L approccio territoriale al bilancio idrico negli scenari di cambiamento climatico: il. Agroscenari

Transcript

1 Regione Siciliana Centro Studi di Economia applicata all'ingegneria Giornate di Studio: Un approccio integrato allo studio dei flussi di massa e di energia nel sistema suolo-pianta-atmosfera: esperienze e prospettive di applicazione in Sicilia Palermo, 1-2 dicembre 2010 Servizio Informativo Agrometeorologico Siciliano L approccio territoriale al bilancio idrico negli scenari di cambiamento climatico: il software CRITERIA ed il progetto Agroscenari Fausto Tomei, Giulia Villani, Rodica Tomozeiu, William Pratizzoli, Vittorio Marletto

2 Progetto AgroScenari Scenari di adattamento dell agricoltura italiana ai cambiamenti climatici Ruolo di Arpa Simc Emilia Romagna Linea di ricerca 1 Acquisizione, calibrazione e downscaling di scenari climatici futuri a livello locale Produrre scenari regionalizzati di cambiamento climatico Linea di ricerca 5 Irrigazione e cambiamenti climatici Definire strategie di adattamento focalizzate sull irrigazione per colture arboree, erbacee e orticole Colture ad oggi analizzate Actinidia in Romagna (area di Faenza) Pomodoro in Val Padana (area di Piacenza)

3 Simulazioni di impatto agronomico: catena modellistica local observed data Global climate scenarios (AOGCM) Statistical downscaling prec., wet days, t min, t max (mean and std. deviation) Daily meteo series (Weather Generator) Water balance and crop growth model (Criteria) Observed large scale fields (ERA40) Output (Agronomical impacts) Tomei F., Villani G., Pavan V., Pratizzoli W. and Marletto V. (2009) Report on the quality of seasonal predictions of wheat yield and irrigation needs in Northern Italy. Ensembles Project, 6th Eu R&D Framework Programme, Research Theme 6, Assessments of Impacts and Climate Change, available as Deliverable 6.22 from eu.metoffice.com

4 Cambiamento climatico Probability of occurrence (2) (1) cambiamenti nel valore medio (1) cambiamenti nella varianza (2)

5 Scenario di emissione: A1B scenario A1B - prevede un bilancio fra tutte le fonti (dove per bilancio si intende una non eccessiva dipendenza da nessun tipo particolare di fonte energetica- IPCC-AR4)

6 Progetto Agroscenari: linea di ricerca 1 Dataset predittandi: analisi UCEA, presenza dati: Clima di riferimento : Scenario: Modelli ENSEMBLES (predittori) utilizzati: ERNSEMBLES INSTITUTIONS Resolution AGCM OGCM Model STREAM1 INGV-SINTEX-G INGV-Italy ECHAM4 (T106L19) OPA 8.2 FUB-EGMAM Freie Universitaet Berlin(Germany) ECHAM4 (T30L39) HOPE-G (T42 with equatorial refinement, METO-HC (HADGEM1) IPSL-CM4 ECHAM5 MPI OM Met Office's Hadley Centre (UK) Inst.Pierre Somon Laplace (France) Max-Planck Institute(Germany) HadGAM1( includes land and river routing components) L20) HadGOM1( includes sea ice components) LMDZ (96x72x19) OPA ECHAM (T63L31) MPI-OM Vers. 1.0 (GR1.5L40)

7 Modello statistico di downscaling (SD)

8 Progetto Agroscenari: aree di studio Faenza Val Padana Marche Beneventano Destra Sele Oristano

9 Weather Generator input Variable code Input data of WG Unit Tmax mean of maximum temperature C Tmin mean of minimum temperature C Txsd standard deviation of maximum temperature C Tnsd standard deviation of minimum temperature C Prcp mean of total precipitation mm Fwet fraction of wet days - Tdw difference between maximum temperatures on dry and wet days C Richardson, C. W., and Wright, D. A. (1984). WGEN: A model for generating daily weather variables. U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service, ARS 8, 83 pp. Stöckle, C.O., Campbell, G.S., and Nelson, R. (1999). ClimGen manual. Biological Systems Engineering Department, Washington State University, Pullman, WA. 28 pp.

10 Weather generator XML input posizione modelli periodo di riferimento e periodo di scenario stagione grandezze

11 Weather generator output Temperature ( C) Precipitation (mm) 0-5 1/1/2005 2/23/2005 5/1/2005 7/1/2005 9/1/ /4/2005 1/7/2006 3/8/2006 5/7/2006 7/7/2006 9/6/ /9/ Tmin Tmax Prec Anno reale (2005) Anno generato con clima

12 Uncertainty Downscaling n models m replicates Weather generator k runs Model input n x m x k daily series Output statistical distribution

13 PRAGA gestione dati meteorologici

14 PRAGA modelli agro ambientali Bilancio idrico 3D Potenziale fotovoltaico annuo Neve contenuto equivalente in acqua Innevamento rilevato da satellite

15 CRITERIA Simulazioni agronomiche Bilancio idrico e crescita colturale CRITERIA Geo (m m^-1) (mm) /01/08 02/02/08 14/03/08 24/04/08 04/06/08 15/07/08 25/08/08 05/10/08 15/11/08 26/12/08 Leaf Area Index (m m^-1) Transpiration (mm) Evaporation (mm) Contenuto idrico del profilo di suolo Indice di area fogliare Evapotraspirazione potenziale Mappe irrigazione Descrizione pedologica Mappa dei suoli Traspirazione reale Traspirazione massima Irrigazioni Acqua utile Irrigazione

16 Criteria BdP input Dati pedologici Curva di ritenzione dei suoli Dati meteorologici giornalieri Tessitura Descrizione degli strati Layers description Dati colturali Temperature massime Temperature minime Precipitazioni Parametri colturali Tillages Crop rotation

17 Criteria at a glance Water balance: numerical model (based on Richard s equation) and empirical model Cropand roots growth model Water stress and irrigation Crop yield: integrated with Wofost 7.1 for wheat Evaluation functions (potential and actual ET, capillary rise ) Nitrogenmodel (adaptation to LEACHM and SOILN model) in progress Bittelli, M., Tomei, F., Pistocchi, A., Flury, M., Boll, J., Brooks, E.S., Antolini, G. (2010) Development and testing of a physically based, three dimensional model of surface and subsurface hydrology, Advances in Water Resources, 33 (1),

18 Criteria BdP pagina web Il software e il manuale sono disponibili alla pagina web:

19 Fabbisogno irriguo del kiwi

20 Irrigazione del kiwi a Brisighella (Faenza) calibrazione kiwi Spada - irrigazioni annuali 500 kiwi Spada - irrigazioni mensili [mm] [mm] CRITERIA REALI y = x R 2 = [mm] CRITERIA REALI Brisighella, Kiwi: confronto tra le irrigazioni mensili effettuate e quelle stimate da Criteria [mm]

21 Parametri actinidia Valori LAI max [m 2 m 2 ] 3.5 Kc max [ ] 1.1 Profondità radicale [m] 1 Irrigazione giornaliera di riferimento [mm] 5 Turno irriguo [days] none Sensibilità della coltura allo stress idrico [ ] 0.5 Percentuale di stress controllato [ ] 90% Inizio del periodo di irrigazione [ D] 200 Fine del periodo di irrigazione [ D] 3500 Sommatoria gradi giorno della fase di crescita: [ D] (con soglia di 5 ) 1600

22 Caso puntuale: scenario di richiesta irrigua actinidia ( ) Tredozio (cella Ucea 1362) 40% Faenza 30% 20% 10% 0% -10% DJF MAM JJA SON -20% -30% -40% ECHAM5 EGMAM_R1 EGMAM_R2 INGV IPSL METO_HC Median

23 Caso spazializzato: carta di uso del suolo 2008 Frumento Pesco Vite Ortive Prati stabili Kiwi

24 Caso spazializzato: l analisi territoriale dei fabbisogni irrigui delle colture nell area di Faenza Simulazione del fabbisogno irriguo (mm) delle colture per il periodo e su carta di uso del suolo agricolo del 2008

25 Domanda irrigua kiwi area collinare di Faenza carta uso del suolo 2008

26 Domanda irrigua ortive area collinare di Faenza carta uso del suolo 2008

27 Fabbisogno irriguo del pomodoro

28 Caso puntuale: scenario di richiesta irrigua Pomodoro, , Piacentino cella Ucea 1410 Parametri comuni per il pomodoro LAI max: 4 Kc max: 1 Profondità radicale: 0.6 m Sommatoria gradi giorno della fase di crescita: 575 d +150 per il trapianto (con soglia di 10 ) Irrigazione giornaliera di riferimento: 40 mm Risorsa idrica non limitante Risorsa idrica limitata Turno irriguo: Turno irriguo: 10 giorni Sensibilità: 0.65 Sensibilità: 0.75 Percentuale di stress controllato: 1 Percentuale di stress controllato: 0.75 Il modello è stato calibrato su dati osservati dell Azienda Sperimentale Tadini (Piacenza) gestita dalla Provincia di Piacenza

29 Anomalie di precipitazione rispetto al periodo di riferimento per la cella UCEA % Piacenza 40% Faenza 30% 30% 20% 20% 10% 10% 0% -10% DJF MAM JJA SON 0% -10% DJF MAM JJA SON -20% -20% -30% -30% -40% ECHAM5 EGMAM_R1 EGMAM_R2 INGV IPSL METO_HC Median -40% ECHAM5 EGMAM_R1 EGMAM_R2 INGV IPSL METO_HC Median

30 Distribuzione del fabbisogno irriguo annuale del pomodoro, area di Piacenza, scenario a risorsa idrica potenziale

31 Distribuzione del fabbisogno irriguo annuale del pomodoro, area di Piacenza, scenario a risorsa idrica limitata

32 Soil Water Deficit medio nello scenario a risorsa idrica limitata SWD: percentuale di deficit di acqua prontamente disponibile nel profilo radicato durante la fase di maturazione CON3: suolo franco argilloso CIC=0.31 PA=0.176 SMB2: suolo franco argilloso limoso CIC=0.345 PA=0.174 BEL1: suolo franco limoso CIC=0.354 PA=0.170 TEG2: suolo argilloso limoso CIC=0.33 PA=0.176 BAR1: suolo franco limoso CIC=0.349 PA=0.168 CAS1: suolo franco limoso CIC=0.290 PA=0.145

33 De Lorenzi F., Bonfante A., Tomozeiu R., Patanè C., Villani G., Basile A., Tomei F., Menenti M. (2010). Il segnale climatico sulle produzioni: interrelazioni tra strategie irrigue e risposte delle cultivars. Atti del Congresso Nazionale della Società Italiana di Agronomia (SIA), Roma Settembre 2010.

34 Il cambiamento climatico in atto variazione di precipitazione cumulata stagionale vs Piacenza 40% 40% 30% 30% 20% 20% 10% 10% -10% DJF MAM JJA SON -20% [%] 0% 0% -10% -30% -20% -40% ECHAM5 INGV Median EGMAM_R1 IPSL EGMAM_R2 METO_HC -30% -40% Winter Spring Summer Autumn

35 Progetto Colt Classificazione delle colture in atto tramite Telerilevamento Bilancio idrico territoriale con immagini da satellite Study area mosaic: NIGERIASAT-1 (21/02/2010) + UK-DMC (25/02/2010) Black area: clouds still present Vector: Reclamation consortia

36 MEDOLLA CAVEZZO SAN FELICE SUL PANARO SAN PROSPERO CAMPOSANTO FINALE EMILIA VIGARANO MAINARDA MIRABELLO SANT'AGOSTINO POGGIO RENATICO FERRARA FOMIGNANA TRESIGAL MASI TORELLO M VOGHIERA Criteria H2O - Irrigazione (mm) Conduzione Colturale: Storia della particella 01/06/ /08/ Progetto Colt GALLIERA BASTIGLIA BOMPORTO RAVARINO CREVALCORE CENTO PIEVE DI CENTO SAN PIETRO IN CASALE MALAMBERTO PORTOMAGGIORE CASTELLO D'ARGILE NONANTOLA SANT'AGATA BOLOGNESE SAN BARICELLA ARGELATO GIORGIO DI PIANO SAN GIOVANNI IN PERSICETO BENTIVOGLIO SALA BOLOGNESE MINERBIO MOLINELLA ARGENTA CASTELFRANCO EMILIA CASTEL MAGGIORE CALDERARA DI RENO SAN CESARIO SUL PANARO GRANAROLO DELL'EMILIA RANGONE ANZOLA DELL'EMILIA BUDRIO SPILAMBERTO CRESPELLANO CASTENASO BAZZANO BOLOGNA ZOLA PREDOSA MEDICINA CASALECCHIO DI RENO DI MODENA SAVIGNANO VIGNOLA SUL PANARO SAN LAZZARO DI SAVENA MONTEVEGLIO O SUL PANARO MONTE S. PIETRO OZZANO DELL'EMILIA CASTELLO DI SERRAVALLE CASTEL GUELFO DI BOLOGNA UIGLIA CASTEL SAN PIETRO TERME SASSO MARCONI SAVIGNO PIANORO DOZZA IMOLA CONSELICE MASSA SANT'AGATA LOMBARDA SUL SA MORDANO BAGNARA DI ROMAGNA SOLAROLO ZOCCA MARZABOTTO MONTERENZIO CASTEL BOLOGNESE CASALFIUMANESE FAEN CASTEL D'AIANO TESE VERGATO GRIZZANA MONZUNO LOIANO BORGO TOSSIGNANO FONTANELICE RIOLO TERME Irrigazione Gallo A., Pratizzoli W., Spisni A., Mariani C., Pavan V., Villani G., Tomei F., Marletto V. (2010). Possibile la stima precoce delle esigenze irrigue estive. Rivista Agricoltura Novembre 2010, pp

37 Bibliografia De Lorenzi F., Bonfante A., Tomozeiu R., Patanè C., Villani G., Basile A., Tomei F., Menenti M. (2010). Il segnale climatico sulle produzioni: interrelazioni tra strategie irrigue e risposte delle cultivars. Atti del Congresso Nazionale della Società Italiana di Agronomia (SIA), Roma Settembre Spisni A., Pratizzoli W., Tomei F., Mariani M.C.; Villani G., Pavan V., Tomozeiu R.,Marletto V. (2010). Forecasting seasonal water needs under current and future climate. Atti del Simposio di European Space Agency (ESA), Bergen. 27 Giugno 2 Luglio Tomei F., Pavan V., Antolini G., Marletto V., Villani G., Ventura F. (2008). Seasonal weather predictions and crop modelling for wheat yield forecasting in Northern Italy. Multi functional agriculture Agriculture as a Resource for Energy and Environmental Preservation. Atti del Congresso internazionale ESA (European Society of Agronomy), Bologna Settembre Tomei F., Villani G., Pavan V., Marletto V. (2009). Previsioni meteorologiche stagionali e modelli colturali per la previsione di resa del frumento in Emilia Romagna. Clima e agricoltura, strategie di adattamento e mitigazione. Atti del Congresso nazionale AIAM (Associazione Italiana di Agrometeorologia), Sassari Giugno Tomei F., Villani G., Pavan V., Pratizzoli W., Marletto V. (2009). Report on the quality of seasonal predictions of wheat yield and irrigation needs in Northern Italy. Ensembles Project, 6th Eu R&D Framework Programme, Research Theme 6, Assessments of Impacts and Climate Change. Tomei F., Antolini G., Tomozeiu R., Pavan V., Villani G. and Marletto V. (2010). Analysis of precipitation in Emilia Romagna (Italy) and impacts of climate change scenarios. Atti del Workshop internazionale di Statistics in hydrology Working Group (STAHY WG), Taormina Maggio Tomozeiu R., Tomei F.,Villani G., Pasqui M. (2010). Climate change scenarios of temperature and precipitation over five Italian regions for the period obtained by statistical downscaling models. Atti del Congresso europeo di European Meteorology Society (EMS), Zurich Settembre Villani G., Tomozeiu R.,Tomei F., Marletto V. (2010). Scenari di cambiamento climatico e loro impatto sull agricoltura irrigua romagnola. Agrometeorologia nella gestione integrata dei sistemi agro forestali e dell ambiente. Atti del Congresso nazionale AIAM (Associazione Italiana di Agrometeorologia), Bari Giugno 2010.

38 Centro Studi di Economia applicata all'ingegneria Regione Siciliana Servizio Informativo Agrometeorologico Siciliano ARPA Servizio Idro Meteo Clima Area agrometeorologia, territorio e clima Il gruppo: G. Antolini, L. Botarelli, V. Marletto, A. Pasquali, V. Pavan, W. Pratizzoli, R. Renati, F. Tomei, R. Tomozeiu, G. Villani, A. Volta, A. Spisni, M. Mariani