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Milano, 16 luglio 2013
Sistemi
colturali
22 maggio
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16 luglio
2013 2014
IMPATTO DEI CAMBIAMENTI CLIMATICI SULLA
SOSTENIBILITÀ DELL’AZIENDA CEREALICOLOZOOTECNICA IN LOMBARDIA
2a PARTE
Giovanni Cappelli, Livia Paleari, Simone Bregaglio, Andrea Giussani, Marco Acutis,
Stefano Brenna, Dante Fasolini, Roberto Confalonieri
Università di Milano, Dipartimento di Scienze Agrarie ed Ambientali,
CASSANDRA lab
[email protected]; [email protected]
Outline
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Cambiamento climatico - Agricoltura
Strategie di risposta (mitigazione, adattamento)
Piano Regionale di Adattamento ai Cambiamenti Climatici (PACC)
Convenzione ERSAF – UNIMI DISAA FASE 1
Strategie di adattamento (Riso, frumento, mais)
Sostenibilità ambientale e aziendale?
Convenzione ERSAF – UNIMI DISAA FASE 2
H20 e auto-approvvigionamento
Sistemi colturali erbacei alternativi
Introduzione
Arundo Donax L.
PSR 2014-2020
(Aree marginali)
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Premessa
Convenzione ERSAF – UNIMI DISAA
FASE 1
Valutazione variazioni produttive delle principali colture cerealicole (riso,
frumento e mais): elaborazione di efficaci strategie di adattamento
(semina e lunghezza del ciclo).
FASE 2
• Problematica acqua: impatto delle strategie di adattamento definite
nella Fase 1 in termini di consumo idrico, testando sistemi irrigui
caratterizzati da diversa efficienza.
• Problematica aziendale: impatto dei cambiamenti climatici sulla
sostenibilità del modello aziendale cerealicolo-zootecnico, tipico della
struttura aziendale lombarda di pianura.
Tematica aziendale
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Obiettivo: valutare la sostenibilità dell’attuale modello aziendale
cerealicolo-zootecnico lombardo in un contesto di cambiamento
climatico
FIELD
FARM
?
Fase 1:
scenario 2020 e 2050
rese medie MAIS
 Impatto sull’autosufficienza
alimentare dell’azienda
zootecnica?
 Soluzioni?
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Tematica aziendale
La zootecnia lombarda:
 rappresenta il 62.8% della Produzione Lorda Vendibile ai prezzi di base
del settore primario regionale
Allevamenti
62.8%
Valore della produzione agricola ai prezzi di base per i principali
comparti in Lombardia nel 2012. Fonte: ISTAT
 1/4 della produzione carnea e 1/3 della produzione lattea italiana sono
prodotte in Lombardia
INEA 2013
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Tematica aziendale
In questo contesto il mais gioca un ruolo chiave:
• alimento base delle razioni alimentari di bovini
(silomais) e suini (granella).
L’88% del mais prodotto è destinato alla zootecnia
• è un alimento difficilmente sostituibile per l’elevato
valore nutritivo, caratteristiche di appetibilità e per
l’elevata produzione di sostanza secca ed energia netta
ha-1
• coltura fondamentale per garantire
l’auto-approvvigionamento alimentare dell’azienda
Competitività
Indipendenza dal mercato
Legame ed equilibrio dell’azienda con il
territorio
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Tematica aziendale
Mais 600 da granella, monocoltura.
Variazione % resa rispetto alla baseline
IMPATTO
sulla struttura aziendale?
ETEROGENEITA’ della realtà aziendale
(tipologia di capi allevati, diete
adottate, rapporto capi/SAU)
ETEROGENEITA’
delle variazioni di resa attese
MODELLI DI
SIMULAZIONE
Tematica aziendale
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Fase 2 - problematica aziendale
1. Individuazione delle principali tipologie aziendali presenti in Lombardia
e loro caratterizzazione a livello di RA (categoria animale, indirizzo
produttivo, dimensioni)
2. Sviluppo di una metodologia per la stima della capacità di
autoapprovvigionamento aziendale di alimenti zootecnici
(mais)
3. Esperimento di simulazione per:
 valutare l’impatto della variazione delle
rese di mais negli scenari climatici
analizzati sull’autosufficienza alimentare
aziendale
 definire possibili strategie (e.g. sistemi
colturali alternativi e/o complementari)
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Tipologie aziendali
• FONTI:
” Il sistema agroalimentare della Lombardia” (Pieri et al., 2012)
• CRITERIO:
Analisi dei dati a
livello regionale:
Analisi dei dati a
livello provinciale:
No aziende senza terra, avicole, ovi-caprine
definizione dell’indirizzo produttivo
prevalente delle aziende zootecniche
lombarde e della loro localizzazione per
fascia altimetrica
Tipologie aziendali
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Categoria animale
Ripartizione
Tipologia di allevamento
(%)
Allevamenti convenzionali di vacche da latte (sia di
grandi dimensioni che di dimensione medio-piccola)
67
Allevamenti biologici di vacche da latte
Bovini
Sia in pianura che in montagna
Allevamenti di bovini da carne
28
Allevamenti ad indirizzo misto (sia bovini da latte che
bovini da carne)
5
Totale
Suini
Concentrati in pianura
100
Allevamenti specializzati nell'accrescimento ed ingrasso
di suini pesanti (fino a 160 Kg) e leggeri (fino a 120kg)
78
Allevamenti di riproduttori (vendita suinetti)
5
Allevamenti a ciclo chiuso, specializzati in accrescimento,
ingrasso e riproduzione (dalla nascita a 160 Kg capo-1)
17
Totale
100
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Tipologie aziendali
• FONTI:
” Il sistema agroalimentare della Lombardia” (Pieri et al., 2012)
• CRITERIO:
No aziende senza terra, avicole, ovi-caprine
Analisi dei dati a
livello regionale:
definizione dell’indirizzo produttivo
prevalente delle aziende zootecniche
lombarde e della loro localizzazione per
fascia altimetrica
Analisi dei dati a
livello provinciale:
attribuire ad ogni tipologia aziendale
individuata una precisa localizzazione
spaziale a livello di Regione Agraria una
dimensione produttiva (classe di SAU e
di numerosità di capi)
Tipologie aziendali
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• FONTI:
” Il sistema agroalimentare della Lombardia” (Pieri et al., 2012)
• CRITERIO:
No aziende senza terra, avicole, ovi-caprine
Analisi dei dati a
livello regionale:
definizione dell’indirizzo produttivo
prevalente delle aziende zootecniche
lombarde e della loro localizzazione per
fascia altimetrica
Analisi dei dati a
livello provinciale:
attribuire ad ogni tipologia aziendale
individuata una precisa localizzazione
spaziale a livello di Regione Agraria una
dimensione produttiva (classe di SAU e
di numerosità di capi)
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Tipologie aziendali
Una volta individuata per ogni RA la classe di capi e di SAU più rappresentata,
il preciso dimensionamento aziendale è stato definito utilizzando come criterio il
rispetto della Direttiva Nitrati (Dir. 91/676 CE)
SOLO AZIENDE "VIRTUOSE "
please!
ZVN e ZNV a livello di Regione Agraria
Il rapporto tra SAU e capi allevati è stato modulato utilizzando i valori di N al
campo (N ha-1 capo-1) specifici per categoria di animale e tipologia di allevamento
indicati nel D. M. del 7 Aprile 2006 (GU n. 109 del 12-5-2006- Suppl. Ordinario
n.120)
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Tipologie aziendali
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Capacità di
autoapprovvigionamento
Metodologia per la stima della capacità di auto-approvvigionamento
alimentare delle aziende
CAi  AAi  FAi
Alimento i autoprodotto nel corso di una stagione produttiva (kg di s.s. anno-1)
Fabbisogno aziendale stagionale per uno specifico alimento i (kg s.s. anno-1)
AAi  SAU az  resai  Coperturai
SAU dell’azienda considerata (ha)
Resa media stagionale (Kg s.s. ha-1) dell’ i-esima coltura, simulata a livello di R.A.
Quota di SAU destinata dall’azienda all’ i-esima coltura
Capacità di
autoapprovvigionamento
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n
FAi   Capi  SSI i  ciclo  Inclusionei
1
Capi mediamente presenti in allevamento per ogni n-esima categoria
(ad es. per le aziende di bovine da latte sono state considerate vacche in lattazione, vacche in asciutta e
capi da rimonta, per cui n= 3)
Valore medio di sostanza secca ingerita quotidianamente dal singolo capo della
n-esima categoria nel corso del ciclo produttivo (Kg capo-1 giorno-1)
Durata del ciclo produttivo
(giorni)
Percentuale di inclusione dello specifico alimento i nella dieta modello adottata
per la n-esima categoria animale presente in azienda (% sulla s.s. totale)
Esempio vacche da latte:




Capi = 50 (30 l gg-1 FCM 4%)
SSI = metodo NRC (Mantenimento + produzione lattea)
Ciclo = 305 gg (lattazione), 60 gg (asciutta), 365 (rimonta)
Inclusione = f (dieta tipo)
n
FAi   Capi  SSI i  ciclo  Inclusionei
1
Categoria
vacche in
lattazione
Dieta
silomais
fieno loietto
fieno medica
mais
soia f.e.
distillers
polpe di bietola ess
saponi di calcio
glutine di mais
mangime minerale
Inclusione
30.0
5.7
13.5
23.0
12.1
8.0
2.3
2.1
2.0
1.3
Stima dei fabbisogni
Consumo annuo dell'alimento i-esimo = (N° di capi x SSI kg/capo giorno x giorni) x % di alimento i-esimo x 1/100
FA (Kg)
dove:
100650
18980
45259
77165
40733
26863
7884
7008
6570
4088
N° di capi: vacche da latte presenti in azienda (dato ISTAT)
SSI (kg capo/giorno): sostanza secca ingerita per capo, calcolata secondo la formula (a)
giorni: giorni di lattazione; è stato considerato il valore standard di 305 giorni
% alimento i-esimo: inclusione percentuale dell'alimento i-esimo nella dieta prevista per questa categoria
(a) SS ingerita (kg/d)=Peso vivo (kg) x 0.0185 + Latte 4% (kg) x 0.305
dove:
Il peso vivo medio è stato considerato pari a 650 kg
Latte 4% (kg)= Latte (kg) x (0.4 + 0.15 x %grasso nel latte)
Per il calcolo è stato considerata una produzione media di 35 l/d (3.8% grasso) per le stalle ad alta
produzione e di 29 l/d (3.8% grasso) per quelle a bassa produzione (dati ANAFI 2012, media Lombadia
31.7)
Dato ISTAT
«vacche dal latte
dove:
presenti in azienda»
N° di capi: pari al numero di capi in lattazione presenti in azienda (dato ISTAT)
Consumo annuo dell'alimento i-esimo = (N° di capi x SSI kg/capo giorno x giorni) x % di alimento i-esimo x 1/100
vacche in
asciutta
silomais
insilato loietto
paglia
polpe bietola ess.
pastone mais
mangime min
soia f.e. 48%
cloruro sodio
21.9
50.3
19.3
3.7
0.8
3.1
0.7
0.2
silomais
insilato loietto
fieno polifita
mangime conc. Integrato
pastone mais
mangime min
soia f.e. 48%
cloruro sodio
22.0
50.0
19.0
4.0
1.0
3.1
0.7
0.2
SSI (kg capo/giorno): sostanza secca ingerita per capo, valore medio di tutta la fase di asciutta
giorni: giorni di asciutta; è stato considerato il valore standard di 60 giorni
% alimento i-esimo: inclusione percentuale dell'alimento i-esimo nella dieta prevista per questa categoria
8345.6
19169.9
7346.1
1419.3
309.8
1179.4
269.9
60.0
Consumo annuo dell'alimento i-esimo = (N° di capi x SSI kg/capo giorno x giorni) x % di alimento i-esimo x 1/100
rimonta
dove:
N° di capi: capi da rimonta mediamente presenti in azienda; viene calcolato a partire dal dato dei capi in lattazione
considerando un tasso di rimonta annuo del 25% e il primo parto a 24 mesi
SSI (kg capo/giorno): sostanza secca ingerita per capo, valore medio delle diverse fasi di accrescimento
giorni: 365 in quanto si fa riferimento ai capi da rimonta mediamente presenti in azienda
% alimento i-esimo: inclusione percentuale dell'alimento i-esimo nella dieta prevista per questa categoria
18988.5
43616.6
16714.4
3229.2
705.0
2683.4
614.0
136.4
Capi presenti in azienda per
categoria animale
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categoria
dieta
Stima dei fabbisogni
Scrofe in
lattazione
Scrofe in
gestazione
Verri
Dato ISTAT
«riproduttori (scrofe)
presenti in azienda»
Capi presenti in azienda per
categoria animale
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Dieta
dieta
Categoria
categoria
Suini
suini ingrasso
ingrasso (50-160 kg)
(50-160 kg)
Stima
dei fabbisogni
fabbisogni
Stima
dei
% SS
Consumo annuo dell'alimento i-esimo = (N° di capi x SSI kg/capo giorno x giorni) x % di alimento i-esimo x 1/100
ma i s
52.5
dove:
orzo
23.4
s oi a es tr.48%
12.7
crus ca
7.8
ca l ci o ca rbona to
1.8
s odi o cl oruro
0.5
i nt.mi n.vi t
0.5
fos fa to bi ca l ci co
0.5
SSI (kg capo/giorno): s os tanza s ecca i ngeri ta per ca po (3 kg ca po/gi orno), va l ore medi o di tutta l a fa s e di i ngra s s o ri portato i n
l ettera tura per s ui no pes a nte (ri f. bi bl i ogra fi co 4)
L-Li s i na HCL
0.2
giorni: 365 i n qua nto s i fa ri feri mento a i ca pi a l l 'i ngra s s o medi a mente pres enti i n a zi enda
Metioni na DL
0.05
% alimento i-esimo: i ncl us i one percentua l e del l 'a l i mento i -es i mo nel l a di eta previ s ta per ques ta ca tegori a
*rif. bibliografico (5)
% SS
Suini
accrescimento
suini accrescimento
(30-50 kg)
(30-50 kg)
N° di capi: ca pi a l l 'i ngra s s o medi a mente pres enti i n a zi enda . Da to ca l col a to a pa rtire da l numero di s crofe pres enti,
cons i dera ndo 2 pa rti a l l 'a nno a s crofa , 10 s ui netti s vezza ti a pa rto ed una dura ta del l a fa s e di i ngra s s o (da i 60 a i 160 kg) di
174 gi orni (compres o i l vuoto s a ni tari o)
(a ) ca pi i n i ngra s s o medi a mente pres enti = N°di s crofe medi a mente pres enti x 2 x 10 x 174/365
Dato ISTAT
Consumo annuo
dell'alimento i-esimo = (N° di(scrofe)
capi x SSI kg/capo giorno x giorni) x % di alimento i-esimo x 1/100
«riproduttori
dove:
presenti in azienda»
ma i s
42.5
s oi a f.e. 44%
18.0
orzo
15.0
crus ca ft
10.0
frumento tenero
8.0
ol i o s oi a
2.0
fos f.bi ca l ci co
1.3
fa ri na pes ce
1.0
mi nvi t
0.5
SSI (kg capo/giorno): s os tanza s ecca i ngeri ta per ca po (2 kg ca po/gi orno), va l ore medi o del l e di vers e fa s i di a ccres ci mento
ri portato per s ui no pes a nte ri portato i n l ettera tura (ri f. bi bl i ogra fi co 4)
L-Li s i na HCL
0.3
giorni: 365 i n qua nto s i fa ri feri mento a i ca pi i n a ccres ci mento medi a mente pres enti i n a zi enda
Cl oruro s odi o
0.5
% alimento i-esimo: i ncl us i one percentua l e del l 'a l i mento i -es i mo nel l a di eta previ s ta per ques ta ca tegori a
L-Treoni na
0.05
*rif. bibliografico (3)
N° di capi: ca pi i n a ccres ci mento medi a mente pres enti i n a zi enda . Da to ca l col a to a pa rtire da l numero di s crofe pres enti,
cons i dera ndo 2 pa rti a l l 'a nno a s crofa , 10 s ui netti s vezza ti a pa rto ed una dura ta del l a fa s e di a ccres ci mento (da i 30 a i 60 kg)
di 55 gi orni (compres o i l vuoto s a ni tari o)
(a ) ca pi i n a ccres ci mento medi a mente pres enti = N°di s crofe medi a mente pres enti x 2 x 10 x 55/365
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Sistemi
colturali
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Colture alternative
 SORGO (granella e insilato)
 ORZO (granella e insilato)
 LOIESSA (insilata)
 ERBA MEDICA (insilata)
Colture testate per la messa a
punto di diete che prevedono
una ridotta inclusione di mais
(e.g. Repetti et al. 2012, Garella 2008, Fustini
et al. 2008, Tabacco e Borreani 2009,
Saladini et al. 2009, Borreani 2011)
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Sistemi
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Colture alternative
ADATTAMENTO
 SORGO (granella e insilato)
 ORZO (granella e insilato)
 LOIESSA (insilata)
 ERBA MEDICA (insilata)
Anticipo data di semina
Adozione di varietà/ibridi a ciclo
più lungo
Anticipo della finestra utile per gli
sfalci
GESTIONE IDRICA:
 SORGO E MEDICA: uno/due interventi di soccorso durante i periodi
critici del ciclo colturale
 ORZO E LOIESSA: coltura asciutta
TECNICA IRRIGUA: quella più diffusa nella RA oggetto di analisi
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Sistemi
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Animale
Suino
(granella)
Bovino
(insilato)
Sistemi colturali testati
Sistema colturale testato
1) Mais 600 in monocoltura
2) Mais 600 ̶ Mais 300
3) Orzo ̶ Mais 300
4) Orzo ̶ Sorgo 200
5) Orzo
6) Sorgo 400 in monocoltura
1) Silo-mais 600 in monocoltura
2) Mais 600 ̶ Mais 300
3) Orzo ̶ Mais 400
4) Loiessa ̶ Mais 600
5) Loiessa ̶ Sorgo 300
6) Orzo
7) Loiessa
8) Sorgo 400 in monocoltura
9) Medicaio
Area
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV e ZNV
ZV
ZV
ZV e ZNV
ZV
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Sistemi
colturali
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Metodologia
Per poter confrontare tra loro sistemi colturali così eterogenei e caratterizzati da
una diversa capacità di sopperire ai fabbisogni nutrizionali dei capi allevati si è
provveduto a:
• esprimere la capacità produttiva del sistema non in termini quantitativi bensì
in energia ha-1, in modo da renderle grandezze omogenee e confrontabili (UFL
per i bovini, EM per i suini)
• calcolare la superficie che sarebbe necessario destinare ad ogni sistema
alternativo per colmare le perdite produttive fatte registrare dal mais
negli scenari climatici futuri
Obiettivo: mantenere inalterata la CAi attuale dell’azienda
Ovvero…
Metodologia di analisi
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Sistemi
colturali
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SAU i 
AEM sf
n
 Resa
i
 VEi
Variazione della capacità di
auto-approvvigionamento
CAi  AAi  FAi
i
dove:
• SAUi : superficie agraria utile (ha) da investire all’i-esimo sistema colturale
(deviazione positiva o negativa rispetto alla superficie dedicata a mais nello
scenario di riferimento);
• AEMsf : ammanco energetico (UFL o Kcal Kg-1) derivante dalle perdite di granella
o trinciato evidenziate nella finestra temporale 2020 o 2050 rispetto allo
scenario attuale, per l’i-esima unità di simulazione;
• Resai : resa media stagionale dell’i-esima coltura (Kg ha-1 di s.s.) simulata a
livello di R.A.;
• VEi : valore energetico del i-esimo alimento (UFL o Kcal Kg-1);
• n : numero di colture in successione.
Risultati: aziende bovine
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Ranking dei diversi sistemi colturali testati per aziende bovine da latte in funzione
della energia netta prodotta per unità di superficie
UFL ha -1
UFL ha -1
30000
Mais 600
Mais 600 – Mais 300
Loiessa– Mais 600
Loiessa – Sorgo 300
Orzo – Mais 400
Sorgo 400
Loiessa
Orzo
25000
20000
15000
10000
Erba medica
5000
0
1
2020
2
3
4
5
6
2050
7
8
9
Hadley A1B
Risultati: aziende suinicole
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Sistemi
colturali
22 maggio
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2013 2014
Ranking dei diversi sistemi colturali testati per aziende suinicole in funzione della
energia prodotta per unità di superficie
-
EM Mcal ha
-
-1
EM Mcal ha -1
70000
70000
Mais 600
60000
60000
50000
50000
40000
40000
30000
30000
20000
20000
10000
10000
0
0
1
2
3
4
5
2020
6
Mais 600
– – Mais 300
Orzo
– – Mais 400
– – Sorgo 200
Orzo
Sorgo 400
Orzo
1
2
3
4
5
2050
6
Hadley A1B
Risultati
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Sistemi
colturali
22 maggio
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ESEMPIO: AZIENDE SUINICOLE
A. Aumento della superficie dedicata a mais granella classe 600 in monocoltura
B. Intensificazione del sistema colturale: successione mais granella classe 600 ̶
mais classe 300
C. Introduzione di colture alternative/complementari: orzo e sorgo da granella
D. Intensificazione del sistema colturale: successione orzo-mais e orzo-sorgo
Riproduttori
2020
2050
Ingrasso
2020
2050
Ciclo chiuso
2020
2050
Mais
0.7±0.9
2.9±1.7
0.7±0.9
2.8±2
1±1
3.9±1.9
Mais-mais
-6±2.7
-5.2±2.4
-5.5±3.3
-4.1±2.3
-7.7±2.6
-6.4±2.1
Orzo-mais
-2.5±2
0.9±3
-2.1±2.2
1.3±3.1
-3.3±2.5
1.3±3.7
Orzo-sorgo
-1.6±2
1.3±3
-1.3±2
1.7±3
-2.1±2.5
1.9±3.6
orzo
1.4±1.7
5.6±3.5
1.5±1.8
5.6±4.1
1.9±2
7.6±3.8
sorgo
1±1.2
3.4±2.1
1±1.2
3.4±2.4
1.3±1.4
4.7±2.2
Azienda bovini da
latte intensiva
Risparmio
di
superficie
Incremento
di superficie
Risultati
Milano, 16 luglio 2013
Sistemi
colturali
22 maggio
Milano,
16 luglio
2013 2014
L’adeguatezza delle soluzioni individuate dipende dal contesto!
Accessibilità alla risorsa idrica
Disponibilità di superficie agricola
Organizzazione aziendale
Risultati
Milano, 16 luglio 2013
Sistemi
colturali
22 maggio
Milano,
16 luglio
2013 2014
L’adeguatezza delle soluzioni individuate dipende dal contesto!
Accessibilità alla risorsa idrica
Disponibilità di superficie agricola
Organizzazione aziendale
Conclusioni
Milano, 16 luglio 2013
Sistemi
colturali
22 maggio
Milano,
16 luglio
2013 2014
• L’analisi ha consentito di individuare a livello sub-regionale (RA) dei sistemi
colturali alternativi in grado di garantire la competitività e la sostenibilità
dell’azienda zootecnica in funzione:
 della variabilità delle condizioni agro-climatiche (spaziale e temporale)
 della tipologia di azienda
 della disponibilità di risorse
• I modelli di simulazione colturali confermano la loro utilità quali strumenti di
supporto alla gestione del sistema agricolo nel medio-lungo termine
• Linee guida per la definizione di strategie di adattamento applicabili ad aree
omogenee da un punto di vista delle criticità del contesto produttivo (Regioni
Agrarie)
Competenze specifiche e una conoscenza approfondita del
contesto ne consentiranno l’implementazione nel PSR 2014-2020
• Il database sviluppato potrà essere utilizzato per ulteriori studi riferiti all’area
lombarda
Arundo donax L.
Arundo donax L. (1)
22 Maggio 2014
Perdite di resa crescenti: -26.4% (Granella) e -24% (Trinciato)
Semine anticipate di ibridi a ciclo più lungo dimezzano le perdite
produttive…ma
Costo ambientale ed economico:
 Consumi idrici
 Conflitti tra utenze diverse (agricoltura vs. sanitario)
 Aumento costo input (gasolio, fertilizzanti, acqua)
 Andamento dei prezzi delle produzioni (al momento della Fase 2 erano in forte calo)
Nuove filiere produttive: garantire reddito agricoltori, diminuendo dipendenza
da combustibili fossili.
Arundo donax L. (2)
22 Maggio 2014
Arundo donax L. rappresenta una coltura energetica molto promettente:
 graminacea rizomatosa (C3), erbacea, perenne e alofita;
 adattabilità a vasta gamma di condizioni pedo-climatiche;
 elevata resistenza a stress biotici ed abiotici, carenze di nutrienti e idriche;
 azione fitodepuratrice;
 elevate produzioni di biomassa per unità di superficie con ridotti input (N, H2O);
 coltura inserita tra “PRODOTTI” incentivi per le F.E.R. (art. 8, comma 4, lettera (b) DM
06/07/2012)
Composti di
estrazione
Bioetanolo
Pellets
Biogas
Obiettivi
22 Maggio 2014
Elevate produzioni di energia per unità di superficie e a basso costo
25 aziende hanno già optato per sostituire mais con
Arundo
Vantaggi economici saranno minacciati dall’impatto
dei cambiamenti climatici in corso?
I. Stima dell’impatto dei cambiamenti climatici sulle produzioni future di Arundo
nella pianura lombarda;
II. valutazione dell’opportunità di sostituire parzialmente in azienda il mais con
Arundo, analizzando gli aspetti economici ed ambientali in un’ottica di mediolungo periodo (2020, 2050).
Metodologia
22 Maggio 2014
Sono state considerate ragionevoli condizioni di crescita potenziale (no limitazioni
per acqua e nutrienti)
Base dati: stessa scala spaziale (RA) e dataset climatico (scenario attuale e futuri)
Modello colturale: ARUNGRO modello specifico per la crescita e lo sviluppo
dell’Arundo, sviluppato a partire da CANEGRO (DSSAT)
Calcola tasso di fotosintesi lorda con approccio basato sull’efficienza d’uso
della radiazione
Calcolo del LAI disaccoppiato dal calcolo
della biomassa
Foglia




Numero di steli m-2
Numero di foglie per stelo
Dimensioni della foglia
Area della foglia
Pianta
Coorte
Individuazione delle RA
22 Maggio 2014
Procedura basata su tre criteri
1) Presenza impianti di biogas per RA
(> potenza complessiva installata, > domanda di biomassa)
2) Future prestazioni mais da trinciato
(> perdite, <convenienza a mantenere la coltura)
3) Carico di capi da latte
(< presenza, < competizione tra destinazione alimentare ed energetica)
FILTRO
Per ogni criterio è stata fissata una soglia pari al 50° percentile (50% delle
osservazioni sono state escluse).
 Potenza Elettrica Totale Installata  2.5MW

 Perdite Mais Trinciato  12.5%
Capi da Latte per Azienda  165

Individuazione delle RA
22 Maggio 2014
Risultati (1)
22 Maggio 2014
=
Risultati (2)
22 Maggio 2014
Risultati incoraggianti dal punto di vista ambientale
 15 RA su 16 sono in ZV;
 variazioni positive anche in aree soggette a scarsità idrica
Risultati (3)
22 Maggio 2014




Costi di arundeto della durata tecnico-economica di 15 anni;
Costi di sistemi colturali alternativi attualmente in uso;
Produzioni di biomassa;
Confronto dei tempi di ritorno dall’investimento (anni)
TRi 
CostoSCi
AGBi  prezzoi
Cropping
system
1 Giant reed
Giant reed 2050 H
Giant reed 2050 N
2 Maize 600
3 Rye - Maize
4 Triticale - Sorghum
5 Triticale - Maize
 prezzoTrinciato 
15-years lifetime Potential biogas
production costs
production
-1
(€ ha )
(sm3 t-1 DM)
10,500
450
31,590
49,275
43,545
50,190
694
577
540
631
PBPi
PBPmais
Payback
time
(years)
Potential
biogas yield
(sm3 ha-1 year-1)
Potential
biomethane yield
(sm3 ha-1 year-1)
8.5
6.4
6.8
11.0
17.1
13.5
12.2
21,555
28,350
26,595
14,761
15,002
16,740
21,454
10,314
13,566
12,726
7,912
7,270
8,009
10,305
ESA congress
22 Maggio 2014
Session 7
Crop science in changing
environments
Grazie per l’attenzione!

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