2. Scopi generali

N 66 APPENDICE - MODELLISTICA E SIMULAZIONE Vengono simulate le rese produttive in relazione alle dinamiche del suolo (acqua, elementi nutritivi), alle condizioni meteorologiche e considerando gli impatti sull ambiente. In altri casi, oltre alle produzioni vegetali, sono descritte anche le produzioni zootecniche ed energetiche. La scala è quella aziendale e di bacino. Altri modelli forniscono un supporto specifico per l esecuzione degli interventi colturali tra cui, principalmente, l irrigazione e i trattamenti fitosanitari. Molto importanti sono anche i modelli impiegati per la valutazione del destino delle molecole dei fitofarmaci nel suolo: ve ne sono a diverso grado di complessità, tra cui quelli sito-specifici (CREAMS, GLEAMS, PRZM) e altri più recenti (MACRO, PEARL, TOXSWA, PELMO), adottati negli scenari FOCUS (workgroup coordinati dall Unione Europea). N.4 g 2. Scopi generali La modellistica di simulazione è una tecnica resa possibile dall impiego dei computer, che si affianca alle tecniche classiche di tipo sperimentale e statistico. In tal modo si ottiene un più completo sfruttamento delle conoscenze a scopo decisionale. I modelli sono rappresentazioni dinamiche dei sistemi con i quali fare esperimenti, previsioni e analisi di rischio. In generale, i modelli sono realizzati per le seguenti finalità. Comprensione del sistema. La rappresentazione dei processi del sistema chiarisce le assunzioni, le variabili e i parametri rilevanti, permettendo di sviluppare e verificare concetti e ipotesi. Esperimenti di simulazione. L applicazione dei modelli consente di verificare quantitativamente congetture e teorie con l impostazione di esperimenti di simulazione. Stima dei parametri. La stima dei parametri del modello con la calibrazione consente di classificare meglio i sistemi. Informazioni e conoscenze. I modelli forniscono strutture concettuali per raccogliere, trasferire e controllare le informazioni e le conoscenze disponibili. Si possono così individuare facilmente dati sperimentali anomali o poco attendibili. Il modello costringe a esaminare in modo obiettivo la realtà e obbliga a una revisione critica delle conoscenze, identificandone le lacune. Analisi di scenario. I modelli possono essere impiegati per confrontare diversi sistemi o scenari di gestione o di intervento. Gestione. I modelli possono essere usati per ottimizzare i metodi di gestione e per valutare la sensibilità dei sistemi agli interventi e la loro stabilità e sostenibilità. Esperimenti. I modelli possono dare un contributo all impostazione degli esperimenti, evidenziando le informazioni mancanti e guidando lo studio sperimentale del sistema. Previsioni. Possono essere impiegati per identificare trend e fare previsioni. Rischi. Consentono di stimare l incertezza e di valutare i rischi (climatici, di inquinamento, ecc.). Progettazione di sistemi. Forniscono una guida per lo sviluppo, lo screening, il dimensionamento e la progettazione di sistemi non ancora realizzati (sistemi ipotetici), come i sistemi colturali innovativi. Sistemi non osservabili. Permettono lo studio di sistemi non osservabili: lontani, futuri, inaccessibili, non studiabili sperimentalmente per motivi fisici, etici ed economici, e dove è impossibile analizzare il sistema senza distruggerlo. Didattica. Infine, un modello può essere un ottimo sussidio didattico. N04_1_Modellistica.indd 66 5/31/18 11:41 AM N.4 3 S v n tr g u ( fl s p ta c q il u s M r ta D c d v z e s n e

SEZIONE N
SEZIONE N
MATEMATICA, STATISTICA, SPERIMENTAZIONE, MODELLISTICA, MISURAZIONI
La razionalizzazione degli interventi agronomici richiede conoscenze su suolo, clima, colture e sistema biologico (microrganismi, parassiti, malattie, malerbe...), sulle loro interazioni ed evoluzione a seguito degli interventi agronomici. Per quanto possibile, all’approccio descrittivo (qualitativo) dovrebbe seguire quello quantitativo che, coinvolgendo dati numerici, richiede misurazioni o esperimenti che trovano la loro naturale elaborazione con l’ausilio di strumenti matematici, statistici e modellistici, al fine di ottenere conoscenze utili a scopo decisionale.L’aspetto quantitativo può determinare anche differenze qualitative: in base all’andamento economico (aspetto quantitativo), si può avere il fallimento dell’azienda (aspetto qualitativo).Le oscillazioni continue di contenuto idrico del suolo possono comportare sia variazioni quantitative (diminuzione di resa colturale per siccità) sia qualitative (la coltura muore per carenza idrica e la resa si annulla).Per trattare gli aspetti quantitativi, abbiamo bisogno di strumenti matematici che permettano di descrivere le relazioni tra variabili e di prevedere fenomeni e comportamenti semplici. Quando la complessità dei fenomeni da trattare aumenta, cresce anche l’incertezza, cui è legato il rischio. A questo punto possiamo scegliere la strada della descrizione statistica o quella dell’approccio di sistema, con l’applicazione dei modelli di simulazione. L’approccio statistico risulta inoltre fondamentale per trattare errori e variabilità nelle informazioni (compresi i rischi che ne derivano), sia nella sperimentazione di campo sia con i modelli.Nella presente Sezione N del Manuale dell’Agronomo vengono illustrati sinteticamente gli Strumenti matematico-statistici, nonché gli elementi per una corretta applicazione della Sperimentazione e della Modellistica in agricoltura. Completano la trattazione gli elementi relativi ai Sistemi di misura. Spetta all’Agronomo la scelta dello strumento di volta in volta più idoneo allo scopo, per qualità e utilità delle informazioni, ma anche per semplicità e rapidità con le quali si ottengono le informazioni richieste.Nell’attività professionale, l’uso di strumenti di supporto decisionale (modelli, GIS) o di procedure di elaborazione numerica è, oltre che utile, sempre più spesso richiesto dalle normative o dagli enti pubblici con cui il professionista si deve rapportare. Rimane all’Agronomo la responsabilità di verifica normativa e di un uso corretto e consapevole di questi strumenti.Coordinamento di SezioneFrancesco DanusoRealizzazione e collaborazioniMarco Acutis, Pierluigi Bonfanti, Gian Carlo Calamelli, Francesco Danuso, Massimo Lazzari, Tiziano Tempesta