3. Sistema, modello, simulazione

SISTEMA, MODELLO, SIMULAZIONE a, moli i, e el S, li I modelli sono quindi strumenti utili per trattare sistemi complessi, non lineari, come gli agroecosistemi, in cui previsione e governo risultano difficili per: Elevato numero di componenti, fortemente interagenti. Presenza di sistemi biologici. nota la capacità di adattamento (sia in senso fisiologico sia genetico) che caratterizza le entità biologiche e che modifica, nel tempo, le loro proprietà. Incertezza negli input e nella conoscenza del sistema. Ne consegue incertezza nelle risposte agli interventi per variabilità biologica, disformità pedologica, incertezza climatica e complessità delle interazioni tra le componenti del sistema. Ha poco senso quindi parlare dell evoluzione degli agroecosistemi senza considerarne gli aspetti stocastici e di rischio. Necessità di ottimizzare aspetti multipli e conflittuali. Il sistema agricolo è strettamente interfacciato con l ambiente e il territorio e quindi produttività agricola, costi, sostenibilità e tutela delle risorse ambientali sono aspetti congiuntamente rilevanti e, a volte, conflittuali. L ottimizzazione richiede valutazioni basate su criteri multipli e anche su scelte soggettive. r, si li e e i- n- n- oo o a si r i, i- i), i, o- N 67 N.4 3. Sistema, modello, simulazione Sistema. Un sistema è un entità concettuale (inesistente in realtà), definita da un osser- vatore che attribuisce un significato a determinati stati (condizioni, proprietà) percepiti nel mondo reale. Per la nozione di sistema sono state proposte numerose definizioni, tra cui: un complesso di elementi interagenti (von Bertalanffy, 1971); un insieme di oggetti con un dato insieme di relazioni tra loro e i loro attributi (Optener Stanford, 1965); un insieme di elementi associati che operano congiuntamente per una finalità comune (Forrester, 1961; Ferrari, 1978); un insieme di elementi interconnessi che scambiano flussi di informazione e di materiali; qualcosa percepito come unitario, i cui elementi si sostengono vicendevolmente poiché si influenzano l un l altro nel tempo e per uno scopo comune (Senge, 1994). In sintesi, potremmo definire il sistema come una rappresentazione concettuale e soggettiva di una realtà percepita come unitaria e dotata di finalità, composta da quantità conservative (elementi o materiali), identificate in stati diversi. Tali quantità subiscono trasformazioni da uno stato all altro, secondo le regole che governano il sistema, sfruttando le informazioni disponibili per stabilirne la dinamica. Rappresentare un sistema significa trovare il modo di ottenere conoscenze sulla realtà di interesse. Un sistema può essere rappresentato tramite modelli di simulazione (Fig. 4.1). Modello. Un modello è una Concettualizzazione Descrizione rappresentazione semplifica4 5 Realtà 1 Realtà 2 3 ta e concreta di un sistema. Differisce dal sistema (che è concettuale) per la possibilità Sistema Dati Previsione di fornire soluzioni quantitative. Costituisce l implementazione operativa di un sistema Modello Modellizzazione Simulazione e si impiega per ottenere le simulazioni. Rappresentazio4.1 Rappresentazione della realtà attraverso processi di concettualizzazione, modelne concreta significa che Fig. lizzazione e simulazione. Con un modello, tramite il cambiamento dei parametri, si possono esiste un mezzo fisico di rap- rappresentare realtà diverse da quella da cui lo stesso è derivato. N04_1_Modellistica.indd 67 N 5/31/18 11:41 AM

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