APPLICAZIONE DEI BILANCI IDRICI TERRITORIALI ASSOCIATI AI MODELLI PREVISIONALI STAGIONALI ED IN RIFERIMENTO AI FUTURI SCENARI CLIMATICI IN AREE VULNERABILI AI

FENOMENI DI DESERTIFICAZIONE

C. ALESSANDRINI, L. BOTARELLI, G. FONTANA, V. MARLETTO, A. SPISNI, F. ZINONI Servizio IdroMeteorologico – ARPA Emilia-Romagna, Viale Silvani 6, 40122 Bologna, Italy

Abstract

The project has been carried out in the Lamone river valley, already marked as vulnerable by the Authority of the Regional River Basins. First surveyings have been confirmed with studies on the SPI trend, on dryness index and with remote sensing data for actual land use. The CRITERIA model has been implemented and calibrated to determine the soil water balance computed from the daily data of precipitation and temperature. Results confirmed the increment of water consumptions for the new kiwi fruit orchards: the requirement has been increasing from 43 m3/ha in1976 to 94 m3/ha in 1994 and 88 m3/ha in 2001, with a strong demand of irrigation and modifying the surface water resources equilibrium. Furthermore experiences in Demeter project have been useful to obtain a validated model of water balance simulation/seasonal forecasts in Desertnet project. Finally CRITERIA has been used to analyze changes of the water balance and water use in new climatic scenarios. Results show modification on the phenological cycle and growth stages of the kiwi plants. A new data bank has been implemented according with the INSPIRE methodology. Diffusion of the project results has been done by technical papers, a CD rom, a web site and a regional convention on the topics.

Key words:

water balance, remote sensing, seasonal forecasts, climatic change.

1. Introduzione

Lo scopo principale di ARPA-SIM al progetto Desertnet consiste nella messa a punto di strumenti utili ai processi decisionali per la gestione delle risorse idriche in ambito agricolo. Tale finalità si esplica attraverso lo sviluppo e la taratura del modello di bilancio idrico a scala territoriale (CRITERIA) e la sua applicazione in un’area di particolare sensibilità ai processi di desertificazione in associazione a strumenti previsionali. La diffusione dei risultati del progetto avviene con l’adozione di strumenti idonei alla sensibilizzare del settore agro-ambientale alle problematiche della desertificazione.

2. L’area pilota

Il progetto Desertnet ha previsto la realizzazione di una rete di aree pilota per lo studio, la lotta e la mitigazione dei processi di desertificazione. Le attività di progetto di ARPA-SIM hanno riguardato l’area valliva romagnola del fiume Lamone (Figura 1), che era stata già segnalata come vulnerabile dall’Autorità dei Bacini Regionali Romagnoli (ABR) nella prima stesura del Piano di Azione Nazionale di Lotta alla Siccità e Desertificazione (PAN,1999). Il processo che induce a fenomeni di desertificazione è stato individuato nell’eccessivo sfruttamento delle risorse idriche superficiali.

Per l’agricoltura l’unica possibilità di approvvigionamento idrico nella zona è rappresentata dall’acqua che scorre nei fiumi Lamone e Marzeno, che presentano un regime torrentizio. Pertanto nel periodo estivo l’eccessivo prelievo per l’irrigazione delle colture arboree fortemente idroesigenti è causa di frequenti crisi di portata e di conseguente degrado dell’ecosistema fluviale

Figura 1. Area pilota. Valle del Lamone (RA)

2.1. Inquadramento geografico ed amministrativo I confini esterni dei bacini fluviali del Lamone-Marzeno sono inquadrati all’interno delle seguenti coordinate

WGS84, GRAD ED50, UTM 32T

UL: N44.35000 E11.40000 UL: E 691463, N 4913625

LR: N43.85301 E11.92778 LR: E 735400, N 4859912

I bacini idrografici dei fiumi Lamone e Marzeno coprono complessivamente una estensione di 525 km2. A livello amministrativo la Provincia di Ravenna copre il 34% (17920 Ha) dell’area di studio, mentre il restante 28% (14700 Ha) è sotto la provincia di Forlì; circa 19890 Ha (38%) ricadono nella Regione Toscana.

Dal punto di vista geologico e geomorfologico, nel medio corso del fiume Lamone affiora la formazione marnosa-arenacea caratterizzata da potenti alternanze tra strati arenacei e marnosi. Le colline argillose e marnose sono diffusamente interessate da ampi sistemi calanchivi, più regolari che nelle argille scagliose. Sempre in questa fascia preappenninica si inserisce la vena dei Gessi Romagnoli che si estende nella zona di territorio tra la valle del Santerno e la valle del Lamone. Queste rocce, essendo meno erodibili di marne e argille, sono rimaste in risalto e formano alture a muraglia. Tale assetto geologico influisce direttamente sulla morfologia con sviluppo di forme aspre, con pendii a forte inclinazione e vallate strette ed incassate. La formazione si presenta impermeabile e priva di acquiferi sfruttabili. Da Brisighella fino a Faenza affiora la formazione delle argille grigio-azzurre plio-pleistoceniche con presenza di forme calanchive, pendii più dolci e vallate più ampie. La formazione risulta priva di falde acquifere. Verso Faenza allo sbocco del fiume Lamone nella valle si estende la conoide, zona di alimentazione delle falde di pianura.

Il territorio collinare presenta un notevole sviluppo agricolo, in particolare della frutticoltura. Lungo i fondovalle e i pendii più dolci le caratteristiche del terreno hanno permesso un forte sviluppo della frutticoltura idroesigente, in particolare actinidia, pesco e albicocco.

Analizzando la distribuzione delle curve di livello a 100 m, il territorio, nella sua parte Romagnola, può essere così suddiviso: 218 km2 situati a quote comprese tra i 50 e 300 m slm, 194 km2 tra 300-600 m slm e 8 km2 tra 600-900 m slm.

La Tabella 1 riporta la descrizione dei Suoli regionali in scala 1:250000 presenti nell’area di studio. La completa descrizione delle carattersistiche dei suoli è reperibile presso il sito: http://www.regione.emilia-romagna.it/cartpedo/legende/legenda_unita/legend.htm

Tabella 1. Database dei suoli presenti

Sottounità Descrizione Area (m2)

3Af Sedimenti fluviali a tessitura media 38461935.95

3Bc Antichi sedimenti fluviali a tessitura media e, localmente, fine 15197118.71

4Aa Sedimenti fluviali a tessitura media o fine 3967878.708

4Ba Sedimenti a tessitura media e fine 3597460.01

5Ab Materiali derivati da rocce prevalentemente argillose o pelitiche, con intercalazioni sabbiose (attribuite generalmente ad età pliocenica).

3527125.583

5Ba Materiali derivati da rocce prevalentemente pelitiche o marnose (Gruppo del Santerno).

40221344.09

5Bc Materiali derivati da rocce marnose ed arenacee (Formazione Marnoso-Arenacea Romagnola)

60916997.67

5Db Materiali derivati da rocce pelitiche ed arenacee stratificate (Gruppo del Santerno

9198191.572

5Dd Impurezze incluse in rocce gessose e dalle subordinate intercalazioni pelitiche e calcaree (Formazione Gessoso-Solfifera)

1537907.739

5Di Materiali derivati da rocce pelitiche ed arenacee (Formazione Marnoso-Arenacea Romagnola

3543975.377

5Dl Materiali derivati da rocce marnose ed arenacee (Formazione Marnoso-Arenacea Romagnola).

55382997.16

6Ce Depositi di versante, subordinatamente franosi, ed in materiali derivati da marne ed arenarie stratificate (Formazione Marnosa-Arenacea romagnola).

66171853.05

6Ea Materiali derivati da marne ed arenarie stratificate (Formazione Marnosa-Arenacea Romagnola).

23596476.07

2.2. Caratterizzazione ambientale e climatologica

Nella valle l’ABR ha avviato un’attività di monitoraggio per la determinazione del minimo deflusso vitale (MDV) e per il censimento degli ambienti naturali, al fine di adottare le misure necessarie per razionalizzare l’utilizzo delle risorse idriche e salvaguardare l’ecosistema fluviale. E’ risultato necessario monitorare i deflussi di magra del fiume, le portate reali degli attingimenti ed i reali fabbisogni idrici per la determinazione di un regime ecologicamente compatibile (REC). La Regione Emilia-Romagna ha attivato sul territorio alcune stazioni pluviometriche e termometriche. La sezione locale di ARPA prosegue l’esecuzione di rilievi in diversi punti stazione sul Lamone e sul Marzeno per la valutazione dello stato di qualità ambientale dei corsi d’acqua con impiego di indicatori biologici (IBE) e macrodescrittori chimico-fisici (Figura 2 e Figura 3).

I dati pubblicati e commentati su “Analisi ambientale della Comunità Montana dell’Appennino Faentino” (1999) hanno evidenziato un costante e leggero peggioramento della qualità ecologica negli anni, in particolare a partire dal 1996, più che per un appesantimento delle immissioni, per variazioni nel drenaggio del bacino e del prelievo irriguo e non irriguo.

Elaborazione LIM dal 01/01/1995 al 31/12/2003BACINO CORPO IDRICO STAZIONE COD. REGIONALE TIPO STAZIONE 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003LAMONE F. LAMONE P.te Mulino Rosso – Brisighella 08000200 AS 340 360 340 350 380 320 380 360 280LAMONE T. MARZENO P.te Ca' Piola – Modigliana 08000600 B 190 420 320 260 320 280 340 360 240LAMONE T. MARZENO P.te Verde – Faenza 08000700 AI 230 360 360 400 350 360 340 300 260LAMONE F. LAMONE P.te Ronco – Faenza 08000800 B 110 135 170 135 145 125 150 180 170LAMONE F. LAMONE P.te Cento Metri – Ravenna 08000900 AS 300 280 260 210 180 260 260 180 180

Elaborazione IBE dal 01/01/1995 al 31/12/2003BACINO CORPO IDRICO STAZIONE COD. REGIONALE TIPO STAZIONE 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

LAMONE F. LAMONE P.te Mulino Rosso – Brisighella 08000200 AS 3 2 2 3 2 2 2LAMONE T. MARZENO P.te Ca' Piola – Modigliana 08000600 B 1 2 2 2 2 3 2 2LAMONE T. MARZENO P.te Verde – Faenza 08000700 AI 4 4 3 4 4 4 3 3 4LAMONE F. LAMONE P.te Ronco – Faenza 08000800 B 4 4 4 5 4 4 4LAMONE F. LAMONE P.te Cento Metri – Ravenna 08000900 AS 5 4 4 4 4 Figura 2. Valori LIM (livello inquinamento macrodescrittori) e IBE (indice biotico esteso)

BACINO CORPO IDRICO STAZIONE COD. REGIONALE TIPO STAZIONE TIPO C.I. 2000 2001 2002 2003LAMONE F. LAMONE P.te Mulino Rosso – Brisighella 08000200 AS Corpi idrici naturali Classe 3 Classe 2 Classe 2 Classe 2LAMONE T. MARZENO P.te Ca' Piola – Modigliana 08000600 B Corpi idrici naturali Classe 2 Classe 3 Classe 2 Classe 2LAMONE T. MARZENO P.te Verde – Faenza 08000700 AI Corpi idrici naturali Classe 4 Classe 3 Classe 3 Classe 4LAMONE F. LAMONE P.te Ronco – Faenza 08000800 B Corpi idrici naturali Classe 5 Classe 4 Classe 4 Classe 4LAMONE F. LAMONE P.te Cento Metri – Ravenna 08000900 AS Corpi idrici naturali Classe 4 Classe 4 Classe 4 Classe 4 Figura 3.Valori SECA (indice dello stato ecologico dei corsi d’acqua)

Classi legenda SECA legenda LIM Legenda IBE

1 elevato elevato 480 – 560 non inquinato

2 buono buono 240 – 475 poco inquinato

3 sufficiente mediocre 120 – 235 inquinato

4 scadente scadente 60 – 115 molto inquinato

5 pessimo pessimo < 60 fortemente inquinato

Tabella 2. Legenda dei valori tabellari di Figura 2 e Figura 3

I parametri meteorologici osservati nell’ambito di bacino denotano una diminuzione delle precipitazioni di circa il 10% nell’ultimo ventennio (Figura 4). Il regime delle portate del fiume Lamone risulta in forte diminuzione nel periodo estivo rispetto ai valori riscontrati nel decennio 1973-1981, quando non erano presenti coltivazioni fortemente idroesigenti.

1030

681

934

1016

578

813

735

949

748

555

726

913

844

628

805

614

739

1015

717764

y = -5,1086x + 843,91

0

200

400

600

800

1000

1200

1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

anno

mm

Figura 4. Brisighella: precipitazioni cumulate e tendenza nel periodo 1984-2003

Le indagini iniziali sono state suffragate da studi originali di ARPA-SIM che hanno riguardato il trend dell’indice SPI (standardized precipitation index) e dell’indice di aridità.

Sulle serie storiche di dati mensili disponibili su tutta la regione per almeno cinquanta anni, è stato calcolato l’indice SPI per valori a 24 mesi, che rappresenta l’arco temporale più corrispondente all’inerzia del sistema pianta-suolo, e ne è stata valutata la tendenza nelle diverse aree.

Dalla Figura 5 si osserva una tendenza negativa su quasi tutta la regione ad esclusione della sola fascia sud-orientale dove, al contrario, si denota una qualche tendenza alla crescita dell’indice. L’indice risulta diminuire con maggiore evidenza sulle aree centrali ed appenniniche della regione, con valori massimi del trend dell’ordine di -0.0035 unità SPI/anno. Ad un’analisi più dettagliata, secondo il trend dell’indice SPI, l’area regionale dove si colloca la Valle del Lamone è soggetta a progressiva riduzione degli apporti meteorici.

-0.0003

-0.0005

0

-0.001-8E-005-0.0008

-0.0008-0.0015

-0.0003-0.0012

-0.0009

-0.0012-0.0007

-0.0018-0.0021

-0.001

0.00040.0004

-0.001

1707

1713

1719

1750

17771778

18371885

1921

1932

2207

2276

2283

23012337

2338

2349

2358

2414-0.0035

-0.003

-0.0025

-0.002

-0.0015

-0.001

-0.0005

0

0.0005

0.001

0.0015

Figura 5. Trend dell’indice SPI a 24 mesi.

Più in particolare da un esame dell’indice SPI medio annuale a 24 mesi appaiono un certo numero di eventi siccitosi di diverso rilievo (evidenziati in Figura 6) la cui durata ed intensità appaiono in aumento negli ultimi venti anni. In Emilia-Romagna infatti, in particolare negli ultimi 20 anni, si assiste ad una progressiva riduzione delle precipitazioni che porta verso condizioni di moderata siccità. Tale segnale risulta essere abbastanza omogeneo, soprattutto sul settore centro-occidentale della regione, mentre la fascia costiera esibisce una lieve controtendenza.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1954

1956

1958

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

12

34 5

6

7 9

8

Figura 6. Indice SPI medio regionale a 24 mesi. Gli eventi siccitosi sono evidenziati con cerchi rossi.

L’indice di aridità (P/ETP) calcolato sui dati di precipitazione ed evapotraspirazione del periodo 1988-2001 colloca l’area del bacino medio ed inferiore del fiume Lamone tra le zone secche(Figura 7).

0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

Carta dell'indice di aridità (P/ETP) calcolato con 199 stazioni (dal 1988 al 2001)

Figura 7 Mappa regionale dell’indice di aridità calcolato con i valori di precipitazione ed evapotraspirazione potenziale (secondo Hargreaves).

3. Il telerilevamento

Le ricerche di approfondimento ambientale e territoriale sono state integrate con l’ausilio di tecniche di telerilevamento e di rilievo al suolo. Le indagini hanno portato alla selezione di una area ristretta di studio presso la cittadina di Brisighella, che meglio può rappresentare la situazione generale della valle, sia per la variazione dell’uso del suolo agricolo che per le condizione di stress a cui è sottoposto l’ambiente fluviale.

Nella valle del fiume Lamone, (Figura 8) le serie storiche di immagini telerilevate sono state utilizzate per recuperare informazioni sulle variazioni di uso del suolo. Nell’area è di particolare interesse la coltura dell’actinidia, che si è diffusa negli ultimi anni, sostituendo la vite. L’actinidia è tipicamente una coltura con elevata esigenza idrica. Infatti, l’incremento degli eventi siccitosi e l’assottigliarsi delle risorse idriche superficiali non solamente nei periodi stagionali di maggior richiesta, induce gli agricoltori ad assicurarsi riserve d’acqua con la costruzione di piccoli bacini idrici alimentati dal fiume, dai suoi affluenti o posizionandoli negli impluvi naturali.

Figura 8. Immagine telerilevata della valle del fiume Lamone. Il rettangolo rosso indica la localizzazione dell’area pilota.

L’area, che ha una superficie di circa 46 km2, è stata studiata attraverso l’analisi di immagini telerilevate sia da piattaforme satellitari che da aerovelivoli.

Nello specifico, sono state utilizzate le seguenti immagini telerilevate:

− immagine Landsat 5 TM (1993) a 25 m di risoluzione (bande 4, 5, 3) − immagine ASTER (2001) bande VNIR-SWIR, ricampionato a 30 m − foto aeree storiche (1976), a 1 m di risoluzione − ortofoto AIMA (1996), a 1 m di risoluzione − ortofoto AGREA (2001), a 1 m di risoluzione

La successione multitemporale dei dati telerilevati è stata utilizzata per migliorare l’accuratezza della classificazione dell’uso del suolo. I dati sono stati analizzati e classificati in modalità automatica assistita. La classificazione è avvenuta tramite una campagna di rilievo con la raccolta dei punti di test e la loro individuazione e digitalizzazione sulla immagine Aster del 20-09-01 a 15 m VNIR, per individuare le firme spettrali delle classi di uso del suolo.

Durante il rilievo è stato descritto il tipo di copertura e, in caso di impianti arborei, il sesto d’impianto ed una indicazione della qualità della copertura.

Tabella 3. Classi di copertura del suolo

Classi Descrizione

k kaki

dd drupacee a spalliera

d drupacee a vaso

p pascoli

s seminativi

sn calanchi

v-o vigneti e oliveti

E’ stata effettuata l’analisi statistica di separabilità tra le varie classi individuate e l’influenza di alcune variabili che modificano potenzialmente i dati delle immagini. L’analisi è stata eseguita in automatico in ambiente ENVI con due differenti algoritmi e affinata tramite introduzione di variabili legate agli aspetti geomorfologici del territorio. Un ulteriore controllo per discriminare la classe più problematica v-o è stato l’indice derivato da SAVI (Soil Adjustment Vegetation Index) diviso la banda 5.

Dall’immagine Aster è stato creato il dato NDVI, utilizzato per discriminare tra aree vegetate e aree non vegetate.

È stata poi analizzata la matrice di confusione per valutare la percentuale di affidabilità della classificazione automatica assistita. Considerando le classi k e dd, che sono a più alta richiesta di irrigazione, la percentuale di affidabilità è risultata superiore al 99%.

4. Il modello di bilancio idrico

Nell’ambito del progetto è stato implementato e tarato il modello di bilancio idrico CRITERIA (Controllo delle Riserve Idriche TErritoriale per la Riduzione dell’Impatto Ambientale).

Il modello CRITERIA è stato impostato in due versioni, una geografica, specificamente predisposta per simulazioni sul territorio della regione Emilia-Romagna, e una non geografica, denominata Banco di Prova, genericamente utilizzabile per gestire casi-studio di cui siano noti i dati rilevanti.

Il modello permette la determinazione del bilancio idrico di un suolo nudo o coltivato, tenendo in considerazione di tutti gli apporti idrici e le perdite d’umidità. Il concetto è contenuto nella seguente espressione del bilancio: P + I + F – D – R – E – T + ∆U = 0.

I termini dell’equazione, espressi in mm, rappresentano i seguenti fenomeni:

− P, precipitazioni; − I, irrigazione; − Af, acqua di falda (di cui le piante possono usufruire per risalita capillare); − D, drenaggio, quantità di acqua che non può essere trattenuta dal terreno e percola nel

sottosuolo; − R, ruscellamento, ovvero quantità di acqua che non riesce ad infiltrarsi e scorre sulla

superficie del terreno (o immediatamente al di sotto) confluendo nei canali; − E, evaporazione, ovvero quantità di acqua evaporata direttamente dal terreno; − T, traspirazione, ovvero quantità di acqua evaporata dal terreno per il tramite delle piante; − ∆U, variazione del contenuto di acqua lungo il profilo del terreno.

La somma dei termini del bilancio deve risultare nulla e ogni termine può essere calcolato se sono noti tutti gli altri.

Il bilancio è effettuato nei diversi strati del profilo del suolo, scelti dall’utente, attraversati o meno dagli apparati radicali della coltura, restituendo il valore del contenuto idrico utile per il bilancio complessivo.

Il modello considera e calcola anche il drenaggio lungo il profilo, per determinare l’eventuale ricarica delle falde ed il rischio potenziale di un loro inquinamento. Considera inoltre il ruscellamento, per stabilire l’ammontare delle perdite idriche dovuto allo scorrimento superficiale.

Le quantità di alcuni fattori di bilancio sono facilmente misurabili (P, I), le altre vengono normalmente stimate mediante formule più o meno complesse, a partire dai dati meteorologici, dalle caratteristiche del terreno e da quelle delle colture.

Il modello fa quindi uso di tre strati informativi georeferenziati: dati meteorologici, pedologici e agronomici.

I dati meteorologici sono interpolati spazialmente su un grigliato preimpostato, ma modificabile dall’utente, con dimensione del lato di 5 km. Il metodo di interpolazione è basato sull’inverso della distanza, con esponente a scelta. Sono state implementate anche funzioni di interpolazione più sofisticate che utilizzano il kriging, il metodo Shepard ed il metodo JRC, quest’ultimo valido solo per la precipitazione.

Il layer informativo del suolo è costituito dalle informazioni vettoriali della carta dei suoli dell’area territoriale prescelta per l’elaborazione ed è associato ad un database con le caratteristiche fisico-chimiche ed idrologiche degli orizzonti relativi ai diversi tipi di suolo.

Figura 9.Carta regionale dei suoli (1:50.000)

Attualmente il modello permette la scelta tra la mappa regionale 1:50.000 per i soli suoli di pianura (Figura 9) e quella 1:250.000, che copre tutto il territorio regionale. L’introduzione di quest’ultima carta ha comportato alcune modifiche al modello, per tenere conto dello spessore ridotto dei suoli di collina e di montagna rispetto a quelli di pianura. Nel modello, il suolo è

infatti schematizzato come un pacchetto di strati di spessore crescente con la profondità sul quale sono applicate le funzioni di calcolo di bilancio.

La struttura modulare del modello stesso permette l’inserimento di qualunque fonte cartografica purché caratterizzata da dati vettoriali.

Il terzo layer informativo necessario per il calcolo del bilancio idrico è quello delle colture. Nel modello è possibile scegliere la coltura e impostarla per uno o più anni, oppure stabilire direttamente una rotazione colturale che viene associata ad una zona o all’intera area di studio. Per ogni coltura è stato associato un database (Figura 10) in cui sono specificati i parametri di crescita, i gradi giorno in cui si deve dare avvio agli interventi irrigui, i volumi di irrigazione che devono essere restituiti, e le altre informazioni sulla conduzione agronomica (lavorazioni, concimazioni, etc.).

Figura 10. Informazioni colturali presenti nel database del modello CRITERIA.

Il modello determina il bilancio idrico dei suoli a partire dai dati giornalieri di precipitazione e temperatura, attraverso il calcolo dell’evapotraspirazione e degli altri fattori influenzanti positivamente o negativamente il bilancio stesso. La simulazione può essere effettuata a varia scala, partendo dall’unità minima del campo coltivato, fino all’intero territorio regionale.

Le uscite del modello riguardano i dati colturali (ad es. lo sviluppo radicale, il LAI o indice di sviluppo fogliare), i dati idrologici (ad es. umidità, deficit idrico, drenaggio e ruscellamento), i dati agronomici (ad es. irrigazione) ed agroambientali (ad es. dilavamento dei fitofarmaci e percolazione dei nutrienti).

I risultati di bilancio sono restituiti in formato di tabella, mappa o grafico. Nel formato grafico (Figura 11) e in quello tabulare è rappresentata l’evoluzione temporale di una o più variabili relative ad un punto del territorio selezionato a piacere dall’utente (ad es. profili verticali di umidità e deficit idrico).

Figura 11. Umidità lungo il profilo del suolo simulato (mm).

Nel formato mappa (Figura 12), invece, le informazioni riguardanti una variabile sono relative ad un giorno determinato oppure ad un periodo, in una scala compresa tra la carta regionale e quella della singola azienda.

Figura 12. Simulazione dell’irrigazione del pero nella pianura modenese (2003)

I risultati su mappa sono espressi per ogni unità di simulazione, ovvero secondo una griglia con celle di dimensione definita dall’utente in base alla grandezza dell’area di studio; ogni punto dell’area è quindi il risultato della interazione di una cella meteo, una coltura e un tipo di suolo.

È stata inoltre implementata la possibilità di realizzare automaticamente mappe dei dati meteo e dei risultati di simulazione con il programma GS Surfer 7, concepito per interpolare dati con metodi geostatistici e per disegnare curve di livello, permettendo di superare la tipica grafica a reticolo.

Durante il progetto è stata effettuata la revisione della struttura del modello. Sono state inoltre adeguate le routine di calcolo per l’utilizzo dei dati di previsione stagionale provenienti dal progetto DEMETER (V Programma Quadro dell’Unione Europea)

5. Risultati

Lo studio vuole dimostrare la valenza del modello di bilancio idrico CRITERIA come strumento di analisi e programmazione territoriale, evidenziando le diverse esigenze idriche del settore agricolo. Il lavoro è stato condotto considerando la sola variazione dell’uso reale del suolo. Non è quindi stata valutata la tendenza del clima così come dimostrata nelle indagini preliminari; in alternativa è stata utilizzata la climatologia dei dati termopluviometrici delle stazioni di interesse.

Questa scelta operativa permette di sottolineare le ricadute sul territorio della sola pressione dovuta alle attività agricole. Con l’introduzione degli effetti della variabilità climatica si sarebbero ottenuti risultati ancora più marcati, ma non si sarebbe evidenziata l’informazione principale che era alla base delle iniziali denunce della ABR, ovvero l’importante introduzione della coltivazione dell’actinidia.

Il risultato dello studio è schematizzato in tre carte dell’area di 46 km2 intorno la cittadina di Brisighella, riguardanti le necessità di risorse idriche per scopi irrigui nel 1976, 1994 e 2001. Nella produzione delle tre carte è stata utilizzata la stessa scala cromatica per un loro immediato confronto.

Figura 13. Irrigazione simulata nell’area di studio (uso del suolo 1976)

Nella carta relativa al 1976 (Figura 13) si può notare un’ampia zona che non richiede irrigazione essendo coltivata a cereali autunno vernini. Qualche cella risulta coltivata prevalentemente ad erba medica e solo pochi settori a frutteto e vigneto (area di colore più scuro). Si ricorda che ogni cella misura 500 m di lato.

Figura 14. Irrigazione simulata nell’area di studio (uso del suolo 1994)

Nel 1994 (Figura 14) si nota una riduzione drastica delle aree coltivate, come si deduce anche dalla mappa dell’uso del suolo, a favore di nuovi calanchi, aree a vegetazione arbustiva ed arborea in evoluzione, ed estensione delle aree urbanizzate. Inoltre si è sviluppata la coltivazione dell’actinidia accanto all’asta fluviale e ciò comporta un aumento del consumo idrico per scopi irrigui (aree di colore più scuro).

Figura 15. Irrigazione simulata nell’area di studio (uso del suolo 1994)

Nel 2001 si può notare un’ulteriore diminuzione delle zone coltivate (minore area irrigata e diminuzione delle celle colorate). Nelle aree coltivate si nota una diminuzione dell’area dedicata alla coltivazione di actinidia, a favore di una riconversione verso altre specie frutticole.

Tabella 4. Consumi totali ed ettari irrigati

anno volume irriguo totale (m3) ettari irrigati nell'area volume irriguo/ha (m3)

1976 69530 1625 43

1994 229830 2450 94

2001 222320 2525 88

I risultati confermano le interpretazioni basate sulle sole misurazioni ambientali effettuate dalla ABR. I consumi idrici ad ettaro di tutta l’area campione con l’introduzione della coltura di actinidia sono passati dai 43 m3 del 1976 ai 94 m3 del 1994 e agli 88 m3 del 2001, determinando una forte richiesta di contributi irrigui e pesando sull’equilibrio idrico della valle già alterato dalla riduzione degli apporti pluviometrici. I consumi totali dell’area, in considerazione di tutte le colture presenti, sono passati dai 69530 m3 del 1976 ai 229830 m3 del 1994 e ai 222320 m3 del 2001 (Tabella 4)

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1976 1994 2001anno

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mc/

Ha

mc/ettaroettari irrigati

Se si confrontano le superfici coltivate ed irrigate con le necessità irrigue annue per ettaro, si evidenzia (Figura 16) come ad un incremento delle prime corrisponde una diminuzione di richiesta in volumi d’acqua nell’ultimo periodo.

Figura 16. Confronto tra la variazione di apporti irrigui per ettaro e ettari irrigati nei tre anni (1976, 1994 e 2001).

Questo conferma l’aumento del comparto frutticolo a scapito dei seminativi, ma anche il prevalere di colture arboree meno esigenti nell’intervallo 1994-2001. All’interno dell’area di studio, rappresentata dalla griglia dei risultati, è inoltre possibile analizzare i risultati sulle singole celle, evidenziando situazioni esemplificative; come campione è stata scelta un area coltivata ad actinidia, secondo l’uso del suolo del 2001.

In una prima simulazione non sono considerati apporti irrigui: nel grafico (Figura 17) sono riportati i valori delle precipitazioni negli ultimi 15 anni, la traspirazione massima (TM; curva rossa), possibile solo in condizioni ideali di piena accessibilità idrica, la traspirazione reale (TR; curva verde), dipendente dalla disponibilità idrica del suolo, ed il confronto tra le due ultime grandezze (TM-TR).

L’andamento della traspirazione reale è abbastanza correlato positivamente a quello delle precipitazioni annuali, sebbene la traspirazione sia influenzata anche dal fattore termico. che regola lo sviluppo della pianta. I suoi valori sono sempre piuttosto bassi (200-400 mm annui).

La curva viola indica la differenza tra traspirazione massima e traspirazione reale; la sua tendenza è rappresentata dalla lineare con equazione esplicitata nel grafico e risulta ad incremento costante di circa 5 mm annui.

Simulazione con CRITERIA senza irrigazione

y = 5.7667x + 412.27

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1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

anno

mm

Prec TraspMax TraspRealeTM-TR Lineare (TM-TR)

Figura 17. Andamento di precipitazione e traspirazione (reale e massima) negli anni 1988-2003

Nella seconda simulazione (Figura 18), il modello di bilancio idrico considera anche la variabile “irrigazione”. In questo caso la traspirazione massima rimane ovviamente invariata, rispondendo essa a variabili non condizionate direttamente dai fattori meteorologici, mentre la traspirazione reale aumenta notevolmente, rispetto all’andamento nella Figura 17, e raggiunge estremi compresi tra 550 e 700 mm. La traspirazione reale risente quindi della maggior disponibilità idrica legata agli apporti irrigui, che permette una maggiore traspirazione alla pianta.

L’irrigazione cumulata annuale si attesta su valori che variano dai 200 ai 450 mm (in base alle annate più o meno piovose): valori piuttosto elevati a confronto con le necessità delle altre colture insistenti nella stessa area.

La differenza tra la traspirazione massima e la traspirazione reale risulta in aumento negli anni, ma la tendenza è inferiore a quella del caso non irrigato: circa 3 mm annui.

Simulazione con CRITERIA inserendo l'irrigazione

y = 3.8791x + 115.84

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1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

anno

mm

Prec TraspReale TraspMaxIrrig TM-TR Lineare (TM-TR)

Figura 18. Andamento di precipitazione, traspirazione (reale e massima) ed irrigazione negli anni 1988-2003

Nelle condizioni climatiche descritte per l’area di studio, solo la Figura 18 rappresenta un caso reale per il mantenimento in produzione della coltura, poiché essa richiede normalmente apporti irrigui pari alla restituzione complessiva del suo fabbisogno idrico annuo. Le irrigazioni continue nel periodo estivo permettono il mantenimento della fisiologica differenza tra TM e TR entro valori non compromettenti lo sviluppo della pianta, ma incidono fortemente sulla richiesta idrica agricola.

6. Il modello CRITERIA e le previsioni stagionali

Negli ultimi decenni la nostra comprensione del sistema climatico è considerevolmente migliorata, ponendo i preliminari per la possibilità di effettuare previsioni stagionali attendibili. Le previsioni stagionali hanno un enorme impatto sulla società, tanto che la Commissione Europea ha finanziato su di esse diversi programmi di ricerca tra i quali Provost, Demeter e Ensembles. In campo agricolo disporre di una previsione stagionale potrebbe consentire di prendere più razionalmente sia decisioni a corto raggio che decisioni strategiche e di pianificazione. Bisogna comunque puntualizzare che alle nostre latitudini le previsioni stagionali debbono essere considerate come un prodotto sperimentale.

Gli attuali sistemi di previsione stagionale si basano sull’effettuazione simultanea di un insieme di previsioni che partono da condizioni iniziali molto simili ma non uguali tra loro; questo approccio permette di garantire la possibilità di utilizzo congiunto di tutte le migliori prestazioni dei diversi modelli.

ARPA-SIM ha partecipato al progetto di ricerca DEMETER (Development of a European Multimodel Ensemble system for seasonal to inTERannual prediction), finanziato nell’ambito del V Programma Quadro dell’Unione Europea, che si è posto come obiettivo lo sviluppo di un ben convalidato sistema multi-modello per le previsioni a lungo termine (da stagionali a interannuali), stabilendo anche la pratica utilità di un tale sistema, in particolare nei settori agricolo e sanitario.

I modelli utilizzati, in questo progetto, erano sette, e le varianti delle condizioni iniziali erano nove, per cui per ogni giorno e per ogni punto del globo erano disponibili ben 63 diverse previsioni. Le previsioni venivano effettuate in quattro diversi momenti dell’anno e si spingevano fino ai successivi sei mesi. Per verificarne l’attendibilità, le previsioni sono state effettuate per tutto il quarantennio 1960-2000 e confrontate con i dati meteorologici relativi a quel periodo, archiviati presso il Centro europeo.

ARPA-SIM ha verificato la possibilità di migliorare la stima precoce delle rese potenziali del grano in Val Padana applicando le previsioni stagionali. È stato integrato il modello di bilancio idrico Criteria con il modello olandese di crescita delle colture, Wofost (WOrld FOod Studies, Supit et al., 1994), utilizzato dall’ European Joint Research Centre (JRC), nel sistema di previsioni delle rese in Europa (MARS). Il modello Wofost è in grado di simulare la crescita colturale sia in condizioni potenziali (si considerano come fattori limitanti solamente la radiazione e le temperature) che in condizioni di stress idrico.

La validazione del modello Criteria/Wofost è stata effettuata sostituendo i coefficienti originari con i coefficienti di allocazione proposti da Marletto e van Keulen (1984). I risultati indicano una buona accuratezza dei valori di biomassa simulati con quelli osservati e una correlazione meno significativa tra i valori osservati e simulati di LAI. Questo comportamento trova un riscontro nei risultati di Bannayan et al. (2003).

Il lavoro ha dimostrato che, almeno per gli anni dello studio, un piccolo ma sostanziale miglioramento delle previsioni di resa potenziale era possibile rispetto a quanto di meglio si riesce a fare senza le previsioni stesse.

L’esperienza raggiunta e la complessità e versatilità della nuova metodologia adottata hanno permesso, entro il progetto Desertnet, di poter disporre di un sistema convalidato (modello di simulazione/ previsioni stagionali) che fornisce output rigorosi e utilizzabili per decisioni in ambito programmatorio.

7. Valutazione delle ricadute del cambiamento climatico nell’area romagnola

I cambiamenti climatici e le variazioni ambientali sono oggetto importante di ricerca scientifica, oltre che di ampio interesse politico ed economico, in quanto possono incidere significativamente sulla qualità della vita e delle attività umane, che a loro volta possono influenzare il clima in generale.

Nell’ultimo rapporto dell’IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001), riporta un tasso attuale di riscaldamento della temperatura alla superficie pari a 0.15 gradi per decennio, con maggiori variazioni registrate nell’emisfero nord alle latitudini più elevate (incrementi nell’ultimo decennio di 3-5 °C rispetto al secolo precedente).

L’aumento delle temperature si è osservato anche sul territorio italiano. Uno studio di ARPA-SIM sul Nord Italia (Cacciamani e al., 2001), ha rilevato negli ultimi quarant’anni una tendenza all’aumento delle temperature, con un tasso di circa +0.03 °C/anno, che risulta superiore a quello medio sia a scala globale che europea.

Per quanto riguarda le precipitazioni, nel corso degli anni ’90 hanno fatto registrare un aumento alle latitudini elevate (tra lo 0.5 e l’1% per decennio), e una riduzione alle medie e basse latitudini (-0.3 / -0.5% per decennio). Sul Bacino del Mediterraneo, in particolare, sembra assai evidente e significativa la diminuzione delle precipitazioni durante tutte le stagioni a partire dalla fine degli anni 50 ad oggi (Piervitali e al., 1998).

Oltre che come quantità totale, le piogge sembrano aver cambiato anche le modalità con cui si verificano: alle medie ed elevate latitudini la frequenza delle piogge intense è aumentata dal 2 al 4%.

Le conseguenze dirette di questo andamento sono: da una parte la maggiore incidenza delle situazioni di alluvione causate da forti piogge, dall’altra una progressiva tendenza alla desertificazione.

I modelli, in generale, prevedono un aumento dell’intensità dello stress sulle piante, con ripercussioni negative sull’andamento fenologico e di conseguenza sulla produttività (Osborne et al. 2000; Chidumayo 2001; Crescente et al. 2001, El_Shaer H.M. et al, 1997).

Sebbene la valutazione del rischio climatico sia un argomento ampiamente trattato, in particolare negli studi a scala globale e continentale, sono state comunque evidenziate (Parry e Rosenzweig, 1994, Parry et Al, 1988-1989) le difficoltà che si incontrano nella valutazione del rischio climatico per le colture e le aree agricole quando si lavora a una scala spaziale di tipo locale.

L’obiettivo che ARPA-SIM si è proposta in Desertnet è quello di utilizzare il modello di bilancio idrico CRITERIA per analizzare i cambiamenti possibili nel bilancio idrico e nell’uso della risorsa acqua in caso di cambiamento climatico.

Lo strumento utilizzato è quello dei cosiddetti scenari, che sono definibili come una descrizione del futuro assumendo che questo sia in funzione di una particolare successione di eventi stabiliti a priori. Quindi il ruolo degli scenari non è quello di prevedere il futuro, ma di fornire un ventaglio di possibili situazioni in modo da poter effettuare un analisi più ampia circa le possibili variazioni di un sistema.

Ogni scenario ha le proprie driving forces (Indici dello Scenario), ossia un insieme di indici geopolitici che guidano l'evoluzione dello scenario stesso in accordo con un modello di sviluppo generale (Tabella 5)

Tabella 5.Indici geopolitici considerati dagli scenari climatici

I modelli di sviluppo generale adottati sono stati pubblicati dalla International Panel of Climate Change nello “Special Report on Emission Scenarios (SRES)”, 2000. In generale i modelli prevedono un ventaglio di scenari climatici futuri, nei quali la variabilità del risultato dipende dall’ipotesi adottata di emissione dei gas serra nei prossimi cento anni, dal modello previsionale utilizzato, dalla tecnica di simulazione (Figura 19).

Figura 19. Emissione di anidride carbonica in relazione ai tipi di scenario

Tutti i modelli sono comunque concordi sull’aumento della temperatura globale.

Indici dello scenario A1 A2 B1 B2

Crescita di popolazione bassa alta bassa media

Uso dell’energia alta alta bassa media

Cambio nell’uso suolo bassa media alta media

Disponibilità delle risorse media bassa bassa media

Pace e direzione tecnologica rapida bassa media media

7.1. Il modello CRITERIA come strumento di previsione Nello studio di ARPA-SIM sono stati applicati gli scenari climatologici A2 e B2 derivanti dal modello di circolazione generale (GCM) collaudato dell’Hadley Centre (HadCM3 - risoluzione circa 300 km).

Limitatamente all’area del Mediterraneo, le simulazioni fornite con gli scenari di emissione A2 e B2 danno un aumento delle temperature superiore all’aumento globale durante i mesi estivi, mentre in inverno l’anomalia (positiva) sembra leggermente minore a quella globale. Gli scenari prevedono inoltre un calo delle massime invernali, sostanzialmente da ricondurre ad un aumento della copertura nuvolosa (Figura 20).

Per quanto concerne la precipitazione i dati delle serie meteorologiche dei due scenari, non presentano un chiaro segnale, come invece per la temperatura, anche se lo scenario A2 mostra un leggero trend negativo. Lo scenario B2 indica inoltre, una media delle piogge annue inferiore allo scenario A2 (Figura 21)

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075Prec- A2 Lineare (Prec- A2)

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075Prec- B2 Lineare (Prec- B2)

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075Prec- B2 Lineare (Prec- B2)

Figura 21. Andamento delle precipitazioni previsto nei due scenari climatici A2 e B2

Nello studio di ARPA-SIM sono state utilizzate le serie meteorologiche dal 1990 al 2098 derivate dai due scenari e fornite dal CNR-IBiMet, nell’ambito del progetto di ricerca italiano Climagri, come input per il modello di bilancio idrico CRITERIA.

È stata quindi effettuata una simulazione puntuale nell’area di studio, utilizzando un suolo rappresentativo dell’area (tipo Bellaria) dell’archivio dei suoli dell’Emilia Romagna, su cui è stata considerata presente la coltura dell’actinidia per tutti gli anni di studio, tenendo conto di un stagione irrigua più estesa rispetto alle normali simulazioni, in previsione di un cambiamento nella fenologia della coltura.

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075Tmed_ a2 Lineare (Tmed_ a2)

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075Tmed_ a2 Lineare (Tmed_ a2)

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Tmed_ b2 Lineare (Tm ed_ b2)

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2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075

Tmed_ b2 Lineare (Tm ed_ b2)

Figura 20. Previsioni della variazione di temperatura nel 2100 ottenute con due diversi scenari di emissione: Scenario A2 con emissione di CO2 nel 2100 pari a sei volte i valori attuali; scenario B2 con emissione di CO2 nel 2100 pari a due volte i valori attuali. Fonte: IPCC, WG1, rapporto 2001, Summary for policymakers.

Quello che si può osservare dai risultati è infatti, un anticipo del ciclo fenologico e degli stadi di crescita della coltura. L’anticipo può essere evidenziato dal trend positivo della curva della somma gradi giorno (Figura 22), che è correlata con lo sviluppo fenologico, e dalla curva nei diversi anni dell’indice di area fogliare (LAI), che è un indice della crescita ponderale della pianta (Figura 23 ).

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2015 2018 2021 2024 2027 2030Sommagg - A2 Sommagg - B2 .

Figura 22. Somma gradi giorno nei due scenari A2 e B2 per gli anni di simulazione

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1-gen 20-feb 11-apr 31-mag 20-lug 8-set 28-ott 17-dic

A2-1990 A2- 2030

Figura 23. Valle del Lamone, actinidia: indice di copertura fogliare (LAI) per i due scenari A2 e B2 negli anni 1990 e 2030

Sebbene entrambi gli scenari prevedano un aumento della temperatura, la differenza nella media e delle distribuzioni delle precipitazioni determinano la sostanziale differenza nella distribuzione e nei valori degli apporti irrigui medi complessivi ed annuali (Figura 24 e Figura 25).

La variabilità dei fattori ambientali e meteorologici sono un elemento chiave nel determinare la produzione agricola. La variabilità interannuale del clima e, in particolare, delle precipitazioni rappresentano infatti una componente intrinseca del sistema.

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2 0 1 5 2 0 1 7 2 0 1 9 2 02 1 2 0 2 3 2 0 2 5 2 0 2 7 2 0 2 9Ir ri g - a2 L i n e a re (I rri g - a 2 )

Figura 24. Irrigazione simulata per l’actinidia, secondo lo scenario A2, per il periodo 2015-2030.

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2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029Ir rig - b2 Lineare ( Ir rig - b2)

Figura 25. Irrigazione simulata per l’actinidia, secondo lo scenario B2, per il periodo 2015-2030.

Il modello, in conclusione, è riuscito a simulare gli effetti dell’aumento della temperatura sul ciclo fenologico, indicandone la variazione in anticipo e in durata. Restano da migliorare le prestazioni del modello sulle interazioni tra il ciclo fenologico e la fisiologia della pianta in condizioni diverse da quelle attuali (ciclo anticipato).

Infine, poiché il modello di bilancio idrico CRITERIA non considera le interazioni tra l’anidride carbonica dell’atmosfera e la pianta, le simulazioni eseguite non risentono dei possibili effetti dell’aumento di anidride carbonica sulla crescita della pianta e quindi sul suo consumo idrico futuro.

8. La banca dati

A corredo dell’azione pilota e come strumento informativo a disposizione degli altri partner e di coloro che si avvicinano alle tematiche di siccità e desertificazione è stata costituita una banca dati secondo l’impostazione della metodologia INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe), il sistema europeo che ha lo scopo di organizzare ed uniformare gli archivi di dati raster e vettoriali spazialmente distribuiti presenti nei paesi membri.

Inspire mira a creare e mantenere una “infrastruttura per le informazioni spaziali in Europa”, permettendo agli utenti finali di identificare e avere accesso a informazioni georiferite, dal livello locale a quello globale.

L’organizzazione della Banca Dati non risulta articolata e differenziata secondo relazioni di dipendenza funzionale e cognitiva complesse, bensì è descrivibile in soli quattro livelli di approfondimento che raccolgono tutte le informazioni sotto forma di dati e metadati.

La banca dati agro-ambientale di ARPA-SIM comprende principalmente dati meteorologici, satellitari, pedologici, colturali, geologici, geomorfologici, idrologici, orografici e metadati riguardanti confini e siti di monitoraggio.

9. Informazione e divulgazione

Il progetto DESERTNET, nello spirito proprio del programma INTERREG, prevede un ampio uso di tecnologie avanzate per la condivisione di informazioni e risultati di studi e ricerche, al fine di costituire una rete comunicativa tra i partner e gli utenti qualificati, che vogliano trarre spunto dalle esperienze congiunte per migliorare l’approccio integrato alle tematiche della siccità e desertificazione nel bacino del Mediterraneo.

ARPA-SIM partecipa alla animazione della piattaforma di servizi, quale azione specifica dello Chef de File (NRD) a supporto dell’intero progetto, finalizzata allo scambio ed alla disseminazione delle conoscenze presso gli utenti finali nel campo del controllo o lotta alla desertificazione. La divulgazione in ambito regionale rappresenta comunque il necessario completamento delle attività di analisi agroambientale, trasferendo le informazioni e gli strumenti operativi ai tecnici che lavorano a livello territoriale e che si occupano di programmazione o assistenza, ed agli stessi agricoltori, coinvolti in prima fila.

Per questa finalità ARPA-SIM ha previsto diversi strumenti, quali la redazione di articoli, la partecipazione a convegni in materia agrometeorologica e climatologia, la preparazione di un CD sulle tematiche, l’organizzazione di uno specifico seminario di divulgazione a livello regionale e l’allestimento di un sito web.

Il sito web (www.arpa.emr.it/ia_siccita/index.htm) contiene informazioni generali sulla desertificazione, sul progetto Desertnet e sulla partecipazione ad esso di ARPA-SIM. Le varie sezioni permettono la consultazione di alcuni prodotti realizzati nell’ambito del progetto e la disponibilità di link a siti nazionali ed internazionali sia di progetto che di istituzioni coinvolte nel monitoraggio, prevenzione e lotta alla desertificazione ed ai processi associati.

L’organizzazione generale del sito prevede per ogni argomento un articolo introduttivo, che inquadra la materia, i documenti in formato pdf che possono essere consultati e scaricati senza vincolo alcuno, ed una sezione dedicata ai link per l’approfondimento della conoscenza sul tema trattato. Sono stati pertanto ridotti i collegamenti gerarchici all’interno del sito tra diverse pagine in formato html.

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