8.6.4 Procedura di calibrazione

a o li a- uo e si a sadi mi a e- a e di na o i SVILUPPO DEL MODELLO N 87 8.6.4 Procedura di calibrazione. Si riportano le fasi della procedura di calibrazione di un modello. a. Inizialmente si cerca di stimare il maggior numero di parametri sulla base della bi- bliografia o di altre informazioni a priori, anche solo per definirne un intervallo di variazione. Possono anche essere utili informazioni sulla variabilità naturale o sull incertezza del parametro. Si tenga presente che parametri con la stessa definizione possono avere significato diverso nei diversi modelli; quindi, è possibile che i valori da adottare non siano gli stessi. Tali valori dovrebbero essere considerati approssimazioni iniziali, da determinare con maggiore accuratezza con la calibrazione sui dati. b. Per parametri non reperibili in letteratura può rendersi necessaria una specifica campagna di indagine al fine di ottenere dati per la calibrazione a posteriori; indagini e prove di laboratorio specifiche dovrebbero essere eseguite per tutti i parametri cruciali. c. Eseguire l analisi della sensibilità preliminare. d. Per i parametri meno certi e più sensibili, si dovrebbe calibrare a posteriori, con l impiego dei dati di osservazione (per un massimo di 8-10 parametri contemporaneamente). I primi tentativi di calibrazione vanno fatti col metodo per prova ed errore, anche per saggiare il comportamento del modello. Successivamente, si raffina la stima dei parametri con metodi di ricerca basati su algoritmi automatici. Si inizia con pochi parametri, aggiungendo via via gli altri. e. Si esegue poi una seconda analisi della sensibilità sul modello calibrato; poiché il risultato di tale analisi è dipendente dal valore dei parametri, i risultati di questa seconda analisi effettuata dopo la calibrazione potrebbero cambiare. f. Si esegue nuovamente la calibrazione dei parametri che hanno mostrato la maggiore sensibilità. Dopo questa seconda fase di analisi della sensibilità e di calibrazione il modello può essere considerato calibrato e si passa, se è il caso, alla successiva fase della convalida. Con le procedure iterative è importante fornire delle buone congetture sui valori da dare ai parametri per iniziare l iterazione. Dalla bontà dei valori iniziali (cioè, quanto sono vicini al valore ottimale) dipende la rapidità della convergenza sui valori ottimali o, spesso, anche la possibilità o meno di raggiungerli. importante quindi impiegare tutte le informazioni a priori disponibili al fine di avere stime iniziali il più possibile vicino ai valori ottimali. Buoni valori iniziali permettono alla procedura di convergere più velocemente e di evitare di convergere su minimi locali, oppure di fermarsi in posizioni stazionarie (piatte) della superficie di ricerca. La qualità della calibrazione viene controllata saggiando la significatività dei parametri stimati (se la loro variazione produce una risposta significativa del modello) oppure impiegando gli indici statistici riportati in Tabella 4.7. importante inoltre controllare sempre i residui per accertare la mancanza di valori anomali e l assenza di sistematicità nella loro distribuzione. N 8.7 Validazione. Prima di essere impiegato, un modello calibrato dovrebbe essere sottoposto a una procedura di validazione. La validazione (o convalida) consiste nell applicare procedure per accertare che il modello possa essere ritenuto idoneo per l uso previsto. In generale, si devono prendere in considerazione lo scopo del modello, la teoria su cui si basa e i dati di osservazione. N04_1_Modellistica.indd 87 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