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PREVEDERE E VALUTARE L’IMPATTO DELLA FERTILIZZAZIONE E DELL’IRRIGAZIONE SUGLI AGROECOSISTEMI

Pubblicato il 04/08/2023

Prevedere e valutare l'impatto della fertilizzazione e dell'irrigazione sugli agroecosistemi: l'importanza dell'utilizzo di modelli previsionali e gestionali.
Water4agrifood e l'utilizzo del modello FLOWS

A. Battilani1, M. Ruberto2, S. Baralla2, R. Zucaro2, C. Truglia1, M. Gargano1, A. Coppola3

1ANBI, 2CREA-Centro di ricerca Politiche e bioeconomia, 3Università della Basilicata

 

In un contesto climatico, produttivo, commerciale e geopolitico scosso da profondi quanto rapidi mutamenti, la visione del ruolo dell'agricoltura nel quadro degli obiettivi Europei di ristoro dell'ambiente naturale e di salvaguardia degli ecosistemi impone una profonda e difficile transizione. Le Politiche Comuni caricano il settore primario di grandi responsabilità e pressione economica non solo riguardo all'utilizzo responsabile e sostenibile delle sempre più scarse risorse naturali, ma anche per la tutela delle stesse in quanto bene collettivo. Ma la volontà di imprimere al settore primario una forte componente di multifunzionalità, senza nel contempo perdere la capacità di sostenere la sicurezza e la qualità dell'approvvigionamento alimentare, si scontra sempre più frequentemente con l'importanza strategica dell'irrigazione nell'attivare processi di sviluppo tecnologico, gestionale e socioeconomico.

Le aree a più alta produttività agricola, non solo meridionali, trovano infatti nella disponibilità di acqua irrigua il fattore limitante della propria efficienza economica ed il vincolo insormontabile alla diffusione delle colture di maggior valore. È provato da lungo tempo che l'irrigazione non è semplicemente l'elemento centrale della qualità del Made in Italy e dell'efficienza produttiva dei territori agricoli Italiani, ma è anche lo strumento capace di sostenere il patrimonio unico e specifico delle nostre produzioni mediterranee. E non solo questo, considerato un fattore di produttività per ettaro coltivato di tre volte superiore per le colture irrigue rispetto a quelle estensive in asciutta[1], cui si accompagna una marcata riduzione della volatilità nelle quantità e nella qualità prodotte, e quindi del rischio di impresa, appare evidente che per sostenere gli investimenti che l'agricoltura dovrà fare nel quadro disegnato dall'Europa per l'adattamento al cambiamento climatico e il ripristino degli ecosistemi, il reddito e la stabilità produttiva garantiti dalla pratica irrigua diventano essenziali per reperire le risorse necessarie allo sviluppo tecnologico del settore e per sostenere la transizione verso una sostenibilità di lungo periodo nella gestione della risorsa. La sola alternativa possibile è una pesante compensazione economica da parte dei Governi o della Commissione Europea a sostegno della transizione verso sistemi produttivi a zero impatto ambientale. Ad oggi, le ambiziose politiche Europee non hanno trovato sufficienti garanzie economiche a compensazione del significativo aumento del rischio che comportano per le attività economiche, in particolare agricole.

Ciononostante, il valore della risorsa idrica va rimarcato proprio in virtù del suo ruolo chiave per la sopravvivenza di un settore agricolo dinamico e competitivo, rispondente alle molteplici necessità e richieste di cui viene caricato.

Se alla politica spetta il compito di risolvere i conflitti socioeconomici e di garantire una equa compensazione per le perdite economiche sofferte in conseguenza di scelte che limitano l'accesso ad una risorsa naturale essenziale, alla scienza ed ai gestori della risorsa spetta quello di individuare gli elementi critici dell'attuale sfruttamento delle risorse irrigue al fine di prefigurare le principali problematiche e l'impatto delle stesse sulla sostenibilità dell'economia agricola.

Si tratta di massimizzare la valorizzazione dell'uso dell'acqua in riferimento alle tendenze evolutive che l'agricoltura evidenzia sotto la pressione dei mutamenti politici e del commercio globale.

I modelli di simulazione suolo-coltura sono da tempo ampiamente utilizzati a questo scopo[2]. Essi permettono infatti di valutare gli impatti della gestione dell'acqua, dei fertilizzanti, delle pratiche agronomiche e dei cambiamenti climatici sul suolo, sul bilancio idrico, sulla produzione vegetale, e sul trasporto di soluti[3],[4].

In Italia, l'agricoltura ha sviluppato forti caratteri di specificità locale, in relazione ai diversi ambienti, condizioni climatiche e condizioni economiche e sociali[5] in cui si è sviluppata, tanto da originare sistemi agricoli molto diversi tra loro, nei quali la pratica irrigua assume anch'essa caratteristiche rispondenti alle peculiarità locali[6]. Questo implica che, quando si parla di ottimizzazione dell'uso della risorsa idrica a fini irrigui, non si possa pensare ad una soluzione unica, che deve essere invece ricercata di volta in volta in relazione allo specifico sistema agro-ambientale nel quale si opera.

In questa prospettiva, i modelli agro-idrologici su base fisica offrono potenzialità enormi nella programmazione dell'irrigazione su grande scala. Avvalendosi di questi strumenti, i gestori della acqua da destinare a fini irrigui possono prevedere con una certa affidabilità i fabbisogni effettivi di acqua da parte delle colture e determinare i tempi di intervento ed i volumi irrigui ottimali da fornire a ciascuna azienda agricola, al singolo settore irriguo e quindi all'intero distretto irriguo, minimizzando al contempo la percolazione profonda di acqua e sostanze nutritive. Attraverso questi strumenti i gestori possono programmare le portate da erogare ai diversi settori irrigui di un distretto irriguo, ottimizzando l'allocazione dell'acqua a diversi settori irrigui, caratterizzati da una diversa distribuzione dei terreni e delle colture.

 

Il modello FLOWS-HAGES (FLOw of Water and Solutes in Heterogeneous AGri-Environmental Systems), impiegato nel quadro del progetto PON Water4AgriFood, è un modello numerico predittivo dei processi di flusso dell'acqua e di trasporto di soluti (fertilizzanti, sali, contaminanti) nei sistemi agro-ambientali[7],[8],[9].

Si tratta di un modello su base fisica (basato, cioè sulle effettive leggi fisiche che governano la dinamica dell'acqua nei mezzi porosi naturali) che consente, tra l'altro, di ottimizzare i tempi ed i volumi degli interventi irrigui, quantificando nel contempo le restituzioni di acqua e di soluti (nutrienti, per esempio) verso i corpi idrici sotterranei e verso il reticolo superficiale.

In dettaglio, il modello fornisce, fra gli altri, i seguenti output:

- Distribuzione dei contenuti d'acqua e dei potenziali idrici nel profilo di suolo;

- Distribuzione delle concentrazioni di soluto (traccianti, soluti adsorbiti, soluti reattivi) nel profilo di suolo.

- Evoluzione della sostanza organica nel profilo di suolo;

- Concentrazioni e flussi di CO2, N-NH4, N-NO3, PO4 nel suolo

- Attingimenti radicali di acqua e soluti ed evapotraspirazione attuale per la coltura allo studio. Nel calcolo degli attingimenti radicali, il modello tiene conto di stress idrici e/o osmotici;

- Flussi di percolazione profonda (al di sotto della zona radicale) di acqua e di soluti;

- Flussi di acqua e di soluti ai deflussi superficiali;

- Flussi di acqua e di soluti alle reti di drenaggio (sia tubolare che a superficie libera) ;

- Volumi irrigui calcolati dal modello;

- Temperatura nel profilo di suolo;

Il modello può essere impiegato in chiave previsionale ed analitica. Utilizzato in scenari what-if, FLOWS-HAGES consente di fare valutazioni degli impatti di sistemi alternativi di gestione dell'irrigazione sulla sostenibilità ambientale in termini di consumi idrici e di nutrienti e di potenziali effetti inquinanti sulle risorse idriche sotterranee.

Rispetto ad altri approcci semplificati, il bilancio idrico e dei soluti viene calcolato risolvendo equazioni differenziali su base strettamente fisica, tenendo inoltre conto della variabilità spaziale e temporale dei parametri idraulici del suolo. Ai fini dell'ottimizzazione dei consumi irrigui, il modello produce, su scala giornaliera, la distribuzione in un intero distretto irriguo degli idranti da aprire, i tempi di apertura ed i volumi irrigui da erogare. Questi ultimi vengono determinati utilizzando un criterio basato sul calcolo del potenziale idrico medio nella zona esplorata dalle radici della coltura e sul confronto con un potenziale critico, specifico della coltura, il cui valore dipende dal livello di stress idrico massimo ammesso per la stessa. Questo criterio consente di ottimizzare i volumi irrigui, minimizzando le perdite per percolazione profonda.

Il modello usa dati climatici ed input spazialmente distribuiti derivati da misure a terra e/o da immagini telerilevate. Le simulazioni possono essere effettuate con un approccio stocastico, che considera le proprietà idrauliche del suolo come variabili aleatorie, fornendo di conseguenza bande di incertezza per i principali output delle simulazioni.

Gli scenari di domanda generati dal modello agro-idrologico rappresentano stime distribuite nello spazio e nel tempo degli idrogrammi ai singoli idranti che, una volta aggregati, restituiscono l'idrogramma dei prelievi e le corrispondenti configurazioni di portata (la particolare combinazione di idranti aperti) per l'intero settore irriguo, poi dell'intero distretto, fino all'intera rete di distribuzione.

Il modello gestisce gli apporti di fertilizzanti nella forma organica e minerale e ne simula tutti i processi di trasformazione e di trasporto (mineralizzazione della sostanza organica, immobilizzazione di carbonio, azoto e fosforo, nitrificazione, denitrificazione, volatilizzazione, etc.).

Essendo basato su una descrizione rigorosa dei processi dl flusso dell'acqua e dei soluti nel suolo, il modello FLOWS consente di effettuare simulazioni su base fisica e distribuite attendibili purchè si disponga di una banca dati consistente con informazioni dettagliate da utilizzare come input del modello, oltre che per la sua calibrazione e validazione. Di seguito sono elencati i principali dati richiesti dal modello ai fini del calcolo dei volumi irrigui e dei flussi di percolazione profonda:

‒ informazioni pedologiche;

‒ proprietà idrauliche ed idrodispersive nei differenti orizzonti del profilo di suolo;

‒ serie climatiche;

‒ distribuzione delle colture;

‒ informazioni sulla vegetazione (LAI, coefficienti colturali, evapotraspirazione di riferimento, profondità delle radici, fasi fenologiche);

‒ informazioni sui sistemi irrigui aziendali e sulle tecniche di distribuzione irrigua;

‒ volumi irrigui per singolo idrante;

‒ qualità delle risorse idriche utilizzate per l'irrigazione.

 

Per l'uso del modello nello specifico contesto del progetto "WATER4AGRIFOOD", sono stati raccolti ed utilizzati i seguenti dati:

- Dati idro-pedologici (in parte disponibili presso l'azienda ospitante, in parte rilevati con misure di caratterizzazione idraulica specificamente previste per il progetto);

- Dati sulla vegetazione;

- Dati sui volumi irrigui (tempi e volumi applicati) e sulle concimazioni (tempi e quantità applicate). Questi ultimi dati provengono dall'acquisizione delle schede di irrigazione e di concimazione disponibili presso l'azienda.

Tutti i dati sono stati poi caricati su di un sistema informatico geolocalizzato (GIS), unitamente alle seguenti informazioni, per ciascuno degli appezzamenti presenti in azienda:

1. Coltura (con indicazione, nel caso di poliennale, dell'anno di produzione);

2. Interventi irrigui (tempi, volumi e sistema irriguo (ad aspersione, microportata, …)

3. Fertilizzazioni azotate (tempi e quantità applicate, con indicazione del titolo in azoto del concime).

Il modello è stato applicato sull'intera superficie dell'azienda di proprietà di Bonifiche Ferraresi nel tenimento di Arborea (circa 1000 ha), caratterizzata da un sistema irriguo ad asperisone con irrigatori fissi con portata nominale di 1 l/s, considerando due diverse scenari di simulazione: 1) utilizzando come input i volumi irrigui e le frequenze di intervento effettivamente applicati da Bonifiche Ferraresi (configurazione volumi irrigui forniti dall'utente); 2) Calcolando mediante il modello i tempi di intervento ed i volumi irrigui ottimali, secondo un criterio mediante il modello basato sul calcolo dello stress idrico nello spessore di suolo esplorato dalle radici (configurazione volumi irrigui calcolati dal modello). Dal confronto si è potuto verificare che ottimizzando l'irrigazione si riescono ad ottenere per l'area di studio volumi irrigui ridotti di una percentuale compresa fra l'11% ed il 40%, secondo la coltura e le caratteristiche idro-pedologiche dell'area interessata, tenendo anche conto dell'efficienza del sistema irriguo utilizzato in azienda. Inoltre, con i volumi irrigui effettivamente somministrati dall'agricoltore, il modello ha consentito di prevedere per la coltura del mais, la coltura prevalente nell'area, perdite di acqua per deflusso superficiale dell'ordine dei 360 m3/ha, su circa 4000 m3/ha), con un coefficiente di variazione (CV) del 52%. Le perdite di azoto nel caso del mais sono risultate mediamente di circa 12-13 kg/ha, in una percentuale di circa il 10% dell'azoto complessivamente somministrato (circa 170 kg/ha), con un CV del 44%.

Nel caso della medica le perdite di acqua per deflusso superficiale salgono a oltre 700 m3/ha (circa il 10% su un volume totale di circa 7000m3/ha), con un CV del 48%.

I risultati della sperimentazione verranno utilizzati per stimare la quota di costo ambientale che dovrebbe essere eventualmente incorporata in una tariffa irrigua.

L'approccio basato sull'uso di modelli fisicamente basati, come FLOWS-HAGES, per la simulazione del bilancio dell'acqua e dei soluti nelle aree irrigue e l'ottimizzazione dell'uso della risorsa idrica, va nella direzione richiesta dalla Direttiva Quadro Acque e dalle più recenti normative ambientali e dal Green Deal Europeo. Le simulazioni prodotte son infatti utili a prevenire e ridurre l'inquinamento ed attuare il risanamento dei corpi idrici inquinati; a conseguire i1 miglioramento qualitativo delle acque assicurando un elevato livello di tutela; perseguire usi sostenibili e durevoli delle risorse idriche; a mantenere 1a capacità naturale di autodepurazione dei corpi idrici, nonché la capacita di sostenere biocenosi animali e vegetali ampie e ben diversificate.

Per i gestori dell'acqua in agricoltura, i Consorzi di Bonifica, i risultati prodotti dalle simulazioni sono di grande utilità nel quantificare e giustificare gli usi irrigui e soprattutto nel dimostrarne il razionale impiego.

Al di là della retorica che vede la pratica irrigua come una componente essenziale del depauperamento degli ecosistemi acquatici, la realtà è che, se smettessimo di irrigare oggi, anche la ricca Europa soffrirebbe a causa della sostanziale riduzione della produzione di cibo, fibre e mangimi.

Una gestione informata e responsabile, intesa a ridurre l'impatto ambientale negativo dell'irrigazione permette di mitigare in modo sostanziale gli effetti ambientali negativi valorizzando gli impatti positivi dell'irrigazione.

Del resto, recenti studi[10] propongono metodologie per identificare dove e in che misura la produzione agricola può essere intensificata in modo sostenibile attraverso l'espansione dell'irrigazione nelle terre attualmente coltivate senza indurre grandi perdite di habitat acquatico, esaurimento delle acque sotterranee o cambiamenti in altri usi dell'acqua (non agricoli).

E questo producendo il 37% in più di calorie, sufficienti per sfamare altri 2,8 miliardi di persone.

Questo aumento della produzione alimentare aiuterebbe anche a ridurre al minimo l'espansione dell'agricoltura in terreni attualmente non coltivati, evitando così l'appropriazione umana delle risorse idriche che sono attualmente utilizzate dai sistemi naturali. L'espansione sostenibile e l'intensificazione dell'irrigazione in terreni coltivati, ove razionale e possibile, potrebbe contribuire in modo sostanziale sia al raggiungimento della sicurezza alimentare che degli obiettivi ambientali nei prossimi decenni.

Per vincere le resistenze ad una espansione consapevole e ragionata dell'irrigazione è necessario monitorare, ottimizzare e giustificare l'utilizzo di ogni tipo di acqua, blu, verde e grigia, evitando nel contempo di incorrere nel pagamento di costi ambientali, e in questa direzione vanno i risultati del progetto Water4AgriFood.


[1] Kukal, M., and Irmak. 2019. Irrigation-limited yield gaps: Trends and variability in the United States post-1950. Environmental Research Communications 1:061005. https://doi.org/10.1088/2515-7620/ab2aee.

[2] Jones, J., Antle, J., Basso, B., Boote, K., Conant, R., Foster, I., Godfray, H., Herrero, M., Howitt, R., Janssen, S., Keating, B., Munoz-Carpena, R., Porter, C., Rosenzweig, C., Wheeler, T., 2017. Brief history of agricultural systems modeling. Agric. Syst. 155, 240–254.

[3] Stockle, C., Kemanian, A., 2020. Can crop models identify critical gaps in genetics, environment, and management interactions? Front. Plant Sci. 11, 737. https://doi. org/10.3389/fpls.2020.00737.

[4] Keating, B., Thorburn, P., 2018. Modelling crops and cropping systems – evolving purpose, practice and prospects. Eur. J. Agron. 100, 163–176.

[5] W. G. Boggess, G. D. Lynne, J. W. Jones, and D. P. Swaney, 1983. Risk-return assessment of irrigation decisions in humid regions. Southern Journal of Agricultural Economics, July, 1983, pp 135-143

[6] Pietro Columba, Luca Altamore. Irrigazione e sviluppo agricolo: evoluzione dell'uso dell'acqua ed effetti sul valore del prodotto. Ital. J. Agron. / Riv. Agron., 2006, 3:451-466

[7] Coppola, G. Dragonetti, A. Comegna, P. Zdruli, N. Lamaddalena, S. Pace and L. De Simone, 2014. Mapping solute deep percolation fluxes at regional scale by integrating a process-based vadose zone model in a Monte Carlo approach, Soil Science and Plant Nutrition, DOI: 10.1080/00380768.2013.855615N.

[8] Coppola A., A. Comegna, G. Dragonetti, H. H. Gerke, A. Basile, 2015. Simulated Preferential Water Flow and Solute Transport in Shrinking Soils. Vadose Zone J. doi:10.2136/vzj2015.02.0021

[9] Coppola, A., Dragonetti, G., Sengouga, A., Lamaddalena, N., Comegna, A., Basile, A., Noviello, N., Nardella, L., 2019. Identifying optimal irrigation water needs at district scale by using a physically based agro-hydrological model. Water 2019, 11, 841; doi:10.3390/w11040841

[10] Lorenzo Rosa, Maria Cristina Rulli, Kyle Frankel Davis, Davide Danilo Chiarelli, Corrado Passera and Paolo D'Odorico, 2018. Closing the yield gap while ensuring water sustainability. Environmental Research Letters, Volume 13, Number 10. DOI 10.1088/1748-9326/aadeef

 

Modificato in data 07/08/2023 19:30

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