(Rinnovabili.it) – I ricercatori della NC State University (North Carolina, USA) hanno sviluppato un modello in grado di prevedere la resa di quattro colture chiave per il sud-est degli Stati Uniti: cotone mais, sorgo e soia.
Considerando il cambiamento climatico e i prolungati periodi di siccità che questo comporta, avere a disposizione un modello di previsione è estremamente importante.
Il modello si basa su dati climatici, idrici sotterranei e agricoli. La conoscenza di questi dati aiuta i gestori delle risorse idriche a fare un uso efficiente di quelle disponibili su base provinciale; gli agricoltori delle singole contee sono in grado di massimizzare i raccolti utilizzando in modo efficiente acqua ed energia.
Lo studio Understanding the Food-Energy-Water Nexus in Mixed Irrigation Regimes Using a Regional Hydroeconomic Optimization Modeling Framework è pubblicato ad accesso aperto nella rivista scientifica “Water Resources Research”.
Risparmio delle risorse idriche
I ricercatori hanno scoperto che utilizzare strategie di irrigazione in deficit al posto delle tecniche di irrigazione convenzionali ha aumentato i profitti riducendo la quantità di acqua del 14% all’anno.
Si prevede che nel sud-est degli Stati Uniti il cambiamento climatico renderà le precipitazioni stagionali estremamente irregolari. Ad esempio, durante l’estate potrebbero aumentare i periodi di siccità o, al contrario, altri potrebbero essere caratterizzati da forti piogge.
Il Regional Hydroeconomic Optimization Modeling Framework (RHEO) è lo strumento che elabora una serie di dati: previsioni di precipitazioni a lungo termine e stagionali; livello delle acque sotterranee; caratteristiche del suolo; consumo di acqua di ogni coltura; costo dell’irrigazione; prezzi delle colture; budget della produzione agricola.
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Un modello di previsione replicabile
Elaborando questi dati, il RHEO prevede la resa per unità di superficie per ogni coltura a livello di contea. Ad esempio, è in grado di prevedere quanto mais, soia, sorgo o cotone si può coltivare per ettaro.
Inoltre, prevede quali sarebbero i costi di irrigazione per ciascuna di queste colture; in base a questi dati è in grado di prevedere quale coltura e strategia di irrigazione sarebbero più redditizie e più sostenibili dal punto di vista ambientale.
I ricercatori hanno applicato il modello a 31 anni di dati storici di contee della Georgia, ma potrebbe essere facilmente applicato ad altre regioni dopo aver raccolto i dati relativi alle coltivazioni locali.
Il cambiamento climatico rende sempre più incerta e complicata la vita delle imprese agricole, questo modello potrebbe ridurre i margini di incertezza.