Calibrazione e validazione del modello di simulazione colturale Cropsyst per la simulazione di prove agronomiche di lungo periodo

Representation through mathematical models constitutes a "third way towards understanding", integrating with experimental observation and the formulation of hypotheses and theories. This approach proves to be particularly advantageous in the analysis of complex systems such as crop systems, which have numerous components, non-linear relationships and various difficulties in analytical description. This thesis evaluates the effectiveness of the CropSyst crop simulation model in predicting crop yield and biomass under various soil and climate conditions and management systems by using data from five long-term experiments (LTE) conducted along a north-south transect in Italy (Padua, Piacenza, Perugia and two in Foggia) to calibrate and validate CropSyst. Experimental data include soil characteristics, weather conditions and crop management, such as crop type and rotation, sowing date, fertilization, irrigation and tillage. 68 unique experimental protocols were simulated, for a total of 3402 years of data replicated with the model. CropSyst simulated soil water balance, nitrogen cycling, crop growth, productivity, crop residues, soil erosion and salinity. Overall, the model effectively reproduced the experimental crop yield and biomass values in all five LTEs. The accuracy of the model was influenced by various factors, including soil and climate conditions, different agricultural management systems, the complexity of crop rotations and data availability. CropSyst has proven to be a valuable and reliable tool for estimating crop yield under different soil and climate conditions and management systems. It can be used to optimize crop management, develop climate change adaptation strategies and evaluate alternative management scenarios.

La rappresentazione tramite modelli matematici costituisce una "terza via verso la comprensione", integrandosi con l'osservazione sperimentale e la formulazione di ipotesi e teorie. Questo approccio si dimostra particolarmente vantaggioso nell'analisi di sistemi complessi come quelli colturali, che presentano numerose componenti, relazioni non lineari e varie difficoltà nella descrizione analitica. Questa tesi valuta l'efficacia del modello di simulazione colturale CropSyst nel prevedere la resa e la biomassa delle colture in varie condizioni pedoclimatiche e sistemi di gestione calibrandolo utilizzando dati provenienti da cinque esperimenti di lungo periodo (LTE) (Padova, Piacenza, Perugia e due a Foggia) condotti lungo un transetto nord-sud in Italia. I dati sperimentali utilizzati per la calibrazione comprendono le caratteristiche del suolo, le condizioni meteorologiche e la gestione colturale, come il tipo di coltura e di rotazione, la data di semina, la concimazione, l'irrigazione e le lavorazioni del terreno. Sono stati simulati 68 protocolli sperimentali unici, per un totale di 3402 anni di dati replicati con il modello. CropSyst ha simulato il bilancio idrico del suolo, il ciclo dell'azoto, la crescita delle colture, la produttività, i residui culturali, l'erosione del suolo e la salinità. Complessivamente, il modello ha riprodotto in modo efficace i valori sperimentali di resa e biomassa delle colture in tutti e cinque gli LTE. La precisione del modello è stata influenzata da vari fattori, tra cui le condizioni pedoclimatiche, i diversi sistemi di gestione agricola, la complessità delle rotazioni delle colture e la disponibilità dei dati. CropSyst si è dimostrato uno strumento efficace e affidabile per stimare la resa delle colture in diverse condizioni pedoclimatiche e sistemi di gestione. Può essere utilizzato per ottimizzare la gestione delle colture, sviluppare strategie di adattamento al cambiamento climatico e valutare scenari di gestione alternativa.