Per la prima volta l’Unione Europea ha messo a punto una strategia di politica alimentare, nota come Farm to Fork (“dal Produttore al Consumatore”), per guidare gli Stati membri verso un sistema alimentare equo, sano e sostenibile. Le misure da intraprendere coinvolgeranno i diversi attori della filiera alimentare ,dalla produzione al consumo, passando ovviamente per la distribuzione . Per raggiungere questi obiettivi sono necessari alcuni step. Innanzitutto, una sostanziale riduzione dei trattamenti. Uno degli obiettivi principali della Farm to Fork è infatti di raggiungere, entro il 2030,una riduzione del 50% dell’utilizzo di pesticidi chimici.
Le sfide per l’agricoltura di domani sono sempre maggiori. Emerge quindi la necessità di trovare soluzioni alternative e strumenti adeguati per rimanere al passo.
I servizi di consulenza acquistano una nuova importanza e con loro anche la possibilità di gestire ed elaborare dati, estrapolare informazioni di supporto alle decisioni e accrescere la conoscenza. La ricerca si sta concentrando sullo sviluppo di sistemi di monitoraggio in grado di rilevare i fattori di variabilità , che possono influire sull’esito di un intervento agronomico. Proprio in questo nuovo ambito operativo, si stanno sviluppando i sistemi di supporto alla decisione (DSS) basati su modelli previsionali. Si tratta di modelli in grado di descrivere i processi di sviluppo e crescita delle piante , nonché quelli delle avversità connesse alle colture, tramite l’utilizzo di algoritmi ed equazioni matematiche. Proprio in questo ambito, la Ricerca e Sviluppo di Terremerse ha messo a punto un modello previsionale Peronospora del pomodoro, disponibile su Agronomica 3.0 (https://www.agronomica30.it). L’obiettivo è di fornire uno strumento utile all’agricoltore, che sia di supporto nella identificazione dei momenti più opportuni per effettuare i trattamenti di difesa. Lo scopo è quello di ottimizzare le applicazioni, riducendone il numero ma non il livello di protezione, con notevoli vantaggi sia economici che ambientali e, non ultimo, di qualità del prodotto finale.
La peronospora del pomodoro, causata dall’oomicete Phytophtora infestans, rappresenta la principale avversità del pomodoro. I sintomi si manifestano su tutti gli organi della pianta. Infezioni non gestite adeguatamente possono persino provocare l’intera perdita della produzione.
L’identificazione dei momenti in cui il rischio epidemico è elevato ha un ruolo fondamentale.
Il DSS Peronospora del pomodoro [Agronomica 3.0] consente di identificare,sulla base delle condizioni climatiche , i momenti piu opportuni per effettuare trattamenti sia di tipo preventivo, sia tempestivo/curativo. Le informazioni input necessarie per il funzionamento del DSS sono costituite da: data di trapianto, temperatura minima, media e massima oraria (°C), umidità relativa media (%) e precipitazione (mm) orarie. Per simulazioni più aderenti alla realtà sarebbe opportuno, ma non tassativo, dotarsi di una stazione meteo in grado di rilevare accuratamente lo specifico microclima della coltura. Sostanzialmente, il DSS integra due modelli:
> IPI (Indice di Potenziale Infettivo), che consente di prevedere la probabile evoluzione nel tempo dell’inoculo di Phytophtora infestans;
> MISP (Main Infection and Sporulation Period), che consente di determinare gli eventi infettivi del patogeno. L’Indice di Potenziale Infettivo viene calcolato a partire dalla data di trapianto e cumulato giornalmente (IPI cumulato). Valori al di sotto della soglia di rischio riflettono un periodo in cui la malattia ha una bassa probabilità di manifestarsi. Superato il valore di soglia, segue invece un periodo di probabile rischio epidemico. Si tratta, quindi, di un modello a prognosi negativa, che consente di determinare solo il primo momento in cui applicare la difesa, ma non di fornire informazioni sui successivi trattamenti. È per questo motivo che l’IPI è stato integrato con il modello MISP (Main Infection and Sporulation Period), in grado di individuare i momenti di innesco di infezioni da peronospora. In output, il sistema fornisce anche la probabilità di infezione, aggiornata a livello orario (Figura 1). All’interno del MISP è stato, inoltre, implementato un metodo per il calcolo del periodo più probabile di comparsa sintomi a seguito di un’infezione. Infine, il calcolo dell’IPI su finestre temporali più brevi, normalmente 7 giorni, fornisce un ulteriore indice di rischio, in questo caso modulato sull’andamento climatico settimanale. Questo indice consente di identificare i momenti più “pericolosi”, in cui il rischio epidemico è maggiore. Questa informazione viene tradotta in modo intuitivo dal sistema che fornisce in output un oggetto grafico di immediata interpretazione (Figura 1), aggiornato a livello orario: il verde è associato a un rischio basso, il giallo a un rischio medio e il rosso a un rischio elevato.
Fig. 1 – Esempio di widget output del DSS Peronospora del pomodoro.
Il termometro riflette il rischio infettivo: verde se basso, giallo se
medio, rosso se alto.
L’utilizzo di questa informazione permette l’applicazione di una lotta preventiva, maggiormente efficace nei confronti dell’oomicete. Al contempo, le informazioni
fornite dal MISP, relative alla probabilità di infezione, data di infezione e comparsa sintomi, costituiscono un valido supporto per identificare i momenti più opportuni per effettuare trattamenti tempestivi/curativi, in caso di mancata copertura. Inoltre, anche a seguito di interventi preventivi, la conferma di un’avvenuta infezione da parte del MISP, consente una rivalutazione del livello di protezione e una rimodulazione della strategia di difesa.
In base alla gravità dell’infezione, infatti, potrebbe essere necessario anticipare un nuovo trattamento.
Lo scorso anno è stato condotto uno studio nell’ambito del Progetto Susybest (Sustainable System for Best Tomato and Maize Production) , finanziato dal PSR Emilia Romagna sulla Mis 16.1 Focus Area 4B, focalizzato sulle colture del Pomodoro da industria e del Mais , per la realizzazione di sistemi gestionali innovativi a basso utilizzo di risorse, con supporto di DSS specifici in ambito Difesa , Irrigazione , Nutrizione. Oggetto dello studio la valutazione dell’efficacia dell’indice IPI a 7 giorni , per la valutazione del rischio infettivo , e dell’utilizzo del modello MISP , per la pianificazione dei rilievi dei sintomi della malattia. Lo scopo principale : l’ottimizzazione del timing d’applicazione per migliorare l’efficacia dei prodotti utilizzati , in funzione delle informazioni estrapolate dal modello. Per valutare la bontà dei risultati sono state considerate come ground-truth la comparsa sintomi e i rilievi della pressione della malattia monitorate.
La prova è stata eseguita nella località di San Romualdo (RA), Emilia-Romagna. È stata svolta su un impianto di pomodoro (varietà Heinz 1534) trapiantato il 13/05/2020 con sesto d’impianto 1.5 m x 0.2 m (33’333 piante/ha).
È stato scelto un disegno sperimentale a blocchi randomizzati con 4 ripetizioni per
ciascuna tesi sulla base delle condizioni climatiche, i momenti più opportuni per effettuare e con un testimone mone all’interno del disegno sperimentale. La superficie di ogni ripetizione è di 15 m2 (3 m in larghezza per 5 m in lunghezza). Per il rilievo è stata considerata solo la parte centrale della parcella. Il protocollo impiegato consente il confronto tra tre diverse tesi:
• tesi 1: testimone non trattato;
• tesi 2:trattamenti a calendario eseguiti ogni 7-8 giorni a base di Metalaxil-M (24 g/l) + Rame Metallo (sottoforma di solfato tribasico; 200 g/l), nome commerciale Ridomil Gold R liquido, formulazione SC (Sospensione Concentrata) alla dose di 4 l/ha come da etichetta;
• tesi 3: trattamento a base di Ridomil Gold R liquido (dose 4 l/ha) eseguito solo per valori elevati dell’IPI a 7 giorni (rischio rosso).
I trattamenti fogliari sono stati effettuati utilizzando un atomizzatore a spalla (Stihl SR-430) con un ugello alimentato ad aria e calibrato per applicare un volume di irrorazione di 1000 l/ha. Il rilievo della malattia è stato eseguito alla comparsa dei primi sintomi secondo le linee guida EPPO, valutando un campione di 50 foglie e 50 bacche per ogni ripetizione (in totale 200 foglie e 200 bacche per tesi), calcolando l’incidenza e la percentuale di area colpita (gravità) della malattia sulle foglie e conteggiando il numero di bacche colpite da Phytophtora infestans. I dati raccolti sono stati sottoposti all’analisi della varianza (ANOVA) con test di Duncan (p≤0.05) per la separazione delle medie, previa opportuna trasformazione. Il grado di azione percentuale dei trattamenti è stato calcolato sui dati medi secondo la formula di Abbott. Come si evince dal grafico output del modello (Grafico 1), solo alla fine del ciclo del pomodoro (inizio agosto) ci sono state delle piogge idonee per l’instaurarsi della malattia. Infatti, si è verificato un solo evento infettivo in data 05/08/2020 (Tabella 1). I trattamenti a calendario sono iniziati in data 08/07/2020 e si sono protratti sino ai primi di agosto. La raccolta è stata effettuata il 25/08/2020.
25/08/2020.Come riportato in Tabella 2 , nella Tesi 2 sono stati eseguiti 5 trattamenti, evidenziati nel Grafico 1(A, B, C, D, E) , rispetto ai soli 2 trattamenti basati sulle simulazioni del DSS ed eseguiti nella Tesi 3.
Da sottolineare che in data 24/7 l’output del modello, aggiornato in modo orario, dava inizialmente rischio alto (rosso) a causa delle piogge verificatesi in modo uniforme nell’arco del giorno precedente. Al termine della giornata il valore era sceso leggermente, stabilizzandosi su un rischio medio/alto, ma comunque giallo. Per tale motivo, nel corso della giornata, è stato eseguito un trattamento anche sulla Tesi 3. Il DSS non ha, comunque, rilevato l’innesco di un’infezione in tale data (vedi Grafico 1 e Tabella 1). Inoltre, neanche sul testimone sono stati
rilevati sintomi in quel periodo, a conferma della mancata infezione. La comparsa dei primi sintomi è stata rilevata in campo in data 7 agosto (Foto 1 e 2), un giorno prima rispetto alle previsioni del modello (Tabella 1).
In generale, lo scorso anno è stato caratterizzato da una piovosità nella media. Solo le piogge tardive di fine luglio/inizio agosto hanno permesso l’instaurarsi di un’infezione. Lo sviluppo dei sintomi non è stato comunque particolarmente diffuso, sia per la minor suscettibilità del pomodoro (maggior presenza di foglie vecchie e coriacee), sia per le elevate temperature del periodo. Durante il rilievo della malattia eseguito in data 11/08/2020 si è riscontrata sul testimone una bassa diffusione della malattia pari al 4.25±1.79% di foglie colpite e una percentuale d’area colpita dello 0.37±0.12%, senza un riscontro dei danni sui frutti.
Sulle tesi trattate non sono stati rilevati sintomi né sulle foglie né sui frutti.
Anche se la pressione della malattia è stata bassa ha comunque messo in luce una differenza statistica tra il testimone e le tesi trattate. Non è stata rilevata nessuna differenza statisticamente significativa tra la tesi trattata consultando il modello e quella trattata tradizionalmente. Quindi l’utilizzo del modello ha consentito, con una riduzione dei costi del 60%, di ottenere lo stesso livello di protezione raggiunto con le normali tecniche di difesa. In questo primo anno di sperimentazione le condizioni climatiche non sono state ottimali per la proliferazione della malattia. Tuttavia, i dati raccolti e analizzati hanno comunque messo in luce le ottime capacità predittive del DSS Peronospora del pomodoro [Agronomica 3.0]. Grazie al suo utilizzo è stato possibile eseguire i trattamenti in maniera preventiva rispetto al momento dell’infezione, migliorandone il timing d’applicazione e , conseguentemente, l’efficacia del prodotto utilizzato. Inoltre, si è raggiunto il medesimo risultato eseguendo solo 2 trattamenti in confronto alle 5 applicazioni a calendario eseguite nella
Tesi 2.
Questo risultato preliminare mostra come l’utilizzo del DSS possa ridurre i trattamenti anche del 60%. Si tratta quindi di uno strumento di difesa promettente che ha le potenzialità di limitare sia l’impatto ambientale sia economico, con l’ulteriore vantaggio di migliorare la qualità del prodotto finale, caratteristiche completamente in linea con la strategia Farm to Fork.
