Il cambiamento climatico ormai ha messo in pericolo la produzione agricola globale e, nel contempo, la domanda di prodotti alimentari sta crescendo costantemente.
L’agricoltura deve soddisfare l’aumento di richiesta di cibo, salvaguardare la biodiversità, adattarsi al cambiamento climatico, ed essere allo stesso tempo economicamente redditizia e tollerabile dal punto di vista ambientale nel lungo periodo.
Tutte sfide globali che richiedono approcci integrati e strumenti specifici per la valutazione del rischio e per evidenziare opzioni alternative valide.
Uno strumento utile in questa nuova ottica è l’agricoltura di precisione, che sfrutta tecniche digitali per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei processi produttivi e della gestione delle risorse; un modo per gestire la variabilità spazio-temporale, associata a tutti gli aspetti della produzione agraria.
L’agricoltura di precisione si basa essenzialmente su strumenti cartografici e sensori (misurazioni, attraverso strumenti in continua evoluzione, di variabili da rilevare in campo, legate essenzialmente al suolo, alla pianta, ed al clima) che trasmettono informazioni dal terreno. Le tecnologie dell’informazione possono combinare i vari strumenti offrendo grandi potenzialità per migliorare l’efficienza, la sostenibilità e la produttività dei sistemi agricoli, dosando i vari fattori produttivi (fertilizzanti, antiparassitari, diserbanti), e consentendo una riduzione degli sprechi assieme all’ottenimento di prodotti più salutari e un maggiore rispetto per l’ambiente.
Lo sviluppo dei sensori e la riduzione dei costi di produzione degli stessi rendono possibile il monitoraggio dettagliato dell’azienda agricola in tempo reale. Questo permette l’applicazione di modelli previsionali a scala aziendale, che l’agricoltore o il tecnico possono usare per pianificare le attività in risposta alle mutevoli circostanze.
Il valore aggiunto della modellistica previsionale in agricoltura sta nella capacità di affrontare tutti i possibili aspetti: dalla crescita della coltura alla stima delle rese produttive, dalla nuova diffusione al rischio di attacco di insetti e malattie, dalla stima dei fabbisogni alle modalità di distribuzione dei vari input di produzione come acqua, fertilizzanti e prodotti per il contenimento delle malerbe.
Ma esistono anche dei limiti derivanti dall’uso dei modelli previsionali: gli agricoltori si aspettano soluzioni pronte, che, però, non sono fornite dai modelli.
La disponibilità di dati in tempo reale e a scala di campo non può tradursi da sola nello sviluppo di tecniche gestionali ma, assieme ai modelli predittivi, può fornire un supporto fondamentale all’implementazione di pratiche agricole climate-smart. Infine i sistemi ICT possono affiancare lo sviluppo dei modelli facilitando l’automazione del monitoraggio e la tempistica degli interventi, nonché la risoluzione spaziale degli stessi e la loro visualizzazione.