Procedure di analisi dei dati e calibrazione dei modelli di rischio fitopatologico scelti (versione finale)

La versione finale del Report P5, raccoglie le informazioni e le procedure di analisi automatica dei dati raccolti nel quadro del progetto AGRIDIGIT agricoltura digitale sotto-progetto AGROFILIERE, per l'individuazione e la stima del rischio fitopatologico su piante di rosa (Pescia) e rucola (Pontecagnano). Sulla base di quanto emerso e presentato nella versione intermedia del presente rapporto, preventivamente analizzato e discusso con la committenza, vengono qui proposte le soluzioni logico-matematiche, statistiche e geostatistiche, che sono state individuate come di potenziale interesse per la loro capacità di discriminare all'interno delle aree sperimentali tra condizioni ambientali diverse, più o meno favorevoli allo sviluppo dei patogeni fungini. Le modifiche e le integrazioni al precedente documento sono da considerarsi come necessario completamento del quadro informativo già presentato, avendo ricevuto, nel complesso, una sostanziale conferma di quanto già emerso nel corso della prima fase di progetto. Viene, infatti, confermato il ruolo decisivo dei fattori microclimatici nella determinazione del diverso rischio fungino su piante di rosa e rucola, nelle diverse condizioni sperimentali, e la possibilità di individuare procedure automatiche in grado di guidare gli interventi di lotta mirata (per area e per patogeno), sia in ambiente controllato che in campo. Le procedure proposte sono state messe a punto e calibrate con i dati raccolti nel corso della prima fase progettuale, confrontando le uscite dei sistemi di analisi con le osservazioni in campo, e validate - quando possibile - con i dati raccolti nel corso delle successive fasi sperimentali. Il sistema progettato si basa su una rete di monitoraggio micrometeorologico in grado di fornire i dati necessari all'applicazione dei modelli fitopatologici scelti, attraverso i quali si intende caratterizzare le diverse aree produttive dal punto di vista del relativo rischio fungino. Una procedura di acquisizione di immagini multispettrali completa le informazioni relative alla densità dei vegetali, alla crescita della superficie fogliare e allo stato generale delle piante, nel tempo e nello spazio. I risultati ottenuti fino a questo momento confermano l'importanza della raccolta e analisi di dati micrometeorologici, incoraggiando lo studio di modelli sempre più sensibili e in grado di simulare l'evoluzione del rischio in funzione delle reali condizioni ambientali e operative.