Carmine Massarelli*1, Angelantonio Calabrese1, Vito Felice Uricchio1, Erminio Riezzo2, Mario Zippitelli2, Michela Del Prete2, Luigi Trotta3, Francesco Schiavone4, Gennaro Laera4, Angelo Petrelli4
1Consiglio Nazionale Delle Ricerche, Istituto di Ricerca sulle Acque, V. le F. De Blasio, 5 – 70125 Bari 2Sysman Progetti & Servizi S.r.l., V.le Della Resistenza n. 48 - 70123 Bari
3Servizio Agricoltura, Assessorato Risorse Agroalimentari Regione Puglia, Lungomare Nazario Sauro n.45 - 70121 Bari 4Associazione Regionale dei Consorzi di Difesa della Regione Puglia, Via Devitofrancesco 2N, 23-25 70124 BARI (BA)
*[email protected] Abstract
The task of the Authority in the food sector need to implement programmed adaptation actions to be taken to face the possible adverse impacts of climate change through strategies based on community involvement. In addition, it is increasingly necessary a way of action that could be called at regional level for the emerging need to create and promote adaptation strategies able to overcome any local conflicts and to promote the adaptive capacity of the food sector as a whole. In this direction, and on the basis of the needs expressed by the Apulian Region, the CNR - Institute of Water Research and SYSMAN Projects & Services Srl have created a system of e-government for the food sector able to represent complex information arising from environmental variables in the form of synthetic indexes in order to promote a better understanding of the trends and changes in climate aspects facilitating the activities of PA . The system, tried by the dall’Assessorato
Regionale alle Risorse Agroalimentari e dall’Associazione regionale Consorzi di Difesa Puglia (ASSOCODIPUGLIA)
concerning action to battle the spread of the Complesso del disseccamento rapido dell’Olivo (CoDiRO) caused by Xylella
fastidiosa, has led to significant advantages: the greater sharing and usability of data (meteorological, agricultural, plant
health, land use, etc.), to the management of an operational workflow can enhance cooperation between institutions and stakeholders.
Parole chiave: Geodatabase, Cambiamento climatico, Xylella fastidiosa, e-government Keywords: Geodatabase, Climate Change, Xylella fastidiosa, e-government
Introduzione
I cambiamenti climatici in atto (IPPC, 2000) sono destinati ad impattare pesantemente nel settore agroalimentare al punto da rendersi necessaria l’adozione di misure per implementare strategie di adattamento e di mitigazione degli impatti. Tali strategie devono innanzitutto partire da una approfondita conoscenza delle componenti bio-geo- chimiche dei territori di interesse.
È dunque necessario che la PA abbia a disposizione strumenti in grado di fornire e produrre queste informazioni utili, sintetiche, immediatamente disponibili e provenienti da un sistema ad hoc realizzato in grado di potersi arricchire sempre più di dati e soprattutto di elaborazioni
on-demand. Con queste premesse di utilità nasce il sistema
informatico alla base del Living Labs A@GRES -
Agroindustrial e-Government system supporting adaptation to climate change in Apulia Region ammesso al
finanziamento dalla Regione Puglia – Area Politiche per lo sviluppo, il Lavoro e l’Innovazione – Servizio Ricerca Industriale e Innovazione P.O. FESR 2007-2013 – Asse I – Linea di Intervento 1.4 – Azione 1.4.2 in attuazione del Progetto Esecutivo Apulian ICT Living Labs.
Il sistema è stato sperimentato attraverso il Demo Lab dal titolo “Analisi delle correlazioni tra cambiamenti climatici e la diffusione della sindrome del Complesso del Disseccamento Rapido dell’Olivo, nota anche con
l’acronimo CoDiRO, in provincia di Lecce partendo dall’identificazione degli areali e focolai di distribuzione di
Xylella fastidiosa presenti nel Salento (Carlucci et al.,
2013) ed applicando il sistema alla ricerca di eventuali correlazioni con i fattori climatici per individuare criteri ecologici in grado di discriminare ed influenzare la diffusione del batterio “killer”.
Materiali e Metodi
A@GRES è una piattaforma informativa (Fig. 1) che supporta la PA nell’analisi di dati scientifici, fornendo una banca dati in grado di gestire sorgenti informative eterogenee (A@GRIBASE) e un’area di lavoro comune accessibile ai policy makers, al personale tecnico e alla cittadinanza in cui poter collaborare e interagire (A@GRIFLOW).
A@GRIBASE è una banca dati progettata per gestire dati eterogenei e creare un catalogo di elaborazioni già eseguite e d’immediato utilizzo. Le elaborazioni a catalogo riguardano aree distinte (limiti amministrativi, aree protette, aree d’interesse specifico, ecc.), intervalli temporali (decadi, mesi, anni, ecc.) e variabili di tipo diverso (grandezze agrometeorologiche, rilievi fitosanitari, ecc.). Il secondo modulo del sistema, A@GRIFLOW, è costituito dall’area web che permette di utilizzare i dati presenti nel catalogo di A@GRIBASE.
Fig. 1- Architettura del sistema A@GRES e dei moduli A@GRIBASE e A@GRIFLOW
Fig. 1 – A@GRES system architecture and A@GRIBASE and A@GRIFLOW modules
Questi consentono di gestire l’intero ciclo di vista di una particolare analisi che va dall’emissione di una certa richiesta al suo espletamento e la successiva pubblicazione dei risultati. A@GRIFLOW è strutturato in un portale web in cui l’utente, in base al proprio ruolo può accedere alle varie funzionalità del sistema come la gestione e monitoraggio delle richieste, la personalizzazione del catalogo elaborazioni attraverso la definizione di aree e di variabili e attraverso l’integrazione di nuove sorgenti di dati, la creazione di strumenti in grado di analizzare le serie storiche presenti nel catalogo e di visualizzare, in un
webgis, tematismi utili a comprendere l’effetto al suolo
delle condizioni climatiche (ciò attraverso la consultazione di dati georiferiti importati dall’utente o prelevati da banche dati esterne secondo gli standard OGC), la redazione di report contenenti i risultati delle analisi; la creazione di un archivio dei report redatti per la loro pubblicazione (Fig. 2).
Fig. 2 - Funzionalità di A@GRIFLOW. In senso orario: 1) gestione delle richieste; 2) personalizzazione del catalogo delle elaborazioni; 3) analisi di serie temporali in un webgis; 4)consultazione delle analisi da un “Archivio”. Fig. 2 - Functionality of A@GRIFLOW. Clockwise view: 1) management of requests; 2) customization of the catalog of the processing; 3) time series analysis in a webgis; 4) consultation of analysis by an "Archive".
In aggiunta ed allo scopo di ottenere maggiori informazioni possibili sono anche stati acquisiti, in un area test, e successivamente integrati in A@GRES i dati relativi ad un sorvolo con sensore VNIR su aree colpite dal parassita al fine di individuarne la reale distribuzione in base ai sintomi di disseccamento della chioma evidenziabili attraverso il calcolo dell’NDVI ed altri indici di stress. Le mappe sono state elaborate dall’IRSA e sono state utilizzate per
individuare delle correlazioni tra i dati dell’Osservatorio fitopatologico regionale nelle zone identificate come focolai anche al fine di realizzare, in futuro, un sistema di rapida identificazione della sindrome.
Risultati e Discussione
Il sistema è in grado di discriminare anche dei limiti ecologici che dovrebbero essere considerati per la delimitazione delle aree a rischio, infatti la biologia e l’ecologia vanno oltre i limiti territoriali utilizzati per tracciare le linee di delimitazione del CoDiRO. Nella fig. 3 si riporta la delimitazione “Amministrativa” delle aree interessate dal CoDiRO, un’elaborazione di mappe di concentrazione delle zone colpite dal batterio che coincidono sorprendentemente con la distribuzione dell’umidità relativa minima mensile del mese più freddo dell’anno, in linea con Henneberger et al. (2003)
Fig. 3 – Da sinistra a destra: delimitazione delle aree interessate da CoDiRO; mappe di concentrazione delle zone colpite dal batterio; distribuzione dei valori dell’umidità relativa del mese più freddo
Fig. 3 - From left to right: delimitation of areas affected by CoDiRO; concentration maps of the areas affected by the bacterium; distribution of the values of the relative humidity of the coldest month
Conclusioni
La gestione integrata delle informazioni riferita a fenomeni complessi e diffusi sul territorio risulta vincente per l’adozione di strategie che possano essere in grado di affrontare al meglio le evoluzioni nel settore agro- alimentare in funzione delle dinamiche dei cambiamenti climatici e delle tendenze climatiche in atto. La sperimentazione sul CoDiRO necessita di ulteriori approfondimenti soprattutto legati alla fisiologia vegetale ed all’ecologia del territorio in funzione delle differenze climatiche presenti e già evidenziate.
Bibliografia
European Environmental Agency (2012), Climate change,
impacts and vulnerability in Europe. EEA Report no.
12/2012
Henneberger T.S., Stevenson, K. L., Britton, K. O., and Chang, C. J., (2003) “Distribution and population density of
Xylella fastidiosa in naturally infected sycamore associated
with low winter temperatures.” Plant Dis 01/2004; 88(9):951-958. DOI: 10.1094/PDIS.2004.88.9.951
Special Report on Emissions Scenarios IPCC (2000), SRES
- Special Report on Emissions Scenarios. A special report
of Working Group III of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Eds. Nakićenović, N., and Swart, R., Cambridge University Press, ISBN 0-521-80081-1
Amministratore Operatore Portale Web SIT Database esterni Data entry A@GRIBASE Data Ingest
ETL Banca dati
Gestione Analisi Retrieve delle informazioni Pubblicazione A@GRES A@GRIFLOW Banche dati esterne