Analisi geostatistica del danno causato da "Plasmopara viticola" su pinot grigio

In recent years agriculture has been required to make a huge effort in terms of reducing the impact on the environment and consequently increasing sustainability. Several negative environmental externalities are attributed to the agricultural sector. Awareness of the sustainability of food production is increasingly widespread in society, of which the sustainable use of pesticides is an important component, as confirmed by the United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development and the European Commission's reflection paper. on the theme "Towards a sustainable Europe by 2030”. Precision agriculture and the maximum analysis of all the data that can currently be collected is of fundamental importance. As regards the "precision treatments" of the vineyard, we have various equipment available, such as: recovery nebulizers that use geolocation to carry out more efficient treatments, variable rate sprayers that carry out treatments calibrated according to the characteristics of the plant and finally the disease prediction systems (DSS) that allow us to carry out fewer treatments, with consequent economic savings and a lower impact on the environment. The experimentation conducted in the vineyard under study is in fact aimed at improving the current knowledge in terms of spatial variability of the symptoms of Plasmopara viticola (downy mildew of the vine), one of the most important pathogens in viticulture. The most interesting results concern the analysis of variance regarding the number of leaves and the McKinney index calculated on the symptoms on the bunches. The trend of the NE index in the case of the number of leaves has a decreasing trend as it passes from 7% up to 2%, this means a strong spatial dependence of this variable and a variability that is structured during the arc of the season. On the contrary, the reverse case about the McKinney index calculated on the clusters as we go from 5% and reach 34% in the second-last measurement, finding a more random nature than the number of leaves. These data can then be exploited to implement and improve the forecast models currently available and thus favour a more prudent use of plant protection products and greater protection of natural resources. The geostatistical analysis carried out has brought to light that some of the factors analyzed have a variability that "is structured" during the season, this can therefore be exploited in subsequent research and led to the production of more accurate forecast models.

Negli ultimi anni all’agricoltura è stato chiesto un enorme sforzo in termini di riduzione dell’impatto sull’ambiente e conseguente aumento della sostenibilità. Al settore agricolo vengono imputate diverse esternalità negative dal punto di vista ambientale. Nella società è sempre più diffusa la consapevolezza in merito alla sostenibilità della produzione alimentare, di cui l'utilizzo sostenibile dei pesticidi costituisce una componente importante, come confermato dall'Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo sviluppo sostenibile e dal documento di riflessione della Commissione europea sul tema "Verso un'Europa sostenibile entro il 2030. In quest’ottica l’agricoltura di precisione e l’analisi massima di tutti i dati che possono attualmente essere raccolti è di fondamentale importanza. Per quanto riguarda la “difesa di precisione” del vigneto abbiamo diverse attrezzature disponibili, come: nebulizzatori a recupero che sfruttano la geolocalizzazione per effettuare trattamenti più efficienti, irroratrici a rateo variabile che effettuano trattamenti calibrati in funzione alle caratteristiche della pianta e non per ultimi i sistemi di previsione delle malattie (DSS) che ci permettono di effettuare un minor numero di trattamenti, con un conseguente risparmio economico e un minor impatto sull’ambiente. La sperimentazione condotta nel vigneto oggetto di studio è volta infatti a migliorare le attuali conoscenze in termini di variabilità spaziale dei sintomi di Plasmopara viticola (peronospora della vite), uno dei patogeni più importanti in viticoltura. I risultati più interessanti riguardano l’analisi della varianza per quanto riguarda il numero di foglie e l’indice di McKinney calcolato sui sintomi sui grappoli. L’andamento dell’indice NE nel caso del numero di foglie ha un andamento decrescente in quanto passa dal 7% fino ad arrivare al 2%, questo sta a significare una forte dipendenza spaziale di questa variabile ed una variabilità che si struttura durante l’arco della stagione. Caso inverso invece per quanto riguarda l’indice di McKinney calcolato sui grappoli in quanto passiamo da un 5% e arriviamo a toccare il 34% nella penultima misurazione, riscontrando una natura maggiormente casuale rispetto al numero di foglie. Questi dati potranno essere poi sfruttati per implementare e migliorare i modelli previsionali attualmente disponibili e favorire quindi un utilizzo più oculato dei prodotti fitosanitari ed una maggior protezione delle risorse naturali. L’analisi geostatistica effettuata ha portato alla luce che alcuni dei fattori analizzati, hanno una variabilità che durante la stagione si “struttura”, questo potrà quindi essere sfruttato in ricerce successive e portate alla produzione di modelli previsionali più accurati.