Si possono prevedere gli attacchi dei patogeni o gli effetti degli stress ambientali sulle colture? La risposta è sì, grazie alla modellistica. Questo approccio utilizza modelli matematici, alla base dei più conosciuti sistemi di supporto alle decisioni (Dss, decision support systems), per aiutare agricoltori e tecnici a pianificare le strategie di gestione.
Pur non essendo una novità, il panorama della modellistica applicata all'agricoltura ha subito importanti evoluzioni. In passato l'adozione di questi strumenti era limitata, ma oggi sono considerati centrali per un'agricoltura più sostenibile che mira alla riduzione dell'uso degli agrofarmaci di sintesi.
Oggi quindi la richiesta è in crescita ma i ricercatori che sviluppano nuovi modelli sono pochi e la formazione di nuove generazioni di esperti in modellistica è insufficiente. Per colmare questo vuoto, l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza ha istituito un nuovo centro di ricerca chiamato Phem (Plant Health Modelling), guidato da Paola Battilani.
Le attività del centro Phem abbracceranno tutti gli aspetti della salute delle piante, dal punto di vista degli agenti causali (patogeni e i funghi produttori di micotossine, fitofagi, erbe infestanti, stress abiotici), delle piante (modelli di crescita e sviluppo, meccanismi di danno e risposta agli organismi dannosi) e dei mezzi di mitigazione/protezione (modelli per i fungicidi, agenti di biocontrollo).
Lo scorso 5 dicembre 2024 si è tenuto a Piacenza il convegno "Modellistica e salute delle piante: ricerca e applicazioni" durante il quale è stato presentato il nuovo centro Phem. Si è fatto il punto sullo stato dell'arte e sulle prospettive future della modellistica, coinvolgendo esperti italiani e internazionali e confrontandosi con le esigenze degli utilizzatori dei modelli (esperti dell'assistenza tecnica, aziende che offrono soluzioni di agricoltura 4.0 e mezzi tecnici).
Vittorio Rossi, professore dell'Università Cattolica, ha riassunto così gli obiettivi del centro: "Fare ricerca, pubblicare risultati e formare una nuova generazione di dottorandi appassionati a questa disciplina, promuovendo la collaborazione tra tutti gli attori del settore, in un ambiente aperto e partecipativo". Una visione che mira a trasformare la modellistica da nicchia accademica a strumento pratico al servizio dell'agricoltura.
Modelli matematici: dalle origini all'applicazione pratica
La storia della modellistica applicata alla salute delle piante affonda le radici negli anni '40, quando comparvero delle prime tabelle che in funzione delle caratteristiche ambientali suggerivano degli interventi sulle colture.
Da allora, i modelli matematici si sono evoluti in strumenti sempre più sofisticati, capaci di rappresentare le relazioni tra patogeni, piante ospiti e ambiente, prevedendo lo sviluppo delle epidemie nel tempo e nello spazio.
I modelli sviluppati a metà del Novecento avevano un approccio empirico: si basavano su osservazioni di campo trasformate in regole, grafici o tabelle. Chiamati modelli empirici o di dati, erano utili per interpretare i fenomeni sulla base di esperienze passate, ma poco adatti ai sistemi di supporto alle decisioni.
L'evoluzione successiva ha portato ai modelli di processo o meccanicistici, che analizzano il funzionamento del sistema e prevedono i fenomeni considerando le condizioni attuali e future. Questi modelli, ideali per i Dss, permettono un approccio più scientifico e predittivo.
In questo articolo sono stati esaminati 768 studi globali sulla modellizzazione delle malattie delle piante. Il numero di articoli pubblicati è cresciuto costantemente, con un'impennata negli ultimi anni, evidenziando come la modellistica stia diventando sempre più cruciale per strategie di difesa integrata e per un'agricoltura sostenibile.
Ad ogni modo il periodo più florido per la modellistica è stato negli anni '90. Da allora, iniziative come quella del 2009 che ha portato alla nascita del Grimpp (Gruppo Italiano Modellistica per la Protezione delle Piante) testimoniano l'importanza della collaborazione scientifica in questo ambito.
Dss: il futuro della gestione agronomica?
Grazie al monitoraggio continuo di suolo, piante, malattie, condizioni meteorologiche e ambiente, è oggi possibile raccogliere una quantità enorme di dati. Queste informazioni vengono analizzate tramite modelli matematici, reinterpretate e attraverso un'interfaccia possono essere restituite sotto forma di strategia all'agricoltore.
Questo è il principio alla base dei Dss:
- D sta per decision: organizzare e integrare dati per supportare decisioni strategiche e tattiche legate alla gestione delle colture;
- S sta per support: fornire strumenti informatici che analizzano e interpretano i dati senza sostituire l'esperienza dell'utente;
- S sta per systems: una rete integrata di tecnologie, metodologie e strumenti a supporto degli agricoltori.
I modelli predittivi dei Dss sono strumenti potenti o come ha affermato Vittorio Rossi "sono dei potenti integratori di tecnologie" capaci di individuare i periodi di infezione e pianificare interventi mirati, ma da soli non bastano. Gli agricoltori si trovano spesso a dover rispondere a domande pratiche: la pianta è suscettibile? È già protetta da un trattamento precedente? Quale prodotto utilizzare e a quale dose? Le condizioni ambientali permettono il trattamento?
Per rispondere a queste esigenze bisogna adottare un approccio di multimodelling, integrando modelli che analizzano lo sviluppo della pianta, la dinamica dei prodotti fitosanitari e l'efficacia degli agenti di biocontrollo.
Secondo Chiara Corbo dell'Osservatorio Smart AgriFood, le aziende che adottano queste soluzioni riportano risparmi del 15-30% in agrofarmaci e fertilizzanti, dimostrando come i Dss contribuiscano non solo a una gestione più sostenibile, ma anche economicamente vantaggiosa.
Il nuovo centro di ricerca Phem si impegnerà quindi nel perfezionamento continuo di questi strumenti. L'obiettivo è migliorare la precisione dei modelli, affinché le soluzioni offerte siano affidabili e funzionali.
