Metodi diretti ed indiretti di valutazione e controllo del fabbisogno nutrizionale

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Metodi diretti ed indiretti di valutazione e controllo del fabbisogno nutrizionale A. Battilani

FERTIRRIGAZIONE di PRECISIONE e KNOWLEDGE BASED MANAGEMENT Entrambi basati su tecniche di conoscenza integrata (identificazione di stato) e di ottimizzazione adattiva (reazione e pianificazione a breve/medio termine). La Fertirrigazione di precisione richiede monitoraggi o ed analisi in tempo reale dei fattori potenzialmente limitanti la produzione allo scopo di gestire l ottimizzazione dell uso delle tecnologie. I criteri di Gestione basata sulla conoscenza supportano ed integrano il concetto di fertirrigazione di precisione, aumentandone l efficacia e la flessibilità. DECISIONE MONITORAGGIO MISURA ORGANIZZARE & GESTIRE DATI ANALIZZARE & MODELLIZZARE

LE MATRICI SUOLO TERRENO LABORATORIO ESTRAZIONE IN ACQUA SOLUZIONE CIRCOLANTE LABORATORIO KIT RAPIDO PROSSIMITA' SENSORI ISE

SUOLO

SUOLO

SUOLO Soluzione circolante

SUOLO Sensori di prossimità Misura in continuo di ph, conducibilità, potassio, fosforo (fosfati) e nitrati (ISE)

SUOLO - POSIZIONAMENTO 2.0 m VOLUME NON COLONIZZATO RZ L,MAX = 0.70 m RZ L,MAX = 0.70 m Trasporto e concentrazione MONITORAGGI CORRETTAMENTE ESEGUITI

LE MATRICI PIANTA MATERIALE VEGETALE PROSSIMITA' REMOTO LABORATORIO KIT RAPIDO RIFLETTANZA FLUORESCENZA IMMAGINI HD MULTI/IPER SPETTRALE IMMAGINI HD LASER MULTI/IPER SPETTRALE

PIANTA Estratto foglie o piccioli Horiba CardyTwin

PIANTA-Clorofilla Chlorophyll Meter (Hansatech)

PIANTA-Clorofilla

PIANTA - FLUORIMETRI EARS-PPM Fluorpen Dualex 4

PIANTA - LASER CropSpec

PIANTA - MULTISPETTRALE Green Seeker

PIANTA - MULTISPETTRALE Field Scout N sensor NDVI

Multiplex

PIANTA - MULTISPETTRALE

PIANTA - MULTISPETTRALE CropScan

PIANTA - MULTISPETTRALE

PIANTA IMMAGINI HD

PIANTA MULTISPETTRALE / HD

PIANTA - IMMAGINI HD

Rosphere-robot

LE MATRICI ACQUA - SOLUZIONE FERTILIZZANTE LABORATORIO PROSSIMITA' PROCESSO KIT RAPIDO SENSORI ISE BIOSENSORI NANOSENSORI

Argilla Chitosano nanocomposita: applicatione come sensore elettrochimico Lingua elettronica semplificata (4 sensori) e processo Case- Based Reasoning (CBR) o multilayer artificial neural network (ANN)

COSA MONITORAGGI E SENSORI NON DICONO Ripetibilità rispetto alla distribuzione spaziale e temporale del fenomeno Validità della misura in relazione a variabili non calibrate Gestione delle fasi di maggiore sensibilità, accumulo e rimobilizzazione, e della relazione source/sink Passaggio dall identificazione dello stato alla gestione della variabile Derive strumentali e fuori soglia Interferenze ed interazioni Effettiva relazione costi/benefici Biodisponibilità dei nutrienti

a. Suolo FRANCO-LIMOSO Distribuzione dell acqua con linea gocciolante ogni secondo solco (a) o interrata alla sommità di ogni monticello (b). b. EU Project FertOrgaNic

C 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 1.00 13.00 17,8 35,1 Dati orari temperatura 20-26 giugno 2003 Mezzolara 20,0 32,1 21,3 23.00 9.00 19.00 5.00 33,5 19,3 15.00 1.00 12.00 22.00 Ora 35,9 20,3 35,6 19,6 37,5 8.00 18.00 4.00 15.00 1.00 11.00 21,5 34,2 21.00 EU Project FertOrgaNic

MULTIDISCIPLINARITA

FERTIRRIGAZIONE DI PRECISIONE UNMANNED DRONE REMOTE SENSING SATELLITE REMOTE SENSING SOLAR PANEL WATER MANAGER Water Manager STORAGE BATTERY SUB-FIELD MANAGEMENT ZONE MAPS RevAB121108 PRESSURIZED MICROIRRIGATION SOLAR PUMP WIRELESS VALVE SOIL WATER CONTENT WIRELESS SENSOR WATER MANAGER CONTROL STATION

FERTIRRIGAZIONE «KNOWLEDGE BASED» UNMANNED DRONE REMOTE SENSING SATELLITE REMOTE SENSING METEO FORECAST SOLAR PANEL WATER MANAGER CROP PROFITABILITY Water Manager SUB-FIELD MANAGEMENT ZONE MAPS WATER GOVERNANCE STORAGE BATTERY RevAB121108 PRESSURIZED MICROIRRIGATION SOLAR PUMP WIRELESS VALVE SOIL WATER CONTENT WIRELESS SENSOR MODELS & DSSs ECOLOGY WATER MANAGER CONTROL STATION EU Project FIGARO

MODELLI E DSS Gestione mediante bilanci semplificati : gestione irrigua su base storica (tabelle da disciplinari di produzione) abbinata ad un calcolo su base previsionale (solo resa attesa) del fabbisogno nutrizionale. La distribuzione degli apporti fertirrigui sarà fatta seguendo una curva di assorbimento standard su scala temporale, che tiene quindi conto solo del tempo trascorso dall emergenza. Supporti decisionali (DSS) statici : calcolo di un bilancio idrico semplificato che renda flessibile la gestione irrigua. L apporto nutrizionale sarà effettuato come per la strategia di base o con metodi previsionali più accurati. Supporti decisionali (DSS) dinamici : si basano sulla modellizzazione a passo giornaliero dell accumulo di sostanza secca da parte dei diversi organi della pianta, dello sviluppo della radice, della mineralizzazione della sostanza organica e delle disponibilità idriche e nutrizionali nel volume di suolo esplorato dalle radici. Piattaforme integrate : si basano su sistemi multi-sourcing e di creazione intermedia di metadati con interazioni in alta frequenza del tipo sistemi esperti.

GESTIONE STATICA O DINAMICA? STATICA DINAMICA Fertilizzazione: Volume di Suolo: Assorbimento Nutrienti: Programma Fertirriguo: In base alle rese attese Fissato alla max profondità radicale Assorbimento medio standard (kg t -1 ) Curve standard (settimanale) Basato sull accumulo giornaliero di SS nella pianta Modellizzazione giornaliera della crescita radicale In funzione dell allocazione dei nutrienti in foglie, fusti e frutti per ogni fenofase Modellizzato giornalmente

ALCUNI RISULTATI HUMID CLIMATE/SANDY SOILS NOT FERT. SUB-ARID CLIMATE/CLAY-LOAMY SOILS NOT FERT. FertOrgaNic

ALCUNI RISULTATI Fertiraz

DA NON DIMENTICARE A ciascuno dei livelli di complessità gestito con una tecnologia o con un DSS corrisponde una realtà territoriale ed un livello di utenza potenziale. Non ci si deve infatti illudere che il territorio e gli operatori siano uniformemente in grado di assorbire una così profonda modificazione della gestione del sistema colturale: il passaggio dall empirismo all oggettività prevede infatti un percorso di crescita personale, oltre che l esteso supporto di servizi tecnici territoriali per la produzione e gestione di informazioni che sarebbe irrealistico pretendere dal produttore stesso.

Obiezioni Comuni Per anni si è detto di irrigare e fertilizzare per aumentare le rese agronomiche ed economiche delle colture cosa è cambiato?? Fa più danni la carenza di irrigazione e fertilizzazione che il contrario Il reddito si fa con i Kg prodotti e non con il sacco di concime o l ora di irrigazione risparmiati Un utilizzo generoso della nutrizione e dell irrigazione garantisce da sbalzi produttivi Più azoto nell acqua irrigua significa un maggiore rigoglio della coltura Perché perdere tempo con la gestione irrigua e della nutrizione e con dei supporti tecnici??

ATTUALI LIMITI e FUTURI SVILUPPI L agricoltore riceve informazioni disaggregate riguardo tecnologie, strategie, interrelazioni tra pratiche di gestione idrico-nutrizionale e tecniche di coltivazione. Modelli e Decision Support Systems devono essere gestiti come parte di piattaforme integrate per affrontare con efficacia le sfide della Precise Irrigation e del Climate Change. L agricoltore deve mantenere il controllo del processo decisionale, diversamente non applicherà soluzioni che non può modificare ed adattare come sempre ha fatto. L agricoltore ha maggiore fiducia nel monitoraggio eseguito nei suoi campi o nel suo distretto irriguo.

ATTUALI LIMITI e FUTURI SVILUPPI L applicazione di tecnologie e strategie sostenibili è possibile quando: (i) Permette di ridurre I costi di energia e personale a fronte di un incremento produttivo o di reddittività (ii) Il costo delle nuove tecnologie è in toto od in parte finanziato (iii) Permette di coltivare colture da reddito o di incrementare la loro percentuale nella rotazione (iv) Permette di soddisfare leggi, richieste del consumatore o standards internazionali (v) È facile da utilizzare e non richiede competenze specifiche (vi) Esiste una forte struttura di supporto (assistenza tecnica, formazione, accesso al credito agevolato di medio-lungo termine)