Progetto Spatial Meteo: DSS territoriale per la gestione agronomica
L’andamento meteo-climatico risulta fondamentale per la gestione delle coltivazioni ed è pertanto
estremamente importante individuare strumenti di semplice applicazione che esprimano le relazioni
fra condizioni meteorologiche e produzione enologica in modo da fornire agli operatori indicazioni
circa l’andamento della stagione produttiva e gli interventi tecnici da mettere in atto permassimizzare il risultato della coltivazione. Questo è particolarmente importante soprattutto nel
periodo attuale caratterizzato da una estrema variabilità climatica, in cui il cambiamento climaticosta accelerando. Infatti, nell’ultimo decennio il record delle temperature medie globali crescenti haavuto un picco in Europa nel 2020 dove si sono registrare le temperature più calde mai registrate(fonte Copernicus Climate Change Service (C3S), servizio implementato dal Centro Europeo per leprevisioni a medio termine -European Centre for Medium-Range Weather Forecasts- ECWMF- perconto della Commissione europea), con temperature autunnali e invernali da recordQuindi i dati meteorologici rilevati possono essere utilizzati per calcolare indici bioclimatici in gradodi definire la vocazionalità potenziale dei territori viticoli come nel caso dell’indice di Winkler
mostrato in Figura 1 per tutta l’Umbria, che è definito come la somma delle temperature da aprile aottobre oltre i 10 °C (CRC Centro di Ricerca sul Clima,UniPg), che mostra come il trend globale dicrescita delle temperature si rifletta sull’Umbria, confrontandolo con le temperature del network
globale di osservazione (E-OBS Earth Observations) e con le misure delle stazioni regionali che sonostate utilizzate nel progetto Spatial Meteo.

Figura 1 Indice di Winkler (sommatoria di temperature da aprile ad ottobre)calcolato su tutta l'Umbria.

Il progetto Spatial Meteo ha l’obiettivo di sviluppare un componente software per la validazione e laspazializzazione di dati provenienti da sensori per l’agricoltura. La spazializzazione su media-larga
scala consente un accesso capillare, ovvero nel punto individuato dato dalle coordinategeoreferenziate, a dati di forte interesse agronomico (come temperatura e piovosità) e la costruzione
di robusti sistemi di supporto alle decisioni. Si passa così da un approccio aziendale ad un approccio
territoriale di gestione e controllo dei rischi. In particolare, i dati di temperatura e piovosità raccolti
dalle stazioni regionali e dai sensori delle aziende, sono stati validati per i dati erronei e mancanti e
successivamente interpolati su tutta la regione, procedura che permette di calcolare per esempio lapiovosità climatica sulla regione Umbria in termini di precipitazione accumulata e l’escursionetermica diurna su periodi climatici pluridecennali, come mostrato in Figura 1 e 2. Inoltre, leprocedure di validazione dei dati permettono di calcolare indici climatici che servono a quantificare
il rischio climatico, che è connesso in generale al riscaldamento globale, ma può essere legato a varitipi di rischio (riscaldamento, siccità, gelate, eventi estremi meteorici, variazione estrema delle
caratteristiche medie climatiche locali). Una volta acquisite le procedure di validazione dei dati orari
ed averli interpolati, il software , testato nei campi pilota delle aziende che hanno collaborato alprogetto, restituisce un’interfaccia di controllo sul dato spazializzato e sui modelli prodotti fornendo
vari risultati.
In particolare, Figura 3 mostra i risultati della modellistica DSS che permette un accesso semplice ai
dati relativi a:
1. accumulo di gradi giorno che determinano maturazione e vocazionalità di un territorio;
2. fenologia della vite espressa in scala BBCH;
3. percentuale di sviluppo degli adulti di tignoletta (Lobesia botrana).
Gli algoritmi con il quale lo strumento lavora per la spazializzazione dei dati ambientali sono stati
sviluppati in collaborazione con l’Università degli Studi di Perugia (CRC). La costruzione e lavalidazione dei modelli previsionali è stata sviluppata in collaborazione con l’azienda TeamDev e
implementata nella piattaforma Agricolus.

Del progetto è stato capofila l’azienda Lungarotti ed hanno collaborato altre piccole aziende delFigura 1 Escursione media diurna della temperaturain Umbria, calcolata per il periodo 1981-2019,

Figura 3 Precipitazione accumulata media annuale (mm)calcolata per il periodo 1991-2019

territorio. Spatial Meteo si propone come una risorsa completa per lo smart farming ed il controllo
territoriale, soddisfacendo così le esigenze di produttori e consumatori.

Figura 3. A) Mappa di un campione di riferimento di stazioni meteo; B) Distribuzione delle temperature medie del giorno
31/03/20 nella regione Umbria; C) Gradi giorno accumulati dal 1 Gennaio; D) Fenologia della vite (BBCH)