Modelli matematici per l'analisi della variabilità spazio-temporale della fenologia della vite

Gli scenari che la viticoltura dovrà affrontare nei prossimi anni saranno caratterizzati da una crescente complessità  dal punto di vista tecnico e socio-economico. Già  adesso gli operatori del settore devono rispettare numerosi vincoli, come costi di produzione, limiti alla produzione, normative ambientali, regolamenti comunitari, e soprattutto le richieste di un mercato esigente e mutevole. A questo già  complesso quadro si aggiungono le prospettive rappresentate dai cambiamento climatici. Dato il delicato equilibrio che la viticoltura mantiene con il clima del proprio territorio, spesso risultato di secoli di adattamento, anche piccoli mutamenti sono in grado di incidere sulla qualità  del prodotto finale, il vino. La necessità  di sviluppare strategie di adattamento appare quindi una prospettiva inevitabile per la viticoltura, che dovrà  puntare su un'oculata pianificazione del vigneto privilegiando l'approccio di 'sistema', vale a dire considerando ad un tempo tutti i fattori coinvolti nel processo decisionale e l'insieme delle loro interrelazioni. E' pertanto prevedibile un crescente interesse verso i modelli di simulazione, lo strumento fondamentale per l'analisi degli agroecosistemi e per lo sviluppo di strumenti di supporto alle decisioni gestionali. L'obiettivo di questo lavoro è stato la messa a punto di modelli matematici della dinamica dello sviluppo della vite fino alla maturazione. L'ambito applicativo di riferimento è stato quello delle analisi territoriali e degli scenari di cambiamento climatico, diventate di grande attualità  negli ultimi anni. In questo tipo di applicazioni i modelli sono utilizzati in una grande varietà  di situazioni ambientali, anche molto diverse da quelle in cui sono stati sviluppati, rendendo così la robustezza la loro caratteristica più critica per l'affidabilità  delle stime. Dopo una sezione introduttiva (Capitolo 1), il lavoro ha affrontato la modellazione del germogliamento attraverso i modelli di chilling e forcing, che diversamente da quelli tradizionali basati solo sul tempo termico, includono la descrizione della dormienza invernale (Capitolo 2). Attraverso l'impiego di esperimenti in condizioni controllate, è stato evidenziato che la variabilità  del dataset di calibrazione è un fattore chiave per una corretta parametrizzazione dei modelli, in vista di un loro utilizzo in applicazioni che richiedono alti gradi di estrapolazione. Il basso fabbisogno in freddo della vite infatti, rende la corretta determinazione della data di fine dormienza un elemento non critico se i modelli vengono calibrati e validati su dataset che comprendono unicamente inverni lunghi e freddi, come nella maggior parte delle condizioni di campo nelle regioni centro-settentrionali italiane. Essi tendono quindi ad assumere parametri inconsistenti dal punto di vista fisiologico, sebbene questo non ne pregiudichi l'accuratezza nelle condizioni climatiche attuali. Lo stesso approccio è stato successivamente impiegato per lo sviluppo di un modello generale di fenologia, per stimare le date di germogliamento, fioritura e invaiatura. Anche qui è stata rilevata l'esistenza del rischio di artefatti dovuti a effetti di 'deriva' della procedura di ottimizzazione se il dataset utilizzato presenta una scarsa variabilità  (Capitolo 3). Dopo la fase di messa a punto, modelli basati sia sull'approccio chilling e forcing che sul tempo termico, sono stati applicati all'analisi degli effetti dei cambiamenti climatici, con riferimento al distretto del Prosecco di Valdobbiadene-Conegliano DOCG. Non sono state evidenziate differenze di rilievo tra i vari tipi di modelli, eccetto che per la proiezione più lontana nel tempo, corrispondente al periodo 2080-2099 (Capitolo 4). Sempre per la stessa zona è stata poi condotta un'analisi delle variazioni indotte dai mutamenti climatici verificatisi negli ultimi 60 anni, su scala sia spaziale che temporale. Ne è emerso che l'aumento delle temperature, registrato soprattutto a partire dagli anni '80 del secolo scorso, ha influito in maniera spazialmente uniforme sulla fenologia media di quattro varietà  di vite. Una certa eterogeneità  su base spaziale delle variazioni è stata invece osservata sulla variabilità  interannuale, che è risultata maggiore in alcune zone e non in altre (Capitolo 5). Nel Capitolo 6 è stata infine affrontata la tematica della maturazione. Si tratta della parte del ciclo di sviluppo più difficile da modellizzare, a causa soprattutto della complessità  del concetto di qualità, a cui quello di maturazione è strettamente legato. La qualità  che l'uva deve presentare alla raccolta non è facile da definire, in quanto dipendente dal grado di conoscenza degli aspetti tecnici-enologici, tuttora in evoluzione. Essendo più limitate le conoscenze della maturazione dal punto di vista modellistico, lo studio ha adottato un approccio più empirico rispetto a quanto fatto in precedenza, e ha esplorato la dipendenza dell'accumulo degli zuccheri negli acini dalle variazioni degli indici di vegetazione rilevati da satellite. Gli indici di vegetazione sono influenzati da un insieme di fattori che influiscono anche sul processo di maturazione, quali la densità  di area fogliare, il contenuto in clorofilla, la capacità  fotosintetica e lo stress idrico. E' stato quindi elaborato un semplice modello basato sulla correlazione tra l'indice di vegetazione EVI (Enhanced Vegetation Index) rilevato via satellite dal NASA-MODIS, e la variazione del contenuto in zuccheri, finalizzato a determinare il momento ottimale per la raccolta. Il modello, messo a confronto con altri due basati sul tempo cronologico e sul tempo termico, ha dato le stime migliori, con una percentuale di successi sopra l'80%.