MILANO - Un modello predittivo che combina informazioni relative alla fisiologia delle piante, alle condizioni real-time del terreno e alle previsioni metereologiche. Questo è il progetto sviluppato dalla Cornell University e riportato su sciencedaily.com, che potrebbe aiutare gli agricoltori a prendere decisioni più consapevoli in merito a quanto e quando irrigare le loro colture.

Il modello

L’irrigazione inconsapevole è causa di uno spreco enorme di acqua. Alcune coltivazioni vengono addirittura irrigate due volte di più rispetto al necessario e ciò contribuisce anche all’inquinamento delle falde acquifere, dei laghi e degli oceani. Partendo da questi dati,  Fengqi You, Professore di Ingegneria Energetica, e Abraham Stroock, Professore di Energia Chimica e Biomolecolare e autori di "Robust Model Predictive Control of Irrigation Systems With Active Uncertainty Learning and Data Analytics", stanno mettendo a punto un modello per risparmiare l’acqua utilizzata nelle irrigazioni. Il metodo utilizza dati metereologici storici e l’intelligenza artificiale per ottimizzare i dati delle previsioni meteo real-time così come per calcolare quanta acqua verrà persa nell’atmosfera attraverso le foglie e il suolo. Il tutto è abbinato a un modello fisico che descrive le variazioni nell’umidità del terreno.

I miglioramenti da apportare al sistema

Parte delle sfida consiste nell’identificare il miglior metodo per ciascun tipo di coltivazione e determinare i costi e i benefici del passare da un sistema gestito dall’uomo a uno automatizzato. Ad esempio, colture che crescono in climi aridi o semidesertici come quelli della Central Valley in California, necessitano di tantissima acqua. In questi casi, quindi, è molto conveniente poter utilizzare un impianto in grado di migliorare la gestione dell’acqua. È molto utile, però, capire anche le diverse necessità delle varie colture. I meli, ad esempio, sono relativamente piccoli e si adattano rapidamente ai cambiamenti atmosferici, quindi un sistema predittivo potrebbe essere poco efficace nel breve periodo. Al contrario, i mandorli, che tendono ad essere più grandi e ad adattarsi più difficilmente ai cambiamenti, potrebbero beneficiare della tecnologia per la previsione delle perturbazioni a lungo termine.

di Stefania Ghezzi

Spurce: Adobe Stock