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La ricerca in atto mira allo sviluppo di un modello di simulazione dinamica della produzione e dei consumi idrici delle principali colture agrarie della Lombardia operante a scala territoriale e con passo giornaliero. Tale modello è finalizzato ad ottenere valutazioni quantitative dei consumi idrici e delle produzioni lorde (potenziale a base radiativa, limitata termicamente, limitata per l’acqua - eccesso o carenza idrica) e nette così come determinate dalle variabili guida atmosferiche pregresse, attuali e previste. La simulazione a livello territoriale si basa sulla spazializzazione dei dati prodotti con SIM_PP, modello di simulazione dinamica sviluppato dal gruppo di ricerca di Unimi – DiProVe in linguaggio Pascal e utilizzato per simulare il ciclo delle principali colture agrarie lombarde e i seguenti livelli di produzione: produzione potenziale (su base radiativa) produzione limitata termicamente produzione limitata per l’acqua (intesa sia in relazione all’eccesso che alla carenza idrica) produzione finale.
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Nella prima fase di attività il modello di simulazione dinamica sviluppato dal gruppo di ricerca di Unimi – DiProVe (SIM_PP), già calibrato e validato per prato, frumento, orzo e riso, è stato sottoposto a calibrazione e validazione relativamente al mais, specie assai rilevante per l’agricoltura lombarda. Le attività di calibrazione sono state fondate (i) sul confronto con dati produttivi ricavati dalle sperimentazioni nazionali su mais svolte in territorio lombardo e (ii) sul confronto con i risultati forniti da altri modelli correntemente in uso presso il gruppo di ricerca Unimi – DiProVe (STAMINA, CERERE). Le attività di validazione sono state invece fondate sul confronto con dati produttivi ISTAT per il periodo 1974-2003 e relativi al territorio lombardo. L’analisi di correlazione misurato/simulato evidenzia risultati lusinghieri, con una correlazione lineare R2 di 0.76, un’efficienza del modello EF di 0.73 e un RRMSE di 5.85 . La spazializzazione dei dati di produzione e grandezze idriche-climatiche (ET0-ETP, infiltrazione , deficit idrico) sono eseguite con una risoluzione di 2.5 km2.
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Allen et al. 1998. Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements - FAO Irrigation and drainage paper 56. Boughey, A.S.: 1968, Ecology of Populations, The Macmillan Company, New York, 135 p. Braun – Blanquet, J.: 1932, Plant sociology: the study of plant communities, McGraw-Hill, New York, 439. Donatelli, M. and Campbell, G.S.: 1998, ‘A simple model to estimate global solar radiation’ in Proceedings 5th ESA Congress, Nitra, Slovak Republic, pp. 133-134. France, J. and Thornley, J.H.M.: 1984, Mathematical models in agriculture, Butterworths, 335. Goudriaan J., H.H. van Laar. 1978. Calculation of daily totals of the gross CO2 assimilation of leaf canopies. Neth. J. Agric. Sci. 26:373–382. Keulen, H. van, and Wolf J. (eds.): 1986, Modelling of agricultural production: weather, soil and crops, CABO - DLO, Simulation Reports, 478 Mariani L., Maugeri M., 2002. “Alcune considerazioni ditipo agroclimatico sulle serie storiche della Sicilia orientale”. Atti del ConvegnoNazionale di Agrometeorologia, AIAM 2002, 84-95. Rhodes W. et al. 1979. The Encyclopedia of soil science, Dowden, Hutchinson & Ross.
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