Temperature variability strongly affects vine growth and phenology, as well as phytopathogen development and attack severity inside the vineyard. The knowledge of data representativeness and the quantification of errors due to the use of different dataset are decisive for the application of models at operational level. This aspect becomes more and more important with the increase of orographic and managerial complexity, and it is decisive for the hilly region of Tuscany. In this work, the results of a study, carried out to evaluate the errors introduced in the air temperature estimation by the use of data collected at different spatial scale in the Chianti area, are shown. This contribution is part of a wider research, aiming: i)to define proper configuration and management of a micro-agrometeorological monitoring network and ii) to set effective methodologies for the automation of data analysis procedures.

La variabilità termica all'interno del vigneto influenza fortemente, oltre alla crescita e alla fenologia delle piante, lo sviluppo dei fitopatogeni e la potenziale gravità del loro attacco. La conoscenza della rappresentatività e validità dei dati raccolti è un elemento decisivo per un impiego operativo dei modelli per la difesa delle colture, specialmente in condizioni geo-morfologiche e gestionali complesse, come quelle presenti nelle colline toscane. In questo lavoro sono mostrati i risultati di un'analisi condotta all'interno di un'azienda sperimentale posta sulle colline fiorentine, zona del Chianti, per valutare gli errori commessi nella stima della temperatura dell'aria a partire da dati raccolti a diverse scale spaziali. Il contributo rientra in uno studio più ampio, che si pone come obiettivo di definire la corretta configurazione di una rete di monitoraggio micrometeorologico a scala aziendale e la messa a punto di specifiche metodologie di analisi automatica dei dati.

Rilevanza della densità spaziale dei punti di misura della temperatura dell'aria, per il calcolo delle sommatorie termiche: principale fattore guida per modelli fenologici e fitosanitari

P Battista;B Rapi;M Romani;
2009

Abstract

Temperature variability strongly affects vine growth and phenology, as well as phytopathogen development and attack severity inside the vineyard. The knowledge of data representativeness and the quantification of errors due to the use of different dataset are decisive for the application of models at operational level. This aspect becomes more and more important with the increase of orographic and managerial complexity, and it is decisive for the hilly region of Tuscany. In this work, the results of a study, carried out to evaluate the errors introduced in the air temperature estimation by the use of data collected at different spatial scale in the Chianti area, are shown. This contribution is part of a wider research, aiming: i)to define proper configuration and management of a micro-agrometeorological monitoring network and ii) to set effective methodologies for the automation of data analysis procedures.
2009
Istituto di Biometeorologia - IBIMET - Sede Firenze
978-88-548-2586-4
La variabilità termica all'interno del vigneto influenza fortemente, oltre alla crescita e alla fenologia delle piante, lo sviluppo dei fitopatogeni e la potenziale gravità del loro attacco. La conoscenza della rappresentatività e validità dei dati raccolti è un elemento decisivo per un impiego operativo dei modelli per la difesa delle colture, specialmente in condizioni geo-morfologiche e gestionali complesse, come quelle presenti nelle colline toscane. In questo lavoro sono mostrati i risultati di un'analisi condotta all'interno di un'azienda sperimentale posta sulle colline fiorentine, zona del Chianti, per valutare gli errori commessi nella stima della temperatura dell'aria a partire da dati raccolti a diverse scale spaziali. Il contributo rientra in uno studio più ampio, che si pone come obiettivo di definire la corretta configurazione di una rete di monitoraggio micrometeorologico a scala aziendale e la messa a punto di specifiche metodologie di analisi automatica dei dati.
Densità spaziale
variabilità
rappresentatività
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/134696
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