IL SISTEMA DI SUPPORTO ALLE DECISIONI SESSPIG: L UTILIZZAZIONE AGRONOMICA

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1 Sostenibilità ambientale ed economica nella gestione degli effluenti negli allevamenti di suini IL SISTEMA DI SUPPORTO ALLE DECISIONI SESSPIG: L UTILIZZAZIONE AGRONOMICA P. Bonfanti, P. Ceccon, Università degli Studi di Udine Validazione di soluzioni territoriali e tecnologiche per la sostenibilità ambientale e la riduzione dei costi di gestione degli effluenti negli allevamenti suini delle regioni del bacino padano-veneto SEESPIG Grant n Filiera del suino

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5 ATTIVITA DI RICERCA Utilizzo di un modello di simulazione colturale per stimare la quantità di azoto lisciviato, volatilizzato e l acqua percolata Sviluppo di un DSS destinato agli operatori del settore user friendly set limitato di dati da parte dell utente flessibile

6 AREE CAMPIONE Pieve Fissiraga, Corte Palasio (Lombardia) San Quirino (Friuli Venezia Giulia) Elevato livello di dettaglio Comune Regionne Vulnerabilità Allev. suinicoli Numero maiali Numero bovini kg/ha Corte Palasio Lombardia NVZ Pieve Fissiraga Lombardia OZ San Quirino FVG OZ

7 CropSyst ; ClimGen Output delle simulazioni sono precaricati nel DSS (non stabile, risultati non controllabili) Input: Clima Suoli Colture MODELLO Management (fertilizzazione organica e minerale, irrigazione)

8 COMPLESSITA 42 suoli, 13 climi 10 colture con diversi management 36 combinazioni di trattamenti con diverse caratteristiche (DM, C, N, TAN) Oltre simulazioni Obiettivo: RIDURRE LA COMPLESSITA COMPUTAZIONALE

9 ROTAZIONI 10 colture, le più rappresentative Distribuzione spaziale traslata in distribuzione temporale: 50% mais 25% orzo 25% soia Rotazione quadriennale: 2 anni di mais 1 di soia 1 di orzo

10 Ipotesi semplificative: ROTAZIONI Colture con una superficie <5% non sono considerate Comparazione tra 3 diversi metodi: simulazione di n cicli di rotazioni ripetute (e.g. m-o-m-s-om x 5) simulazione di blocchi ordinati di monocolture (e.g.: 15 m - 10 o - 5 s) media aritmetica simulazione di monocolture (30 m - 30 o - 30 s) media pesata

11 SECONDI RACCOLTI Limitati alle seguenti combinazioni: Erbaio mais/mais da foraggio Orzo - mais/mais da foraggio Orzo soia Erbaio - soia Medesima concimazione organica (tipo) Quantità stabilita a priori

12 ELABORAZIONI MATRICI ORGANICHE 36 combinazioni di trattamenti che producono diversi reflui: Caratteristiche rilevanti C:N ratio, TAN:TNK ratio Calcolo dei valori medi Trattamenti diversi sono raggruppati se hanno caratteristiche simili 18 classi individuate

13 COMBINAZIONI SUOLO-CLIMA 3 km buffer intorno le particelle catastali 100 combinazioni suolo-clima in Lombardia 65 combinazioni suolo-clima in FVG

14 COMBINAZIONI SUOLO-CLIMA Analisi dei cluster: 4 colture (mais, orzo, soia, erba medica) e set aside 4 livelli di azoto minerale e organico per ogni colture simulazioni (1.500 Lombardia, 975 FVG)

15 RETTE DI REGRESSIONE Rette di regressione costruite utilizzando simulazioni condotte con i metodi presentati combinazioni di fertilizzazione organica e minerale Ogni punto è calcolato come la media di 30 anni di simulazione (10 scartati)

16 RETTE DI REGRESSIONE Rette peculiari per ogni: Coltura Medoide (suolo clima) Natura chimico fisica del concime organico (TAN/TKN, C/N, tempo di decomposizione) Management (irrigazione) Stima di N lisciviato, N gas, acqua percolata

17 VERIFICA RETTE REGRESSIONE Confronto tra valori simulati e calcolati 4 combinazioni suolo clima Medesime condizioni Test di Kruskal Wallis, α = 0,05, p-value = 0,99

18 LIVELLO DI DETTAGLIO COMUNALE Valido in tutto in tutte le regioni coinvolte nel progetto L inquinamento viene stimato a livello municipale L utente specifica colture, fertilizzazione e irrigazione

19 LIVELLO DI DETTAGLIO COMUNALE 5 suoli, uno per texture 4 climi (precipitazione media per ogni comune ) La combinazione più rappresentativa viene individuata per ogni comune

20 N minerale N organico Irrigazione Semina Raccolta Simulation server Script PERL Clusterizzazione File input CropSyst MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE Interfaccia utente webgis Modello CropSyst Output aziendale WEBGIS GEOSERVER Funzioni di regressione Output

21 UNIVERSITY OF UDINE Agro-environmental sciences XXVII cycle Academic year