La gestione di piante ornamentali da esterno, sia in vivaio sia nelle aree verdi, presenta criticità comuni, in quanto le specie interessate, nonché le tipologie di forme di allevamento, sono molteplici, ma spesso allevate in maniera promiscua e gestite in modo omogeneo, anche se caratterizzate da esigenze agronomiche diverse e da diversa sensibilità a stress biotici e abiotici. Nelle aree verdi, inoltre, la gestione delle piante è resa più complessa dal numero elevato di tipologie d'impiego (es., giardini, parchi tematici e storici, parcheggi, viali), peraltro gestite in funzione di specifiche esigenze di proprietà e utenza (privati cittadini, società e associazioni, pubbliche amministrazioni). L'applicazione di tecniche e tecnologie tipiche dell'agricoltura di precisione, quali sensori, reti di monitoraggio, applicazioni ICT (Information Communication Technology), sistemi smart (IoT, Internet of Things) e software dedicati per sistemi di supporto alle decisioni (DSS), rappresentano strumenti fondamentali per una gestione efficiente e sostenibile delle piante ornamentali. L'installazione di reti di monitoraggio micrometeorologiche modulari, adattabili a diverse realtà (vivaio, giardino, parco, ecc.) presso aree pilota, ha permesso lo studio delle dinamiche micrometeorologiche locali e la calibrazione di modelli predittivi utilizzati per la valutazione di condizioni di rischio fitosanitario. Il presente lavoro riporta i risultati ottenuti nella prima calibrazione di due diverse tipologie di modelli, uno messo a punto per la stima del rischio di sviluppo e danno da malattie fungine (i.e., oidio e botrite) a carico dell'apparato vegetativo su Rosa spp., e uno basato sui gradi giorno per la stima del rischio relativamente a Grapholita molesta (su Photinia × fraseri 'Red Robin' e Prunus laurocerasus). Per la verifica dello stato delle piante, nel corso delle stagioni vegetative nel triennio 2020-2022 sono state utilizzate rispettivamente, analisi molecolari per la rilevazione di DNA fungino, trappole specifiche per la cattura di insetti e rilievi ottici per il rilevamento delle malattie fungine.

Reti di monitoraggio e approccio modeling per la gestione fitosanitaria di vivai ornamentali e aree verdi

Bernardo Rapi;Maurizio Romani;Francesco Sabatini;Silvia Traversari;Piero Battista
2023

Abstract

La gestione di piante ornamentali da esterno, sia in vivaio sia nelle aree verdi, presenta criticità comuni, in quanto le specie interessate, nonché le tipologie di forme di allevamento, sono molteplici, ma spesso allevate in maniera promiscua e gestite in modo omogeneo, anche se caratterizzate da esigenze agronomiche diverse e da diversa sensibilità a stress biotici e abiotici. Nelle aree verdi, inoltre, la gestione delle piante è resa più complessa dal numero elevato di tipologie d'impiego (es., giardini, parchi tematici e storici, parcheggi, viali), peraltro gestite in funzione di specifiche esigenze di proprietà e utenza (privati cittadini, società e associazioni, pubbliche amministrazioni). L'applicazione di tecniche e tecnologie tipiche dell'agricoltura di precisione, quali sensori, reti di monitoraggio, applicazioni ICT (Information Communication Technology), sistemi smart (IoT, Internet of Things) e software dedicati per sistemi di supporto alle decisioni (DSS), rappresentano strumenti fondamentali per una gestione efficiente e sostenibile delle piante ornamentali. L'installazione di reti di monitoraggio micrometeorologiche modulari, adattabili a diverse realtà (vivaio, giardino, parco, ecc.) presso aree pilota, ha permesso lo studio delle dinamiche micrometeorologiche locali e la calibrazione di modelli predittivi utilizzati per la valutazione di condizioni di rischio fitosanitario. Il presente lavoro riporta i risultati ottenuti nella prima calibrazione di due diverse tipologie di modelli, uno messo a punto per la stima del rischio di sviluppo e danno da malattie fungine (i.e., oidio e botrite) a carico dell'apparato vegetativo su Rosa spp., e uno basato sui gradi giorno per la stima del rischio relativamente a Grapholita molesta (su Photinia × fraseri 'Red Robin' e Prunus laurocerasus). Per la verifica dello stato delle piante, nel corso delle stagioni vegetative nel triennio 2020-2022 sono state utilizzate rispettivamente, analisi molecolari per la rilevazione di DNA fungino, trappole specifiche per la cattura di insetti e rilievi ottici per il rilevamento delle malattie fungine.
2023
Istituto per la BioEconomia - IBE
Italiano
Galieni Angelica, Pane Catello, Savona Marco
Riassunti dei lavori "Giornate Tecniche SOI - Sensoristica digitale e agromotica in ortoflorofrutticoltura"
Giornate Tecniche SOI "Sensoristica digitale e agromotica in ortoflorofrutticoltura"
66
66
1
978-88-32054-06-4
https://www.soihs.it/acta/it/acta_n_29.aspx
Società di Ortoflorofrutticoltura Italiana (SOI)
Firenze
ITALIA
Sì, ma tipo non specificato
4-5/10/2023
Pontecagnano Faiano (Sa)
Sistema di supporto
Microclima
Rischio fitosanitario
9
restricted
Cacini, Sonia; Nesi, Beatrice; Giovanelli, Francesco; Rapi, Bernardo; Romani, Maurizio; Sabatini, Francesco; Sacchetti, Patrizia; Traversari, Silvia; ...espandi
273
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
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Descrizione: Reti di monitoraggio e approccio modeling per la gestione fitosanitaria di vivai ornamentali e aree verdi
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