Dai modelli previsionali ai sistemi di supporto alle decisioni: un passo avanti decisivo

(1)

Dai modelli previsionali ai

sistemi di supporto alle

decisioni: un passo avan3

decisivo

Tito Caﬃ

V. Rossi

S. E. Legler

Milano, 4 novembre 2015 www.innovine.eu Finanziamento / Funding 11/09/2015 ore 9:00 Azienda Agricola Res Uvae

Costa Gravaghi, 7 Castell’Arquato (PC)

Testing Day

PROGRAMMA / PROGRAM :

Breve presentazione del progetto Europeo Innovine /Introduction to Innovine EU project

(UCSC – Prof. Stefano Poni/ Dr. Tito Caffi)

VITE.NET®_{– Un sistema di supporto alle decisioni per la viticoltura sostenibile/}_{A decision support system}

for sustainable vineyard management

(HORTA – Dr.ssa Sara Elisabetta Legler)

WP5 – Sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni e strumenti di monitoraggio per la viticoltura sostenibile/Implementation of decision support systems and monitoring devices towards a sustainable viticulture

(HORTA - Prof. Vittorio Rossi)

Dualex® scientific and Multiplex® _{3 – Strumenti per il monitoraggio degli indici di Flavonoidi, Clorofilla e}

Antociani/Monitoring devices for the measurement of flavonol, anthocyanin and chlorophyll indices

(Force-A – Dr.ssa Naïma Ben Ghozlen)

Smartgrappe - Caratterizzazione colorimetrica delle bacche direttamente dallo smartphone/ Grape color characterization directly by smartphone

(IRSTEA - Dr. Christophe Guizard)

Dimostrazione pratica degli strumenti in vigneto /Practical in vineyard demonstration of the tools

Pranzo/ Lunch

www.innovine.eu

Finanziamento / Funding

11/09/2015 ore 9:00

Azienda Agricola Res Uvae

Testing Day

WP5 – Sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni e strumenti di monitoraggio per la viticoltura

sostenibile/Implementation of decision support systems and monitoring devices towards a sustainable

viticulture

Smartgrappe - Caratterizzazione colorimetrica delle bacche direttamente dallo smartphone/ Grape color

characterization directly by smartphone (IRSTEA - Dr. Christophe Guizard)

Pranzo/ Lunch Ambiente colturale Aria e suolo Piante, parassi3 e mala4e Database Conoscenze esperte Interpretazione Avvisi Decision-making Azioni modelli

(2)

I modelli epidemiologici

A par=re dalla seconda metà del secolo scorso, mol= modelli sono

sta= sviluppa= per migliorare il controllo delle malaBe

(3)

Modelli per la difesa delle piante

Un modello è una

rappresentazione

sempliﬁcata della

realtà

, ovvero delle

relazioni tra un

patogeno

, una

pianta

ospite

e l’

ambiente

che determina

come

un’epidemia si

sviluppa

nel tempo e/

(4)

Approcci diﬀeren= sono sta= usa= per sviluppare modelli per le malaBe delle piante, con signiﬁca=vi miglioramen= nel tempo Modelli empirici descrivono il sistema con equazioni matema=che Modelli meccanicis=ci Descrivono il sistema in base alle conoscenze su come il sistema funziona in relazione alle variabili guida I modelli epidemiologici Rossi V. et al., 2010. ISBN: 978-90-481-9276-2. Springer Ed, 241-258 data-based models process-based models

(5)

I modelli empirici

Le informazioni derivano da osservazioni ed analisi a posteriori di da= di campo

sulla malaBa che le collegano alle variabili ambientali che la inﬂuenzano senza fornire nessuna spiegazione circa le relazioni di causa-eﬀeAo.

I passi principali per lo sviluppo di un modello empirico:

1.  Raccolta da= sulla malaBa e sui faXori biologici e meteo;

2.  Analisi delle relazioni quan=ta=ve per deﬁnire quali sono le variabili maggiormente determinan=; 3.  Elaborazione del modello aXraverso: •  regole empiriche •  analisi di regressione •  analisi non parametriche •  modelli stocas=ci •  re= neurali 4.  Validazione del modello

(6)

I modelli empirici

Sono sta= elabora= u=lizzando i da= raccol= in condizioni di pieno campo già a par=re dalla seconda metà del secolo scorso.

La cosiddeXa regola dei tre-dieci per iden=ﬁcare la prima infezione primaria stagionale della peronospora della vite è un

precursore di questo 3po di modelli

Questa regola è stata derivata dall’analisi di osservazioni di pieno campo sui primi

sintomi stagionali di peronospora in

Oltrepo Pavese (1941-1946).

 

pioggia ≥ 10 mm in 24-48 ore

 

temperatura ≥ 10°C

 

lunghezza germoglio 10 cm

Iden=ﬁcate delle condizioni minime

comuni all’interno di questo data-set per

(7)

I modelli empirici

ü

 

“Facili” da elaborare

ü

 

Non richiedono un’approfondita conoscenza

biologica

ü

 

Necessaria una grossa quan3tà di da3

ü

 

Simulazioni poco rappresenta3ve

ü

 

Nessuna informazione sui processi biologici

ü

 

Impossibile oAenere una generalizzazione

ü

 

Non predicono al di fuori del range dei da3

ü

 

Sempre necessaria validazione e calibrazione

(8)

I modelli meccanicis=ci Host plant Cropping techniques Weather penetration symptoms sporulation dispersal inoculation Le informazioni derivano da esperimen3 specifici (ad hoc), effeXua= in ambiente controllato o in campo per descrivere l’effeAo dei faAori influen3 su uno o più aspeS del patosistema. Ques+ modelli analizzano in de1aglio i differen+ sta+ del ciclo di infezione e/o mala8a e i loro cambiamen+ nel tempo in seguito all’influenza delle variabili ambientali

(9)

I modelli meccanicis=ci

I passi fondamentali nell’elaborazione dei modelli meccanicis=ci:

1.  Deﬁnizione degli sta= (rilevan=) del ciclo di infezione/malaBa

2.  Deﬁnizione delle variabili che agiscono nel patosistema, le loro

relazioni e cambiamen= nel tempo

3.  Deﬁnizione del diagramma di ﬂusso

4.  Ricerca (bibliograﬁca) o aXraverso esperimen= ad hoc per

deﬁnire le relazioni quan=ta=ve tra le diverse variabili

5.  Sviluppo delle relazioni matema=che

(10)

Rossi V. et al., 2008. Ecological Modelling, 212, 480-491 T LLM t T R VPD RH R LW T RH T T LW MMR DOR GER INF INC ZGL ZCI ISS RH S U R T LW LW SOD MMO PMO GEO ZLL Zoospores on

the grape leaves

Zoospores causing infection

Infection sites showing symptoms

Morphologically mature oospores Physiologically mature oospores

Germinated oospores

Oospores (seasonal dose)

(11)

Oospore germination Zoospore release Zoospore dispersal Infection End of incubation Oospore cohorts Date

I modelli meccanicistici forniscono un’immagine dettagliata del patosistema:

(12)

Validazione biologica

ü  Alto livello di dettaglio sui processi

ü  Accuratezza e robustezza

ü  Possibile effettuare delle previsioni

ü  Flessibilità

ü  Elevata complessità

ü  Richiedono multidisciplinarità

ü  La loro elaborazione richiede molto tempo

ü  La loro elaborazione richiede alti costi di sviluppo

2004$–$2007$ 15$vineyards$ 1999$–$2004$ 19$vineyards$ 1998$–$2002$ 5$vineyards$ 1996$–$2004$ 7$vineyards$ 1995$–$2007$ 45$vineyards$ 2004$–$2007$ 9$vineyards$ 2004$–$2007$ 5$vineyards$ 2008$–$2009$ 43$vineyards$ 2010$–$2012$$ 6$vineyards$ Sì# No # No# 74%$ 0%$ Sì# 10%$ 16%$ O sse rva te Attese

La# validazione# del# modello# è# stata# condo1a# in# diﬀeren4# condizioni# epidemiologiche# (località# per# anni):###

105$vigne*$in$Italia#+#43$in$Canada$+#6$USA$

Vite.net®: dalla ricerca all’applicazione

(13)

1 8 15 22 29 5 12 19 26 3 10 17 24 30

April May June Ravenna - IT

2006 2007 1 4 0.0% 0.0% 4.3% 0.0% 0.0% 0.8% 7 7 3 1.0% 1.1% 40.8% 9 2008

Fungicide applications Farm practice Model-based

Downy mildew on bunches

severity

Validazione fitoiatrica

(14)

I modelli per la protezione delle piante

aiutano

ad individuare i periodi di infezione

e

ad

eﬀeXuare i traXamen=

di conseguenza.

TuXo questo è

suﬃciente per

l’implementazione

dell’ IPM

Supportano le decisioni

taBche: se

e

quando

I modelli per la protezione delle piante

(15)

IPM in the EU Immissione in commercio

Residui

e rifiuti

Reg$(EC)$1107/2009$ su#PPP# Dir$98/8/EC$$ Biocidal#Products# Dir$2000/60/EC$ framework#acqua# Reg$(EC)$396/2005$$ su#residui# Dir$2006/12/EC$ Dir$91/689/EC$ sui#riﬁu5#pericolosi#

Utilizzo

Reg$2009/128/EC$$ “uso#sostenibile”#

Strategia europea per i prodotti fitosanitari

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Art 7 Info & awareness Art 6 Sales Art 5 Training Art 8 Equipment Art 11 Water

Art 14

IPM

Art 13 Handling & storage DIRECTIVE 2009/128/EC

(17)

Article 14

Integrated pest management

DIRECTIVE 2009/128/EC

1.  Gli Sta= membri adoXano tuXe le necessarie misure appropriate per incen=vare una difesa ﬁtosanitaria a basso apporto di pes3cidi,

privilegiando i metodi non chimici, questo aﬃnché gli u=lizzatori

professionali di pes3cidi adoSno le pra3che o i prodoS che presentano il

minor rischio per la salute umana e l’ambiente tra tuB quelli disponibili per

lo stesso scopo.

2.  Gli Stati membri definiscono o favoriscono lo stabilirsi delle condizioni necessarie per l’attuazione della difesa integrata. In particolare, provvedono affinché gli utilizzatori professionali dispongano di

informazioni e di strumenti per il monitoraggio delle specie

nocive e l’assunzione di decisioni, nonché di servizi di consulenza

(18)

La (correXa) individuazione del periodo di infezione è solo una

parte del processo decisionale

►  

La pianta è susceBbile?

►  

La pianta è già (ancora) proteXa dall’ul=mo traXamento?

►  

Quale fungicida dovrei usare, e a quale dose?

►  

Le condizioni ambientali sono favorevoli al traXamento? Modelli in IPM

Altre domande alle quali

rispondere:

(19)

Mul=ple modeling approach

►  

Modelli epidemiologici

►  

Modelli fenologici

►  

Modelli per i prodoB ﬁtosanitari (PhMoA, dilavamento, assorbimento, etc. )

►  

Calcolo della dose (e.g., tree-row volume)

►  

Mul=ple decision criteria (e.g., fuzzy decision method) Modelli in IPM

(20)

Dai modelli per le malattie

ai

Sistemi di Supporto alle Decisioni

Vite.net

®

un DSS per la gestione

sostenibile del vigneto

by

Modelli in IPM

www.innovine.eu

Finanziamento / Funding

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Azienda Agricola Res Uvae

Testing Day

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Vite.net®_{è un Sistema per il Supporto alle} Decisioni (dall’inglese Decision Support System, DSS) che raccoglie le informazioni rela=ve alla coltura ed all’ambiente, aXraverso un ﬂusso con=nuo di da= alimentato da sensori e da aBvità di monitoraggio, le elabora e interpreta, per mezzo di diversi modelli matema=ci, e via web fornisce scenari che facilitano il processo decisionale vite.net® Ambiente colturale Aria e suolo Piante, parassi3 e malaSe Database Conoscenze esperte Interpretazione Avvisi Decision-making Azioni modelli www.innovine.eu Finanziamento / Funding 11/09/2015 ore 9:00 Azienda Agricola Res Uvae

Testing Day

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Stations in Europe: 6 Greece 3 Spain 1 Portugal 2 Bulgaria 1 Austria 1 Slovenia

Decision Support Systems per

l’agricoltura sostenibile

> 600 weather sta3ons

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La rete meteo

First weather stations network on durum wheat in 2009

Grapevine crop units in 2015

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

Black rot Contatori di allerta malattie Sviluppo della vite Altre funzionalità Efficacia residua Banca dati prodotti Dati di scouting

(29)

sintesi

(30)

DeXaglio

Supporto Sintesi

Es. Peronospora

(31)

(32)

organismi bersaglio caraXeris=che dei prodoB modello per la dose oBmale ﬁnestre di intervento

Database dei prodoB

(33)

DeXaglio dinamica della curva di protezione Indicatore

Informazioni sulla protezione

(34)

(35)

(36)

(37)

Stampato da http://www.horta-srl.com Gestione dati ed elaborazioni a cura di Horta

Santa Margherita SPA

Via Ita Marzotto, 8

Quaderno di campagna - Stagione 2013

Quaderno di campagna Santa Margherita SPA - Quaderno di campagna - Stagione 2013 - Vite.net

Firma del titolare Pag. 5 di 8 Data di stampa: 24/01/2014

Data Coltura

Unità Produttiva (UP) Fase fenologica

(coltura) Avversità

Prodotto Fitosanitario (PF) Dose (PF)

Quantità acqua (hl/ha) Operatore addetto Giustificazione intervento Note Nome ha trattati Nome commerciale p. a. (MOA) Totale (kg o lt) kg o lt (/ha) ml o gr (/hl) 23/04/2013 Vite Vigneto Prosecco 17,31 Emissione 5a foglia

Peronospora Pergado MZ Mandipropamide (H), Mancozeb (MS) 25 1,444 3,44 420 Demetrio Marian Indicazione di rischio dei modelli epidemiologici del DSS Oidio Tiovit Jet Zolfo (MS) 30 1,733 4,13 Indicazione di rischio

dei modelli epidemiologici del DSS 01/05/2013 Vite Vigneto Prosecco 17,31 Emissione 8a foglia

Peronospora Pergado MZ Mandipropamide (H), Mancozeb (MS) 20 1,156 275,13 4,2 Marian Demetrio Indicazione di rischio dei modelli epidemiologici del DSS Oidio Tiovit Jet Zolfo (MS) 40 2,311 550,26 Indicazione di rischio

dei modelli epidemiologici del DSS 09/05/2013 Vite Vigneto Prosecco 17,31 Emissione 12a foglia

Oidio Topas 10 EC Penconazole (G) 3 0,173 41,27 4,2 Marian Demetrio

Indicazione di rischio dei modelli epidemiologici del DSS Peronospora Ridomil Gold

combi pepite Metalaxyl-M (A), Folpet (MS) 20 1,156 275,13 Indicazione di rischio dei modelli epidemiologici del DSS 15/05/2013 Vite Vigneto Prosecco 17,31 Emissione 8a foglia Peronospora Folpan 80 WDG Folpet (MS) 20 1,156 275,13 4,2 Formentin Matteo Valutazione personale attraverso il monitoraggio della coltura cautelativo in previsione 4 gg Pioggia Quaderno di Campagna

(38)

SQA2 srl

Consorzio di tutela dei vini di Montefalco CRATIA Formazione, Confagricoltura Umbria Università Cattolica del Sacro Cuore

3A-Parco Tecnologico Agroalimentare dell’Umbria - Soc. Cons. a.r.l. Arnaldo Caprai Soc. Agricola

Scacciadiavoli Az. Agr. srl

Tenute Lunelli Soc. Agr. srl – Tenuta Castelbuono Soc. Agr. Perticaia

Antonelli San Marco Società Agricola Moretti Omero Tenuta Alzatura Soc. Agricola Azienda Agricola Taruna Azienda Agraria Bartoloni Francesca Soc. Agr. Il Colle di Saragano Bea Paolo

Onofrio Cavadenti Fornitore del servizio vite.net®: HORTA s.r.l. Partenariato www .moll ydesign.c om GRAPEASSISTANCE 2015

Studio di fattibilità dell’applicazione di un nuovo modello di assistenza tecnica per la gestione sostenibile del vigneto nel territorio del Consorzio DOCG Sagrantino di Montefalco

CONVEGNO - ATTIVITÀ DIMOSTRATIVA Giovedì 15 ottobre 2015 - ore 15.30 Palazzo dei Sette

Orvieto (TR)

COOPERAZIONE PER LO SVILUPPO DI NUOVI PRODOTTI, PROCESSI E TECNOLOGIE NEI SETTORI AGRICOLO, ALIMENTARE E FORESTALE.

3A - Parco Tecnologico Agroalimentare dell’Umbria Soc. cons. a r.l. www.parco3a.org

FONDO EUROPEO AGRICOLO PER LO SVILUPPO RURALE: L’EUROPA INVESTE NELLE ZONE RURALI

SQA2 srl

Consorzio di tutela dei vini di Montefalco CRATIA Formazione, Confagricoltura Umbria Università Cattolica del Sacro Cuore

3A-Parco Tecnologico Agroalimentare dell’Umbria - Soc. Cons. a.r.l. Arnaldo Caprai Soc. Agricola

Scacciadiavoli Az. Agr. srl

Tenute Lunelli Soc. Agr. srl – Tenuta Castelbuono Soc. Agr. Perticaia

Antonelli San Marco Società Agricola Moretti Omero Tenuta Alzatura Soc. Agricola Azienda Agricola Taruna Azienda Agraria Bartoloni Francesca Soc. Agr. Il Colle di Saragano Bea Paolo

Onofrio Cavadenti Fornitore del servizio vite.net®: HORTA s.r.l. Partenariato www .moll ydesign.c om

GRAPE

ASSISTANCE

2015

Studio di fattibilità dell’applicazione di un nuovo modello di assistenza tecnica per la gestione sostenibile del vigneto nel territorio del Consorzio DOCG Sagrantino di Montefalco

CONVEGNO - ATTIVITÀ DIMOSTRATIVA Giovedì 15 ottobre 2015 - ore 15.30 Palazzo dei Sette

Orvieto (TR)

COOPERAZIONE PER LO SVILUPPO DI NUOVI PRODOTTI, PROCESSI E TECNOLOGIE NEI SETTORI AGRICOLO, ALIMENTARE E FORESTALE.

3A - Parco Tecnologico Agroalimentare dell’Umbria Soc. cons. a r.l. www.parco3a.org

FONDO EUROPEO AGRICOLO PER LO SVILUPPO RURALE: L’EUROPA INVESTE NELLEZONE RURALI

2012-2014

9 aziende _{12 aziende}2014-2015

2011-2012 21 aziende

(39)

8 5 Uten% 2015: 189 20 19 7 14 13 29 13 ₂₀ 18 38 11 6 9 3 ₄ 4 3 3 Uten% 2013: 31 13 20 6 3 3 5 4 5 Uten* 2014: 66

(40)

Benefici dall’utilizzo di vite.net®

Stessa protezione della gestione aziendale:

Biologico

•  # trattamenti/stagione: - 24% •  Kg rame/trattamento: - 18% •  Kg rame/stagione: - 37%

•  Costo della difesa: -195 €/ha Integrato

•  Prodotti fitosanitari/stagione: - 30-40%

(41)

WP2: Designing op3mized vineyard prac3ces to reduce pes3cides WP5: Implementa3on of decision support systems towards a sustainable vi3culture […] to support the European wine industry by matching consumers’ demands for top quality wines and food safety, ci=zen’s requests for eco-friendly produc=on methods and winegrowers technical needs in a climate change background.

(42)

Dai modelli previsionali ai sistemi di supporto alle decisioni: un passo avanti decisivo