In genere, negli studi di vocazionalità delle colture, vengono presi in considerazione solo variabili ambientali pedo-climatiche. La coltivazione di una coltura comporta anche un impatto ambientale derivante dalle pratiche agronomiche ed il territorio puಠessere pi๠o meno sensibile a questi impatti in base alla sua vulnerabilità . In questo studio si vuole sviluppare una metodologia per relazionare spazialmente l'impatto delle colture con le caratteristiche sito specifiche del territorio in modo da considerare anche questo aspetto nell'allocazione negli studi di vocazionalità . LCA ਠstato utilizzato per quantificare diversi impatti di alcune colture erbacee alimentari e da energia, relazionati a mappe di vulnerabilità costruite con l'utilizzo di GIS, attraverso il calcolo di coefficienti di rischio di allocazione per ogni combinazione coltura-area vulnerabile. Le colture energetiche sono state considerate come un uso alternativo del suolo per diminuire l'impatto ambientale. Il caso studio ha mostrato che l'allocazione delle colture puಠessere diversa in base al tipo e al numero di impatti considerati. Il risultato sono delle mappe in cui sono riportate le distribuzioni ottimali delle colture al fine di minimizzare gli impatti, rispetto a mais e grano, due colture alimentari importanti nell'area di studio. Le colture con l'impatto pi๠alto dovrebbero essere coltivate nelle aree a vulnerabilità bassa, e viceversa. Se il rischio ambientale ਠla priorità , mais, colza, grano, girasole, e sorgo da fibra dovrebbero essere coltivate solo nelle aree a vulnerabilità bassa o moderata, mentre, le colture energetiche erbacee perenni, come il panico, potrebbero essere coltivate anche nelle aree a vulnerabilità alta, rappresentando cosi una opportunità per aumentare la sostenibilità di uso del suolo rurale. Lo strumento LCA-GIS inoltre, integrato con mappe di uso attuale del suolo, puಠaiutare a valutarne il suo grado di sostenibilità ambientale.
LCA-GIS Integrated approach for a Sustainable Land Use Under Energy Crops
2012
Abstract
In genere, negli studi di vocazionalità delle colture, vengono presi in considerazione solo variabili ambientali pedo-climatiche. La coltivazione di una coltura comporta anche un impatto ambientale derivante dalle pratiche agronomiche ed il territorio puಠessere pi๠o meno sensibile a questi impatti in base alla sua vulnerabilità . In questo studio si vuole sviluppare una metodologia per relazionare spazialmente l'impatto delle colture con le caratteristiche sito specifiche del territorio in modo da considerare anche questo aspetto nell'allocazione negli studi di vocazionalità . LCA ਠstato utilizzato per quantificare diversi impatti di alcune colture erbacee alimentari e da energia, relazionati a mappe di vulnerabilità costruite con l'utilizzo di GIS, attraverso il calcolo di coefficienti di rischio di allocazione per ogni combinazione coltura-area vulnerabile. Le colture energetiche sono state considerate come un uso alternativo del suolo per diminuire l'impatto ambientale. Il caso studio ha mostrato che l'allocazione delle colture puಠessere diversa in base al tipo e al numero di impatti considerati. Il risultato sono delle mappe in cui sono riportate le distribuzioni ottimali delle colture al fine di minimizzare gli impatti, rispetto a mais e grano, due colture alimentari importanti nell'area di studio. Le colture con l'impatto pi๠alto dovrebbero essere coltivate nelle aree a vulnerabilità bassa, e viceversa. Se il rischio ambientale ਠla priorità , mais, colza, grano, girasole, e sorgo da fibra dovrebbero essere coltivate solo nelle aree a vulnerabilità bassa o moderata, mentre, le colture energetiche erbacee perenni, come il panico, potrebbero essere coltivate anche nelle aree a vulnerabilità alta, rappresentando cosi una opportunità per aumentare la sostenibilità di uso del suolo rurale. Lo strumento LCA-GIS inoltre, integrato con mappe di uso attuale del suolo, puಠaiutare a valutarne il suo grado di sostenibilità ambientale.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/340696
URN:NBN:IT:BNCF-340696