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Più di un follower del nostro blog vuole sapere come si possono fare le previsioni meteo ‘personalizzate’ per azienda. Rispondo volentieri. Ma avverto che l’argomento è un po’ tecnico e non basterà questo post per esaurirlo.

Solo una piccola percentuale di aziende, in Italia, ha una Superficie Agricola Utilizzata (SAU) maggiore di 100 ettari (1 km²). La maggior parte di quelle che producono un reddito significativo ha tra 5 e 20 ettari (in media 10 ettari (330 m x 330 m). Sono queste le aziende che possono investire in ricerca e innovazione, oltre, naturalmente, a quelle più grandi. Perché faccio riferimento alle dimensioni delle aziende? Perché, volendo fare previsioni meteo personalizzate, si deve spingere il potere risolutivo delle previsioni meteo alla scala delle aziende agricole.

Queste previsioni, dette a microscala, rappresentano ancora oggi uno dei problemi più difficili della meteorologia. Ma la soluzione, oggi, è a portata di mano e ci si dovrà arrivare quanto prima se il ruolo della meteorologia in agricoltura non vuole limitarsi a una bella chiacchierata. Non bisogna, tuttavia, nascondere che la previsione personalizzata, seppure fattibile, necessiti ancora di ricerca scientifica e d’investimenti, dei quali, a mio avviso, si dovranno far carico anche le organizzazioni dei produttori. Accennerò in questo post al metodo per rappresentare la meteorologia del territorio a microscala e nel prossimo a quello per prevederla.

La parola pixel (dall’inglese: picture element = elemento d’immagine) indica la superficie più piccola che, insieme a centinaia (o a migliaia, o a milioni) di altre, tutte della stessa dimensione, forma una immagine (detta digitale). Un pixel è un elemento nel senso che, qualunque sia la scena rappresentata nell’immagine, la sua caratteristica (ad esempio il colore) non varia all’interno del pixel pur potendo cambiare da pixel a pixel. Nell’immagine di lato, per esempio, ogni quadratino colorato è un pixel. Naturalmente, tanto più piccole sono le dimensioni del pixel e tanto maggiore è il numero di dettagli che si possono rappresentare in un’immagine.      

Anche una carta meteorologica, oggi, si presenta come una immagine digitale fatta di pixel, solo che in questo caso i colori dei pixel non rappresentano quelli di una scena reale (come nelle fotografie), bensì i valori di una grandezza fisica meteorologica sul territorio. Ad esempio, l’immagine sottostante rappresenta le precipitazioni giornaliere su una zona dei Castelli Romani. Qui, i pixel indicano (in scala) quadrati di lato 1 km e le diverse intensità di azzurro le differenti intensità di pioggia nei diversi pixel (scuro fino a 15 mm, intermedio fino a 10 mm, chiaro fino a 5 mm, bianco assenza di pioggia). Per essere utile all’agricoltore, ad esempio, per guidarlo nelle tecniche colturali o negli interventi fitosanitari, le dimensioni del pixel devono essere paragonabili a quelle della sua azienda.

A rigore, dato che in un pixel il valore della grandezza fisica rappresentata (precipitazione, temperatura, umidità, ecc.) non cambia, per dare una informazione personalizzata ad un’azienda di 10 ettari e distinguerla da una vicina, il pixel della carta meteorologica dovrebbe avere un’area di 0,1 km² (un quadrato di lato 330 m). Tuttavia, per l’agrometeorologia, non è indispensabile una risoluzione spaziale tanto spinta.

Ciò che succede in un punto del territorio è legato a ciò che succede nei punti circostanti e dipende, in primo luogo, dall’orografia. Dato che, per una azienda, l’orografia circostante resta sempre la stessa, il tempo meteorologico non varia troppo da un’azienda ad una limitrofa (alla distanza di qualche centinaio di metri). E così, con territori non troppo accidentati, carte meteo con pixel da 0,5 fino a 1,0 km² , come quella mostrata sopra, si possono considerare utili per previsioni agrometeo personalizzate. Chiameremo pixel d’azienda il pixel di un kilometro quadrato.

Stabilita la dimensione del pixel utile all’agrometeorologia, col colore che gli viene attribuito si può rappresentare il valore di una qualunque grandezza fisica (temperatura, precipitazione, ecc.) o d’interesse agrario (fenologia di una coltura, densità di parassiti, data di raccolta, ecc.) utilizzabile per le pratiche agricole dalle aziende che risiedono in esso.

Consideriamo, ad esempio, la mappa digitale delle precipitazioni giornaliere riportata sopra. Essa si riferisce a un territorio di (10 x 10) = 100 km² con 100 pixel d’azienda al suo interno. Il colore di ciascun pixel indica la quantità di precipitazione; perciò, in essa, sono rappresentati 100 valori di precipitazione. Come è possibile determinarli tutti? Certamente, sarebbe troppo costoso (e anche inutile) collocare uno strumento di misura delle precipitazioni (un pluviometro) in corrispondenza di ciascun pixel (servirebbero 100 pluviometri!). Per questo, si applicano i metodi della geostatistica (noti anche come tecniche GIS – Geographic Information System), una branca delle scienze statistiche, che permettono di calcolare i valori di precipitazione in tutti i pixel d’azienda del territorio a partire dalle misure di pochi pluviometri collocati opportunamente. La mappa sottostante mostra la posizione di dieci pluviometri (cerchietti rossi) buoni per calcolare le precipitazioni dei 100 pixel d’azienda.

Con una mappa come questa, ogni azienda in quest’area di 100 km², sapendo qual è il suo pixel, sa quanta pioggia ha ricevuto nella giornata e può avere un’informazione utile per le sue attività senza dover eseguire misurazioni dirette. Considerando che in ciascun pixel d’azienda ci sono almeno tre aziende, con 10 pluviometri se ne servono almeno 300 (spesso di più). Ma, come si vede, la distanza media di ciascun pluviometro da quello più vicino è di circa 3 km. E in Italia non esiste, a quanto ne so, nessun comprensorio agricolo tanto ampio con una rete di pluviometri tanto fitta.

Maurizio Severini