L’Italia è leader a livello globale per la trasformazione del grano duro e circa un quarto della produzione totale di pasta nel mondo è "made in Italy".
Il frumento è soggetto all’attacco di molteplici parassiti, responsabili di diverse malattie: i principali sono funghi che colpiscono la spiga e producono micotossine pericolose per l’uomo e gli animali in allevamento.
Strumenti di supporto dalla semina alla raccolta
Gli strumenti dell’Agricoltura di precisione che permettono di monitorare grandi estensioni (anche da remoto) per individuare tempestivamente l’insorgenza di queste malattie e intervenire in modo efficace, limitando i danni e la perdita di produzione, assumono quindi un ruolo fondamentale.
Agricolus, con la soluzione GrainDSS specifica per la gestione di orzo e frumento, permette di aumentare l’efficienza della coltivazione e controllare le spese di produzione attraverso diverse funzionalità. Vediamo quali sono le principali.
Le mappe per la semina di precisione del frumento
La semina è la prima lavorazione essenziale per il frumento. Le innovazioni attuali permettono di effettuare tale operazione con estrema precisione ed efficacia grazie all’impiego di mappe di semina.
Le mappe di semina indicano la quantità di semente da distribuire nell’appezzamento in modo differenziato. Permettono quindi di ottimizzare spazialmente la dose di semi a beneficio del processo produttivo, per una migliore gestione e salute delle colture e un incremento della redditività.
Incrementare la resa ottimizzando la distribuzione della semente è possibile attraverso la semina a rateo variabile (Vrs - Variable Rate Seeding). Molto spesso si sceglie di aumentare la densità di semina nelle zone del campo che possono produrre maggiormente, perché più vocate, e di ridurla nelle altre aree.
Le variabili che dovrebbero guidare la semina sono numerose. Hanno un ruolo chiave:
- il peso della granella;
- la varietà utilizzata;
- le esigenze specifiche della coltura;
- la struttura e le proprietà chimico-fisiche del suolo (come conducibilità elettrica
e resistività elettrica); - le mappe di resa delle stagioni precedenti;
- gli indici di vegetazione elaborati utilizzando tecniche di “remote sensing”.
La digitalizzazione del monitoraggio agronomico
Il monitoraggio da remoto sta diventando una risorsa preziosa per abbattere i costi di gestione e migliorare le performance delle operazioni colturali.
Nell’azienda agricola l’utilizzo di strumenti di agricoltura di precisione, come i dati satellitari, e la loro corretta interpretazione ottimizzano gli interventi in campo, rendendo l’attività più efficace e meno costosa.
Grazie all’analisi degli indici di vegetazione elaborati da immagini satellitari si possono controllare infatti grandi estensioni ed evidenziare tempestivamente le zone più problematiche. Si possono utilizzare, ad esempio:
- l’indice Ndvi per valutare la vigoria della coltura;
- il Lai per avere un’indicazione circa lo sviluppo della coltura e la sua copertura fogliare.
I dati derivanti dalle immagini satellitari sono un prezioso supporto per individuare le aree da monitorare in campo. Utilizzando l’App Agricolus Farmer, l’agricoltore può georeferenziare le informazioni e inserire foto e note.
La concimazione con il supporto dei Dss
La concimazione è un’operazione determinante, che può rappresentare la carta vincente per una produzione elevata e di qualità, oppure creare problemi di gestione e sviluppo della coltura.
Per questo di solito si ricorre al calcolo del fabbisogno NPK, attraverso un bilancio tra tutti i fattori che incrementano il contenuto di nutrienti disponibili per la coltura nel suolo e quelli che lo impoveriscono.
Gli apporti e le perdite del terreno vanno bilanciati con i fabbisogni propri della coltura che sono ovviamente specie-specifici (se non varietà-specifici) e dipendenti dalla resa della stessa.
Il modello previsionale di fertilizzazione di Agricolus effettua proprio questo calcolo, che diventa ancora più interessante se integrato alla funzionalità “mappe di prescrizione”. Quest’azione sinergica riesce a fornire strumenti utilissimi per prendere decisioni basate sui dati e capire quanto e dove concimare. Tale metodo riesce a coniugare semplicità di utilizzo con un buon livello di approssimazione.
Le mappe di prescrizione permettono di eseguire concimazioni a rateo variabile per ottimizzare la dose di concime, associando a ciascuna zona del campo la quantità più adatta. Questo è particolarmente importante quando si parla di concimazione azotata, soprattutto nel frumento: la carenza di azoto, infatti, determina una riduzione di resa e di qualità, mentre un eccesso comporta rischi di inquinamento e un costo inutile per l’azienda agricola.
La difesa intelligente grazie ai modelli previsionali
Durante il ciclo colturale è importante monitorare e contrastare l’avvento di stress e fitopatie, che si possono verificare con grande variabilità a seconda delle condizioni meteo.
I modelli previsionali di Agricolus supportano l’agricoltore nel definire la migliore strategia di difesa e prevedere giornalmente lo sviluppo fenologico della coltura e le sue necessità.
Il modello fenologico dei cereali autunno-vernini stima le varie fasi di sviluppo e il Bbch corrispondente. L’identificazione dello stadio fenologico è importante, in quanto viene utilizzato per valutare l’insorgenza di stress idrici, indicati nel modello previsionale dell’irrigazione, e stress nutrizionali espressi nel modello fertilizzazione.
I modelli previsionali di difesa presenti in GrainDSS valutano il rischio di insorgenza di alcune malattie dannose: Fusariosi, Septoriosi e Ruggine gialla.
- Il modello previsionale per la Fusariosi (Fusarium spp.), utilizza dati meteo su temperatura e umidità per stimare la probabilità di infezione giornaliera.
- Il modello Septoriosi (Septoria Sacc.) usa invece un sistema di calcolo basato sulla rilevazione oraria di temperature, precipitazioni e umidità per stimare la probabilità di infezione giornaliera.
- Infine, il modello Ruggine Gialla (Puccinia striiformis) si basa su temperatura media, precipitazioni e umidità registrati dalla stazione meteo per stimare la probabilità di infezione giornaliera, considerando il periodo di latenza.
Leggere i dati per una maggiore redditività: le mappe
di resa
La raccolta segna la fine del ciclo produttivo del frumento e dei cerali: è il momento cruciale in cui si raccolgono “i frutti” del lavoro svolto durante la stagione. Anche in questa fase acquisiscono un ruolo fondamentale i dati registrati e in particolare le mappe di resa.
Le mappe di resa sono mappe dei campi in cui viene riportata la resa rilevata in ogni singolo metro quadrato. I dati vengono registrati da una mietitrebbia dotata di un apposito sensore che registra in modo costante la quantità di granella raccolta.
Dall’analisi di una mappa di resa, l’agricoltore può individuare le zone del campo che hanno avuto una resa più o meno elevata, fare previsioni sulle rese degli anni successivi e utilizzare queste informazioni per adottare mappe di prescrizione per ottimizzare la concimazione.
Le mappe inoltre supportano tecnici e agricoltori nel migliorare le pratiche agricole in campo e forniscono indicazioni su quali colture seminare nella stagione agraria successiva e sulla densità di semina ottimale.
A causa dell’alta variabilità dei suoli, ci sono zone del campo che sono meno produttive: le mappe di resa permettono di rilevare le disuguaglianze all’interno del campo e capire quali soluzioni adottare per avere le massime rese e la massima qualità.
Il caso della filiera cerealicola
In un contesto in rapida evoluzione come quello agricolo, è fondamentale pensare a una filiera che sia connessa e interconnessa.
È ormai evidente come l’approccio alla produzione cerealicola non si fermi ai cancelli dell’azienda, ma come sempre di più le filiere stiano costruendo dei network connessi per garantire non solo robustezza nelle informazioni di tracciabilità, ma anche un approccio votato alla sostenibilità e alla riduzione degli impatti ambientali che parta dal campo e arrivi fino alle industrie di trasformazione.
Lo scambio di dati diventerà fondamentale nel momento in cui i requisiti legati a sostenibilità e calcolo dei crediti di carbonio diventeranno cogenti: la piattaforma Agricolus in questo caso sarà un potente raccoglitore di informazioni, indispensabili per il calcolo degli impatti ambientali.
