installate, nell'arco della durata del progetto, strumentazioni volumetriche polliniche all'interno delle aree scelte, per la fase di censimento del polline rilasciato in atmosfera. I campioni settimanali saranno inviati al laboratorio per la fase di identificazione e conta del materiale pollinico al microscopio ottico e successive operazioni di elaborazioni grafiche e di statistica di base. In olivo lo studio della fenofase antesica, attraverso un sensore remoto come quello delle strumentazioni utilizzate, esprime gli eventuali ritardi/anticipi di fioritura, l'abbondanza/scarsità di polline rilasciato e i diversi contributi delle cultivars presenti negli impianti. Questo tipo di interpretazione è reso possibile da un confronto tra curve della pollinazione e le schede fenologiche, direttamente compilate in campo. E' oltremodo importante valutare l'entità dei flussi pollinici, tenendo conto dei fenomeni di autosterilità che caratterizzano la maggior parte delle cultivar italiane di olivo, per pianificare opportune scelte di sesti di impianto negli oliveti di nuova costituzione. Sarà interessante poter verificare l'arrivo di polline di olivo "estraneo", appartenente cioè ad areali di produzione diversi, che in qualche maniera possono costituire dei "contaminanti". Nella vite, un indagine approfondita che metta in risalto le interelazioni tra andamenti climatici e fioritura, anche in considerazione della brevità della fenofase, si rende necessaria vista la particolare biologia fiorale e la relativa aerodinamicità del polline. D'altra parte i modelli di diffusione del polline oggi in uso sono legati a fenomeni a breve e medio termine (fino a qualche giorno) mentre in questo progetto si vuole valutare la performance del modello a più lungo termine (tutto il periodo di fioritura). Dal punto di vista statistico, l'analisi dell'emissione pollinica sarà condotta in due fasi: la prima analizzerà i rapporti tra le variabili meteorologiche estratte giornalmente nell'ambito dei diversi contesti di studio e le quantità di polline emesso durante la fase del processo fioritura; la seconda indagherà, attraverso il processo generatore dei dati, l'evoluzione pollinica durante il periodo di antesi. Le tecniche statistiche utilizzate, durante la prima fase, sono sostanzialmente di natura esplorativa e multivariata, quali ad esempio quelle relative all'analisi delle Componenti Principali, mentre nella seconda fase il processo di evoluzione dell'ip, che per sua natura è non stazionario, è analizzato attraverso la modellizazione di processi stocastici in serie storiche (Time Series Approach). Per quanto attiene all'utilizzo della variabile polline nell'ambito dei modelli previsionali dei raccolti, sarà utilizzata una specificazione strutturale, nella quale