Il database delle prove agronomiche di lungo termine ClimagriLT

Progetto finalizzato di ricerca “Climagri – Cambiamenti climatici e agricoltura”
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Il database delle prove agronomiche di lungo termine
ClimagriLT
A. Peressotti, M. Zuliani, G. Zerbi,
G. Delle Vedove, F. Zanuso, G. Zuliani
Università di Udine – Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali
Introduzione
Vi è un largo consenso scientifico sulla utilità delle prove agronomiche di lungo
termine per studi di tipo agroecologico e per la pianificazione agroambientale. La
disponibilità dei dati di numerose prove di questo tipo è fortemente limitata dalla mancanza
di basi di dati che li raccolgano in maniera adatta alla loro complessità e utile alla loro
interrogazione. In generale, nella comunità agronomica vi è una sostanziale mancanza di
basi teoriche per la conservazione e la gestione dei dati che sono spesso delegate a
strumenti inadatti. Inoltre, si può affermare che esiste una diffusa mancanza nella cultura
della condivisione del dato con il risultato di una carente valorizzazione del potenziale
scientifico di molte ricerche.
Al fine di conservare e organizzare grandi quantità di dati è ormai accettato l’uso dei
database relazionali, che poggiano su solide basi teoriche e risultano integrati all’interno di
software e reti di comunicazione.
Lo studio del clima e degli agroecosistemi è per definizione uno studio su scala
temporale medio-lunga. In Italia esiste una notevole mole di dati da esperimenti
agronomici di lungo termine; tali dati sono contraddistinti dalla loro scarsa diffusione,
documentazione ed organizzazione. L’organizzazione e la pubblicazione di informazioni
relative ai dati derivati da prove di lungo termine risulta fondamentale per migliorare la
possibilità di comprensione degli agroecosistemi. L’attuale spostamento degli interessi di
ricerca e di applicazione dalla coltura (produttività) all’agroecosistema (interazioni della
coltura con l’ambiente e cambiamenti climatici), rende impellente la rivisitazione dei dati di
queste ricerche anche ai fini di indicazioni di carattere tecnico-politico volte alla ricerca di
programmi e normative, basati su solide basi scientifiche e volti a soddisfare, per quanto
possibile, il concetto di sostenibilità.
Obiettivi generali della ricerca
Obiettivo generale è la realizzazione di un archivio pubblico nazionale di prove
agronomiche di lungo termine, al fine di migliorare la documentazione e la diffusione delle
informazioni relative agli esperimenti di lungo termine, di introdurre un metodo
standardizzato per la conservazione dei dati e, infine, di usare tali dati per la costruzione, la
calibrazione e la validazione di modelli di simulazione.
Si vuole in pratica documentare i dati attraverso le seguenti proprietà:
Identificazione: Contenuto dei dati. Istituzioni che hanno sviluppato i dataset
originali. Fattori allo studio. Periodo a cui fanno riferimento i dati.
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Qualità: Strumentazione per la raccolta dati. Numerosità dati mancanti. Condizioni
iniziali.
Distribuzione: Detentori dei dati. Formati disponibili. Pubblicazioni relative
all’esperimento.
L’utilità del progetto consiste nel rendere facilmente disponibili le conoscenze implicite
sugli esperimenti, nel conservare in modo sicuro la storia degli esperimenti e, infine, nel
migliorare la visibilità verso la comunità scientifica e l’utilizzo delle conoscenze acquisite
esteso ad altre discipline.
I dati degli esperimenti sono stati, fino ad oggi, conservati nelle forme più varie:
quaderni di campagna, fogli di calcolo, files di formato diverso, in qualche raro caso files di
database. Il database relazionale proposto (ClimagriLT) è stato progettato per fornire una
maggior sicurezza nella conservazione e nella distribuzione dei dati offerta dai database;
una ulteriore possibilità consiste nella applicazione di metodi generali di validazione dei
dati e ricostruzione dei dati mancanti (“buchi” nella serie, condizioni iniziali terreno).
Metodologia
E stato progettato e realizzato un metadatabase relazionale, affiancato da un database,
contenenti i dati messi a disposizione dalle strutture che attualmente conducono le prove
agronomiche di lungo termine (Tab. 1). Il metadatabase è costituito dai metadati relativi
alle prove di lungo termine, cioè dalle informazioni sul contenuto dei dati, sulla loro
qualità, sulle modalità di raccolta e conservazione, sui formati in cui i dati sono disponibili
e sulle loro modalità di distribuzione. Il database relazionale contiene anche i dati
sperimentali derivati dalle prove di lungo termine, ove messi a disposizione dai loro
proprietari.
PROVINCIA
SITO
ORGANIZZAZIONE
DATA
INIZIO
Padova
Pisa
Matera
Foggia
Bologna
Bologna
Palermo
Perugia
Lodi
Foggia
Legnaro
Pisa
Policoro
Foggia
Cadriano
Cadriano
Palermo
Papiano
Lodi
Foggia
Università di Padova
Università di Pisa
Università di Bari
MIPAF - Foggia
Università di Bologna
Università di Bologna
Università di Palermo
Università di Perugia
MIPAF - Lodi
MIPAF - Bari
1963
1989
1973
1986
1977
1981
1990
1973
1985
1977
Tab.1 - Localizzazione e durata degli esperimenti agronomici di lungo termine
La realizzazione del metadatabase si è appoggiata alla teoria del database relazionale e
si è sviluppata attraverso quattro fasi (stesura dei requisiti, costruzione della struttura
concettuale, costruzione della struttura logica e normalizzazione). Il processo è stato di tipo
ricorsivo, cioè al termine della quarta ed ultima fase le informazioni raccolte durante il
processo sono state analizzate e organizzate al fine di fornire un nuovo status quo da cui
ripartire con la prima fase.
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I requisiti cui più strettamente si è fatto riferimento durante la strutturazione del
database sono individuabili nell'adattabilità della sua struttura e nella capacità di descrivere
la "storia sperimentale" di una singola parcella. Una volta ottenuta una struttura aderente ai
requisiti di progetto e normalizzata si è implementato un prototipo di database.
Dopo un censimento degli esperimenti di lungo termine condotti in Italia, sono stati
presi contatti con gli istituti coinvolti e sono state definite con essi le politiche di
immissione e accesso ai dati (Fig. 1). E’ stato steso un protocollo comune per determinare
in modo univoco cosa è o non è metadato; in pratica i dati meteorologici, i dati relativi al
suolo e quelli di produzione sono “dati” veri propri, mentre metadati devono essere
considerate tutte le informazioni su struttura e referente, formati, localizzazione, tipo e
numero tesi, date ed intensità lavorazioni e trattamenti, tipo stazione meteo, ecc.
Dopo l’accettazione da parte delle strutture del protocollo, è iniziata la collaborazione e
le operazioni successive hanno riguardato l’effettiva raccolta dei dati e il popolamento del
database. Questa operazione ha consentito la verifica delle procedure di feeding e della
struttura del database.
Sono stati catalogati 10 esperimenti di lungo termine e descritta, ancora parzialmente,
la storia “agrometeorologica” di 730 parcelle sperimentali. Al momenti 4 istituzioni hanno
aderito al database fornendo anche dati meteo e dati suolo (metadati e dati). Sono stati
anche inseriti i dati relativi ad un esperimento “diffuso” sul territorio nazionale riguardante
la vite. In realtà, i dati meteorologici risultano incompleti e poco documentati fino agli anni
’80 ed esiste la necessità della loro verifica e della ricostruzione dei dati mancanti. In
qualche caso si è verificata l’assenza di dati sulle condizioni iniziali e la perdita parziale
della storia dell’esperimento.
La struttura ottenuta alla fine della fase di progettazione è risultata semplice ed in
qualche modo "autodocumentante". La centralità della parcella, (Fig. 2) infatti, sottolinea i
principi che sono stati alla base della costruzione del metadatabase e descrive la realtà
costituita dagli esperimenti di lungo termine. Durante la fase di popolamento la struttura del
database si è dimostrata facilmente adattabile alle diverse impostazioni sperimentali
incontrate. Progettato inizialmente per ospitare dati provenienti da prove agronomiche su
colture erbacee, il database è in grado di adattarsi anche a prove agronomiche su colture
arboree. Il nucleo centrale della struttura è stata esteso in modo modulare per accogliere la
nuova tipologia di dati.
Fig.1 - Schema della politica di accesso ai metadati e ai dati da parte dei fornitori e degli
utilizzatori dei dati.
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Fig. 2 - Struttura generale del database che mette in evidenza la posizione centrale della
“parcella” e i suoi collegamenti con i trattamenti e le altre variabili
Le scelte progettuali basate su un approccio prettamente teorico, in contrapposizione
con la tendenza generale che spinge all'ottenimento di un prototipo fin dalle prime fasi del
lavoro, si sono dimostrate corrette consentendo di sfruttare al meglio anche i suggerimenti e
le richieste provenienti dalle organizzazioni che hanno fornito i dati.
Un esempio in tale direzione è fornito dall'individuazione della "tesi". Se, da un punto
di agroecologico avere a disposizione la tesi può risultare ininfluente, dal punto di vista
agronomico ciò risulta sicuramente importante. Gli esperimenti di lungo termine sono stati
allestiti originariamente per scopi agronomici e ne consegue che una delle richieste più
diffuse da parte delle strutture che conducono tali esperimenti sia stata la rintracciabilità
della tesi all'interno della sequenza temporale di dati. E' stato possibile iniziare la fase di
espansione della struttura dei dati al fine di soddisfare tale esigenza pur mantenendo
inalterata la struttura centrale del database.
Primi risultati e conclusioni
Il prodotto finale di questo progetto è essenzialmente uno strumento di sviluppo per
indagini da effettuarsi su dati esistenti e convenientemente strutturati, mentre non
secondaria è la possibilità di utilizzare gli stessi dati e quelli che successivamente e
continuamente saranno implementati ai fini modellistici di previsione e simulazione di
scenari. In realtà, (fig. 3) i database saranno duplicati: nel primo (BackEnd Database)
verranno conservati i dati grezzi originali, mentre nel secondo attraverso una serie di
interventi di controllo e integrazione verrà organizzato il Simulation Server Database. E’ da
quest’ultimo che perverranno sia i dati disponibili per le queries attraverso un web-server
dedicato, che i dati direttamente utilizzabili come input di alcuni modelli dedicati ai sistemi
colturali.
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Fig. 3 - Struttura generale hardware e software di ClimagriLT
Le capacità di colloquio con i dati estraibili da ClimagriLT ai fini modellistici sono
riassunti ulteriormente in figura 4. Si rileva che i dati grezzi sono integrati e verificati
mediante un modulo di rete neurale e ulteriormente arricchiti (se necessario) con l’uso di un
simulatore climatico che utilizza dati reali per generare scenari climatici stocastici di lungo
periodo. Una volta ricavati i parametri che descrivono le diverse distribuzioni di dati meteo
sarà inoltre possibile per l’utente anche simulare scenari climatici ipotetici alterando i
parametri che governano la distribuzione delle temperature, delle precipitazioni etc.
Fig. 4 - Utilizzazione del data base ai fini di simulazione di scenari
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Fig. 5 - Probabilità di non superamento in funzione della produzione di mais (t/ha) e di
regimi climatici diversi.
Si riporta, infine, un esempio di applicazione (Fig. 5), in cui è stato simulata la
produzione di mais in funzione di una distribuzione cumulativa empirica e in presenza di
regimi normali di temperatura e di regimi modificati in termini di temperatura e
precipitazioni. Per quanto riguarda le temperature sono stati alterati i DTR (daily
temperature range) innalzandoli di 1 e 2 gradi. La temperatura media risulta cioè inalterata
mentre variano le escursioni. Per quanto riguarda le precipitazioni sono stati diminuiti del
20% i giorni piovosi annui lasciando inalterato il totale annuo delle precipitazioni. I dati
riportati nella figura fanno riferimento alla media di 50 simulazioni di 30 anni ciascuna con
produzione stocastica dei climi; ogni anno aveva clima generato stocasticamente, usando
funzioni di generazioni che avevano di volta in volta parametri alterati per temperatura o
pioggia. La curva cumulata della probabilità di non superare una determinata produzione è
stata eseguita sulla media delle 50 simulazioni.
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