Methods for the integrated assessment of environmental sustainability in agroecosystems

In a global context marked by rising food demand and increasing environmental pressures, it is necessary to use tools that can assess not only the efficiency of agricultural systems but also their ability to sustain or regenerate natural capital. Agriculture is the human system most deeply connected with ecosystems and can therefore play a central role in this transition, if adequately supported by research and innovation. In this context, the present work was developed in collaboration with Guido Berlucchi & C., a major winery in the Franciacorta wine area, which has a large multi-year archive of agronomic and environmental data. The research combined quantitative methods, integrated indicators, statistical models, and remote-sensing tools to analyze the impacts of agronomic practices and to develop instruments applicable in the field. The adopted approach is in line with the “Environmental Integrity” dimension of the FAO SAFA framework, which considers the conservation and regeneration of natural capital as key elements of sustainability. The research activities considered four main dimensions of natural capital: atmosphere, water, soil, and biodiversity. For the “atmosphere” dimension, the analysis of the carbon footprint in 25 conventional and organic farms showed that greenhouse gas emissions do not depend only on the management system. Instead, they are influenced by the balance among energy inputs, field operations, and the use of synthetic products, with differences reflecting the relative weight of each practice. Regarding “water”, the analysis of the water footprint of 38 non-irrigated vineyards highlighted the key role of planting density, slope, and soil and varietal characteristics in shaping the pressure of practices on water resources, confirming the context-dependent nature of impact processes even in the absence of irrigation. The “soil” dimension was assessed through the development and application of MISQ (Management Impact on Soil Quality), an integrated indicator based on five key components: reduction of soil disturbance, regeneration of organic matter, protection from copper ecotoxicity, nutrient-use efficiency, and protection of soil biodiversity. The indicator highlighted the importance of organic matter inputs, cover cropping, and nutrient management in maintaining soil quality. Finally, for the “biodiversity” dimension, two complementary approaches were considered. On one side, the comparative evaluation of deep learning models for soil-cover segmentation and cover-crop community classification using drone imagery showed that remote sensing is effective for mapping structural biodiversity in agricultural areas. On the other side, the development and application of the Farmland Biodiversity Support (FBS) index has allowed us to evaluate the ability of Lombardy’s agricultural landscapes to support biodiversity by integrating cultural and semi-natural elements of the rural mosaic. Taken together, the research activities contributed to the development of an integrated system for assessing environmental sustainability in agroecosystems at different scales, from the landscape to the farm and down to the field level, providing operational tools to enhance and regenerate natural capital.

In un contesto globale caratterizzato da una crescente domanda alimentare e da crescenti pressioni ambientali, è necessario disporre di strumenti in grado di valutare non solo l’efficienza dei sistemi agricoli, ma anche la loro capacità di sostenere o rigenerare il capitale naturale. L’agricoltura è il sistema umano più profondamente legato con gli ecosistemi e può quindi assumere un ruolo centrale in questa transizione, se adeguatamente sostenuta dalla ricerca e dall’innovazione. In questo contesto si inserisce il presente lavoro, sviluppato in collaborazione con l’azienda vitivinicola Guido Berlucchi & C., importante azienda dell’area vitivinicola della Franciacorta, che dispone di un vasto archivio pluriennale di dati agronomici e ambientali. La ricerca ha combinato metodi quantitativi, indicatori integrati, modelli statistici e strumenti di telerilevamento per analizzare gli impatti delle pratiche agronomiche e per costruire strumenti applicabili anche a situazioni operative di campo. L’approccio adottato si colloca all’interno della dimensione “Environmental Integrity” del framework SAFA della FAO, che considera la conservazione e la rigenerazione del capitale naturale come elementi centrali della sostenibilità. Le attività di ricerca hanno considerato quattro dimensioni principali del capitale naturale: atmosfera, acqua, suolo e biodiversità. Per la dimensione “atmosfera”, l’analisi dell’impronta carbonica in 25 aziende convenzionali e biologiche ha mostrato che le emissioni di gas serra non dipendono esclusivamente dal tipo di gestione. Sono invece influenzate dall’equilibrio tra input energetici, lavorazioni del suolo e uso di prodotti di sintesi, con differenze che riflettono il peso relativo delle singole pratiche. In relazione all’“acqua”, l’analisi dell’impronta idrica di 38 vigneti non irrigui ha mostrato il ruolo determinante della densità d’impianto, della pendenza, delle caratteristiche pedologiche e varietali nel modulare la pressione delle pratiche sulle risorse idriche, confermando la natura dipendente dal contesto dei processi di impatto anche in assenza di irrigazione. La dimensione “suolo” è stata valutata attraverso lo sviluppo e l’applicazione del MISQ (Management Impact on Soil Quality), un indicatore integrato basato su cinque componenti chiave (riduzione del disturbo del terreno, rigenerazione della sostanza organica, protezione dall’ecotossicità da rame, efficienza d’uso dei nutrienti, protezione della biodiversità edafica) che ha evidenziato l’importanza degli apporti di sostanza organica, degli inerbimenti e della gestione dei nutrienti nel mantenimento della qualità del suolo. Infine, per la dimensione relativa alla “biodiversità” sono stati considerati due approcci complementari. Da un lato, la valutazione comparativa di modelli di deep learning per la segmentazione delle coperture del suolo e la classificazione delle comunità di cover crops tramite immagini da drone ha mostrato come il telerilevamento sia efficace per mappare la biodiversità strutturale nelle aree agricole. Dall’altro, lo sviluppo e l’applicazione dell’indice FBS (Farmland Biodiversity Support), ha consentito di valutare la capacità dei paesaggi agricoli lombardi di sostenere la biodiversità, integrando elementi colturali e semi-naturali del mosaico rurale. Nel loro complesso, le attività di ricerca hanno contribuito allo sviluppo di un sistema integrato di valutazione della sostenibilità ambientale negli agroecosistemi a diversa scala, dal paesaggio all'azienda fino al livello di campo, definendo strumenti operativi utili per valorizzare e rigenerare i capitali naturali.