Cambiamento climatico e variabili meteorologiche di interesse viticolo

attualità e tendenze

Luigi Mariani – Unimi Disaa – SAL – Mulsa

luigimariani957@gmail.com

Domenico Tamaro (1859-1939)

Nato a Pirano d'Istria nel 1859, si

trasferisce a Milano ove nel 1878 si

laurea in Scienze Agrarie presso la

Regia Scuola Superiore di Agricoltura

diretta da Gaetano Cantoni.

Per un lungo periodo (1887 - 1900),

dirige la Regia Scuola di Grumello

del Monte, in provincia di

Bergamo, specializzata in viticoltura

e frutticoltura.

Produce un numero considerevole di

opere, didattiche e scientifiche, di

sperimentazione e di divulgazione.

Gaetano Cantoni

busto dello scultore

Ercole Villa

Facoltà di Agraria

Milano

Tamaro e la viticoltura nel Canton Ticino

Fine secolo XIX: viticoltura ticinese in condizioni precarie con

peronospora ed oidio che provocano danni rilevanti

1886: data la mancanza di specialisti locali le autorità del Cantone

incaricano il Prof. Tamaro di studiare i problemi della viticoltura.

Ne deriva un rapporto che indica come prioritaria l’istituzione di

una Cattedra ambulante.

1897: compare la fillossera (scoperta per la prima volta a Morbio

Inferiore e Tremona nel Mendrisiotto) e lo stesso anno nasce il

Servizio Antifillosserico abbinato al vivaio cantonale la cui

direzione è affidata a Guido Fedrigo, allievo della scuola di

viticoltura di Conegliano Veneto.

1902: nasce la Cattedra ambulante e primo titolare è Alderige

Fantuzzi, assistente di Tamaro a Verona che svolge la sua azione

girando in bicicletta il Ticino e tenendo centinaia di lezioni agli

agricoltori.

1915: a Mezzana viene creata la scuola di agricoltura e Fantuzzi

ne assume la Direzione che manterrà fino al 1926.

Queste persone, insieme all’ing. Giuseppe Paleari, unico con

formazione svizzera (Politecnico federale di Zurigo), introducono e

diffondono il Merlot in Ticino.

L’agronomo Salvino

Braidot (laureato in

scienze agrarie nel 1923

alla Scuola superiore di

agricoltura di Milano. Dal

1929 al 1937 titolare

della cattedra ambulante

di Udine).

http://www.dizionariobiog

raficodeifriulani.it/braidot-

salvino/

Riferimento: Intervento del presidente Gianni Moresi alla cerimonia di consegna dei diplomi della Scuola di

ingegneria - Il centenario del merlot ticinese - https://www.tio.ch/benessere/311935/intervento-del-presidente-gianni-moresi-alla-cerimonia-di-consegna-dei-diplomi-della-scuola-di-ingegneria

I caratteri salienti del nostro clima

Dalla PEG alla fase di riscaldamento attualeDate di vendemmia a Beaune (1371-2010)

Labbé T., Gaveau F., 2013. Les dates de vendange à Beaune (1371-2010).

Analyse et données d’une nouvelle série vendémiologique, Revue historique, n°

666, 2013/2, p. 333-367.

Dalla PEG alla fase di riscaldamento attualeTEMPERATURE EUROPEE DAL 1655 AL 2017

La serie storica più strumentale più lunga del mondo

Mariani L., Zavatti F., 2017. Multi-scale approach to Euro-Atlantic climatic cycles based

on phenological time series air temperatures and circulation indexes, Science of the

Total Environment 593–594 (2017) 253–262

Scenari dei GCM e temperature globali (IPCC, 2013)

DO MODELS OVEREXTIMATE TEMPERATURE RISE?

Hadcrut4 – global temperatures (aggiornate al luglio 2018)

http://www.climate4you.com/images/HadCRUT4%20GlobalM

onthlyTempSince1958%20AndCO2.gif

Estrapolazione al 2100 delle temperature globali (anomalia su 1961-90)

Fonte: Franco Zavatti, 2013 -

http://www.climatemonitor.it/wp-

content/uploads/2013/10/fig41.png

TREND - Area rurale Milanese - Ondate di calore(dati da Linate 1951-1992; Montanaso 1993-2017)

TX>=33°C (media 1951-2000=2.8 dd; media 2001-2016=11.4 dd)

TX>35°C (media 1951-2000=0.3 dd; media 2001-2016=2.7 dd)

Serie storica della temperatura per l’area rurale prossima a Milano (°C). I dati 1951-1992

sono relativi a Milano Linate (fonte: Servizio Meteorologico dell’Aeronautica Militare e

Enav), quelli 1993-2017 sono relativi a Montanaso Lombardo (LO) (fonte: Crea).

TREND - Area rurale Milanese - Giorni con gelo (T<0 e T<-5°C)(dati da Linate 1951-1992; Montanaso 1993-2017)

Gelate tardive - Evento del 26-28 aprile 2016

Irruzione fredda a macroscala (18-21 aprile 2017) e

risposta termica al suolo (anomalia rispetto a media

1986-2015)

Gelate tardive - Evento del 19-21 aprile 2017

Irruzione fredda a macroscala (18-21 aprile 2017) e

risposta termica al suolo (anomalia rispetto a media

1987-2016)

Precipitazioni totali annue per 3 stazioni storiche dell’area italiana

Precipitazioni medie annue (mm) per 12 stazioni dell’area italiana

(intera serie e sottoperiodi 1961-90 e 1991-2017)

TREND - Intensità pluviometriche per l’area italiana 1973-2017.

(Elaborazioni su dati di 202 stazioni della rete NOAA GSOD)

L Mariani, dati non pubblicati

Significatività dei trend di intensità pluviometrica per l’area italiana

Test Z di Mann Kendall eseguito con il pacchetto statistico Makesens 1_0 (Salmi

et al., 2002)

L Mariani, dati non pubblicati

Concentrazione delle piogge su pochi eventi più intensi - Trend annuo

Cortesi et al., 2012. Daily precipitation concentration across Europe 1971–

2010, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 2799–2810, 2012

Risorse e limitazioni termo-pluviometriche pe la vite

Vite come essere fotoautotrofo

1. Sole fonte di energia (radiazione)

2. La fotosintesi trasforma laradiazione in sostanza organicaprodotta a partire da CO2 e H2O

3. sostanza organica e in parte usataper produrre energia e in parte vie neaccumulata negli organi diaccumulo della sostanza organica(foglie, fusto, radici, organi di riserva)

4. La CO2 per la fotosintesi vienedall’atmosfera (De Saussure, 1804).(nel 1960 avevamo 310 ppmv di CO2

mentre oggi ne abbiamo 400 -> ilpotenziale produttivo della vite èaumentato del 18%).

Vite

–sc

hem

a d

im

odello

dipro

duzi

one

PRODUZIONE POTENZIALE

PRODUZIONE LIMITATA PER T

PRODUZIONE LIMITATA PER T & H2O

LIMITAZIONE IDRICA

LIMITAZIONE TERMICA

FUSTIFOGLIE GRAPPOLI RADICI

Radiazione

solare globale

[MJ]

FOTOSINTESI

ALTRE LIMITAZIONI

(nutrienti, parassiti,

patogeni, malerbe, ecc.)

Rubinetto

Sim

bo

li SerbatoioRadiazione

fotosinteticamente

attiva PAR

intercettata dalla

chioma [MJ]

Cola G, Mariani L, Salinari F, Civardi S, Bernizzoni M, Gatti M, Poni S (2014). Description and testing of a weather-based model for predicting

phenology, canopy development and source–sink balance in vitis vinifera L. cv. Barbera, Agricultural and Forest Meteorology, 184 (2014) 117–136

Mariani L., 2017. Carbon plants nutrition and global food security, Eur. Phys. J. Plus (2017) 132 : 69

Fase

fenologica (regola la

ripartizione

fra i diversi

organi)

2,4 g m-2 di

CH2O per MJ

m-2 di PAR

(RUE)

AT

AT

GSR, AT,

RH, RR

AT, RH,

RR

Var. guida

Vite

–m

odello

mate

matico

BIBLIOGRAFIA - Cola G, Mariani L, Salinari F, Civardi S, Bernizzoni M, Gatti M, Poni S (2014). Description and testing of a weather-based model for predicting phenology, canopy development and source–sink balance in vitis vinifera L. cv. Barbera, Agricultural and

Forest Meteorology, 184 (2014) 117–136

=111 kg/ha

=30 MJ m-2

metodi adottati per regolare i “rubinetti” = Curve di risposta

Effetto della temperatura -> Ore normali di caldo (curve di risposta allatemperatura)

Effetto dell’acqua -> curva di risposta specifica applicata al contenutoidrico del suolo calcolato con bilancio idrico

Effetto dei nutrienti -> Legge di Mischelrich (curva di risposta ai livelli dinutrienti)

Effetto dei patogeni fungini, dei parassiti, delle malerbe, ecc. -> curve dirisposta specifiche

Fenologia: soglie di raggiungimento delle diverse fasi definite in basealle risorse termiche (NHH) stimate con curva di risposta.

Rapporto fra attività vegeto-produttiva della vite e temperatura

Traduzione in curva di risposta

Un’ora trascorsa a 15°C vale 0,32 NHH, 0,68 LHH.

Un’ora trascorsa a 30°C vale 0,87 NHH e 0,13 HHH.

Vantaggi rispetto all’approccio a gradi giorno (Winkler, Huglin,…)

Non solo calcolo delle risorse ma anche delle limitazioni termiche

In Winkler più salgono le temperature e più c’è risorsa, il che non puòessere vero (es: del deserto del Sahara).

Stress da carenza idrica - Metodo

approccio: si segue il contenuto idrico del suolo con un bilancioidrico e poi si applica una curva di risposta.

bilancio idrico: a passo giornaliero riferito ad un terreno conuna data dimensione del serbatorio massimo invasabile (CC-PAP)per lo strato esplorato dalle radici

Equazione di bilancio (conservazione della massa riferita alserbatoio terreno):Cid+1= CId+RRu-ET0d*kc*WLFR+RIS_falda

Bilancio portato avanti su un periodo lungo per evitare effetti di“memoria“ del sistema (in questo lavoro si è operato sulpluriennio 1973-2017).

Stime di evapotraspirazione

Svolte con il metodo di Hargreaves e Samani:

ET0=0.0023*(Tx-Tn)0.5 *(Td+17.8)*Ra/2.45

dove:ET0 = flusso evapotraspirativo in mm d-1

Ra= radiazione solare extraterrestre espressa in MJ m-2 d-1 ricavabili da unaapposita tabella presente nel quaderno FAO 56 e che viene convertita in mmd’acqua evaporata al giorno divedendo per 2.45Tx,Tn,Td =temperatura minima, massima e media giornaliera (°C)

ETM=ET0*Kc

ETR=ETM*WLFR

Attività vegetativa in funzione del contenuto idrico del suolo

Curva di risposta

Un giorno trascorso a 300 mm di contenuto idrico vale

0,48 (stress da eccesso=0,52), un giorno trascorso a

200 mm vale 1 (stress=0) e uno trascorso a 70 mm

vale 0,3 (stress da carenza =0,7)

L’areale toscano-romagnolo del SangioveseAnalisi fenologica e di risorse/ limitazioni

termiche, idriche, radiative

Presentata il 10 settembre 2018 al Master Sanguis Jovis in Montalcino

La rete utilizzata (25 stazioni per il periodo 1973-2018)

Sangiovese – fenologia (data media raggiungimento BBCH89)

Risorse radiative per Sangiovese stimate con il modello radiativo abase termica di Hargreaves e Samani (Quaderno FAO 56, 1998).- Si parte dalla radiazione solare extraterrestre (ESR) su superficieinclinata (MJ m-2)- ESR viene decurtata per il filtro atmosferico con clear sky e per lacopertura nuvolosa

Risorse radiative per Sangiovese - Metodo

Sangiovese - Risorse Radiative (PAR – MJ m-2)

METODO: Risorse radiative per Sangiovesestimate con il modello radiativo a base termica diHargreaves e Samani (Quaderno FAO 56, 1998). Siparte dalla radiazione solare extraterrestre (ESR)su superficie inclinata (MJ m-2). ESR vienedecurtata per il filtro atmosferico con clear sky eper la copertura nuvolosa .

Sangiovese - Risorse termiche (NHH – ore)

Sangiovese - Stress da eccesso termico (HHH)

Sangiovese – ETM (mm/anno)

Sangiovese - Stress da carenza idrica (giorni)

Dai concetti relativi a risorse e limitazioni alle zonazioni

Il portato dei lavori di zonazione viticola

In ogni terroirC’è una vocazionalità media (VM)

espressione del clima inteso come i valori medi delle variabili

atmosferiche su un numero congruo di anni (l’ideale è 30)

C’è un potente effetto annata (EA):

C’è la meteorologia come variabilità “giorno per giorno” che

si ripercuote anche sul suolo (attraverso l’idrologia agraria)

- definizione della vocazione del territorio ai diversi vitigni - studio dell'effetto annata: si valuta come l’effetto annata modifica la vocazionalità media (base: dati meteo in tempo reale, osservazioni fenologiche, ecc. )

Vocazionalità media ed effetto annata

Osservazioni visive: copertura e tipo di nubi, fenomeni (pioggia,

neve, visibilità ...), fenologia delle colture, diario meteorologico

Misure: con strumenti sufficientemente accurati e ben posizionati

Previsioni: nowcasting, breve medio e lungo termine

Modelli interpretativi e predittivi (dai dati alle informazioni utili

per la viticoltura)

Fondamenti osservativi della meteorologia

Source: Lumpkin County vineyard - www.gainesvilletimes.com/archives/79836/

BBCH

scale

Galileo Galilei: padre della meteorologia

moderna perché la sua scuola creò gli

strumenti di base (termometro, pluviometro,

barometro e evaporimetro).

Lettera a Pietro Dini del 21 maggio 1611: “i

primi inventori trovarono et aqquistarono le

cognizioni più eccellenti delle cose naturali e

divine con gli studii e contemplazioni fatte

sopra questo gradissimo libro, che essa

natura continuamente tiene aperto innanzi

a quelli che hanno occhi nella fronte e nel

cervello”; “occhi sulla fronte” per osservare e

“occhi nel cervello” per interpretare.

Una chiave di lettura galileiana

Immagini di strumenti tratte da Lorenzo Magalotti, Saggi di naturali esperienze fatte nell'Accademia del

Cimento, In Firenze, per Giuseppe Cocchini, 1667 In 16°, pp. CCLXIX [17], ill.; 35,7x25,7 cm, Firenze, Istituto e

Museo di Storia della Scienza, MED 2144, p. III

Invito a una lettura quantitativa delle risorse e delle limitazioniimposte dalla meteorologia e dal clima (radiative, termiche eidriche) alla produzione viticola. Ciò si ottiene:

1. Traducendo le variabili meteo in risposte della vite (modellia curva di risposta)

2. considerando tutte le risposte contemporaneamente(modelli di produzione)

Conclusioni

Fine

Concentrazione delle piogge su pochi eventi più intensi - Trend estivo

Cortesi et al., 2012. Daily precipitation concentration across Europe 1971–

2010, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 2799–2810, 2012

VENTO FORTEZurigo – 1895-2010

Numero di giorni con elevata velocità oraria media del vento in inverno (ottobre-

marzo) dal 1895 al 2004 nel clima di Zurigo stazione a intervalli di 5 anni.

Fonte. Wind speed measurements and forest damage in Canton Zurich (Central Europe)

from 1891 to winter 2007, Int. J.. Clim., 30: 347–358 (2010), doi: 10.1002/joc.1895

Alcune osservazioni sulle variabili europee a base

termica

Europa - risorse e limitazioni per vite ricavate da TD annua

Equazioni empiriche utilizzate

Europa - risorse e limitazioni ricavate da TD annua 1655-2017

Medie di sottoperiodo

Variazioni percentuali (media 1655-1700 = 100)

Europa – media delle NHH e delle HHH annue 1655-2017

NH

H (

ore

)H

HH

(o

re)

YEARLY TEMPERATURE (1961 – 1990)YEARLY TEMPERATURE (1991 – 2016)YEARLY TEMPERATURE (VARIATION)

Analisi su dati del dataset globale su grigliato della East Anglia University –

Climate Resarch Unit.

YEARLY PRECIPITATION (1961 – 1990)YEARLY PRECIPITATION (1991 – 2016)YEARLY PRECIPITATION (VARIATION)

Analisi su dati del dataset globale su grigliato della East Anglia University –

Climate Resarch Unit.