Analisi e modellistica agronomico-ambientale
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
Obiettivo formativo dell'insegnamento è quello di:
- Conoscere la struttura e il funzionamento dei modelli di simulazione dei sistemi colturali, per quanto riguarda sia gli aspetti produttivi sia quelli ambientali.
- Conoscere la differenza tra modelli empirici e meccanicistici.
- Comprendere il significato delle semplificazioni presenti in tutti i modelli trattati.
- Saper calibrare e valutare i modelli di simulazione.
Le conoscenze e le competenze di modellistica agronomico-ambientale acquisite in questo corso, integrate con quelle di altri insegnamenti ("Analisi dei sistemi" e "Metodi statistici per la ricerca ambientale" in particolare), consentono allo studente e al futuro professionista di affrontare l'analisi, il monitoraggio e la pianificazione agro-ambientale con un approccio quantitativo e sistemico.
- Conoscere la struttura e il funzionamento dei modelli di simulazione dei sistemi colturali, per quanto riguarda sia gli aspetti produttivi sia quelli ambientali.
- Conoscere la differenza tra modelli empirici e meccanicistici.
- Comprendere il significato delle semplificazioni presenti in tutti i modelli trattati.
- Saper calibrare e valutare i modelli di simulazione.
Le conoscenze e le competenze di modellistica agronomico-ambientale acquisite in questo corso, integrate con quelle di altri insegnamenti ("Analisi dei sistemi" e "Metodi statistici per la ricerca ambientale" in particolare), consentono allo studente e al futuro professionista di affrontare l'analisi, il monitoraggio e la pianificazione agro-ambientale con un approccio quantitativo e sistemico.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso lo studente dovrebbe:
- Comprendere i modelli per la simulazione della produzione potenziale delle colture agrarie, per la simulazione del bilancio dell'azoto e del carbonio nel sistema suolo-coltura, e per la produzione limitata dall'azoto.
- Sapere realizzare semplici modelli usando un foglio elettronico.
- Essere in grado di considerare l'effetto delle pratiche agrarie nelle simulazioni e comprenderne l'interazione con il pedo-clima.
- Sapere calibrare e validare modelli di simulazione.
- - Sapere comunicare in forma scritta e orale queste conoscenze.
- Sapere acquisire autonomamente nuove conoscenze di questo ambito (es. conoscere, comprendere, implementare e usare un modello di simulazione per processi agro-ambientali non trattati in questo insegnamento).
- Comprendere i modelli per la simulazione della produzione potenziale delle colture agrarie, per la simulazione del bilancio dell'azoto e del carbonio nel sistema suolo-coltura, e per la produzione limitata dall'azoto.
- Sapere realizzare semplici modelli usando un foglio elettronico.
- Essere in grado di considerare l'effetto delle pratiche agrarie nelle simulazioni e comprenderne l'interazione con il pedo-clima.
- Sapere calibrare e validare modelli di simulazione.
- - Sapere comunicare in forma scritta e orale queste conoscenze.
- Sapere acquisire autonomamente nuove conoscenze di questo ambito (es. conoscere, comprendere, implementare e usare un modello di simulazione per processi agro-ambientali non trattati in questo insegnamento).
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
1. Introduzione alla modellistica: utilità dei modelli di simulazione in agricoltura; teoria dei sistemi; classificazione dei modelli di simulazione; esempi di modelli di simulazione utilizzati in agricoltura.
2. Modellizzazione dello sviluppo (somme termiche, fotoperiodo, vernalizzazione).
3. Modellizzazione della crescita della coltura (intercettazione della radiazione, fotosintesi lorda e netta).
4. Modellizzazione del bilancio del carbonio e dell'azoto nel suolo (decomposizione della sostanza organica del suolo, mineralizzazione dell'azoto, principali trasformazioni dell'azoto minerale, assorbimento di azoto da parte della coltura).
5. Calibrazione e valutazione dei modelli di simulazione; metodologie che consentono di valutare la bontà di un modello, in termini sia qualitativi sia quantitativi.
2. Modellizzazione dello sviluppo (somme termiche, fotoperiodo, vernalizzazione).
3. Modellizzazione della crescita della coltura (intercettazione della radiazione, fotosintesi lorda e netta).
4. Modellizzazione del bilancio del carbonio e dell'azoto nel suolo (decomposizione della sostanza organica del suolo, mineralizzazione dell'azoto, principali trasformazioni dell'azoto minerale, assorbimento di azoto da parte della coltura).
5. Calibrazione e valutazione dei modelli di simulazione; metodologie che consentono di valutare la bontà di un modello, in termini sia qualitativi sia quantitativi.
Prerequisiti
E' necessario conoscere i concetti di alcune materie di base, già sfruttate nella laurea triennale per l'apprendimento delle materie agronomiche:
- Matematica, chimica e fisica
- Botanica generale e sistematica
- Fisiologia vegetale: fotosintesi, respirazione, traspirazione, assorbimento dei soluti e nutrizione minerale
- Chimica del suolo: tessitura e struttura; cicli biogeochimici
Più specificamente per l'agrometeorologia, è indispensabile conoscere questi concetti:
- radiazione globale; costante solare, geometria Sole-Terra, legge del coseno, trasmissività atmosferica
- bilancio radiativo e radiazione netta
- temperatura dell'aria
- umidità dell'aria e deficit di pressione di vapore (VPD)
- bilancio energetico di superficie
- evapotraspirazione
- sviluppo delle piante: somme termiche, fotoperiodo, vernalizzazione
E' inoltre necessario conoscere, dalle discipline agronomiche, i concetti di analisi di crescita colturale (LAI, crop growth rate), e le fenofasi e le agrotecniche delle principali colture erbacee (mais e frumento almeno). Infine, è necessario sapere utilizzare un foglio elettronico (Excel).
Tra gli insegnamenti previsti nella laurea magistrale, nessuno è indispensabile per la comprensione di questo
corso.
Tutti i concetti agronomici possono essere rivisti utilizzando questo testo, disponibile presso la Biblioteca Centrale della Facoltà:
Ceccon, P., Fagnano, M., Grignani, C., Monti, A., Orlandini, S., 2017. Agronomia, Prima edizione, EdiSES, Napoli, 620 pp.
Un altro ottimo libro per il ripasso, in particolare dei concetti relativi a suolo e atmosfera, è:
Loomis, R.S., Connor, D.J., 1992. Crop ecology: Productivity and management in agricultural systems. Cambridge University Press, Cambridge, UK
- Matematica, chimica e fisica
- Botanica generale e sistematica
- Fisiologia vegetale: fotosintesi, respirazione, traspirazione, assorbimento dei soluti e nutrizione minerale
- Chimica del suolo: tessitura e struttura; cicli biogeochimici
Più specificamente per l'agrometeorologia, è indispensabile conoscere questi concetti:
- radiazione globale; costante solare, geometria Sole-Terra, legge del coseno, trasmissività atmosferica
- bilancio radiativo e radiazione netta
- temperatura dell'aria
- umidità dell'aria e deficit di pressione di vapore (VPD)
- bilancio energetico di superficie
- evapotraspirazione
- sviluppo delle piante: somme termiche, fotoperiodo, vernalizzazione
E' inoltre necessario conoscere, dalle discipline agronomiche, i concetti di analisi di crescita colturale (LAI, crop growth rate), e le fenofasi e le agrotecniche delle principali colture erbacee (mais e frumento almeno). Infine, è necessario sapere utilizzare un foglio elettronico (Excel).
Tra gli insegnamenti previsti nella laurea magistrale, nessuno è indispensabile per la comprensione di questo
corso.
Tutti i concetti agronomici possono essere rivisti utilizzando questo testo, disponibile presso la Biblioteca Centrale della Facoltà:
Ceccon, P., Fagnano, M., Grignani, C., Monti, A., Orlandini, S., 2017. Agronomia, Prima edizione, EdiSES, Napoli, 620 pp.
Un altro ottimo libro per il ripasso, in particolare dei concetti relativi a suolo e atmosfera, è:
Loomis, R.S., Connor, D.J., 1992. Crop ecology: Productivity and management in agricultural systems. Cambridge University Press, Cambridge, UK
Metodi didattici
Il corso prevede due forme didattiche:
(a) Lezioni frontali in aula per la presentazione di tutti i contenuti del programma
(b) Esercitazioni in aula informatica per l'applicazione in un foglio elettronico di tutti i concetti appresi in teoria, attraverso la realizzazione di semplici modelli dinamici. Questi modelli possono essere realizzati utilizzando le normali formule di calcolo di Excel, oppure - facoltativamente per chi è interessato ad apprendere i rudimenti di un linguaggio di programmazione - con Visual Basic per Applicazioni (VBA). Gli studenti interessati a VBA sono invitati a seguire un seminario introduttivo.
Le esercitazioni sono fondamentali in quanto propongono un'applicazione pratica dei concetti presentati durante le lezioni e consentono quindi di assimilare meglio i concetti. Inoltre consentono di familiarizzare con gli ordini di grandezza delle variabili e dei parametri.
Invito tutti gli studenti a uno studio non mnemonico dei concetti. Questo vi consentirà in seguito di estendere quanto appreso a casi riconducibili a quelli visti a lezione, e di acquisire una visione critica e una comprensione profonda dei temi trattati. Un modo per conseguire questa comprensione è di non limitarsi a studiare su slide e appunti, ma utilizzare anche articoli e libri suggeriti. Inoltre è indispensabile svolgere diversi esercizi per verificare di avere compreso i concetti.
(a) Lezioni frontali in aula per la presentazione di tutti i contenuti del programma
(b) Esercitazioni in aula informatica per l'applicazione in un foglio elettronico di tutti i concetti appresi in teoria, attraverso la realizzazione di semplici modelli dinamici. Questi modelli possono essere realizzati utilizzando le normali formule di calcolo di Excel, oppure - facoltativamente per chi è interessato ad apprendere i rudimenti di un linguaggio di programmazione - con Visual Basic per Applicazioni (VBA). Gli studenti interessati a VBA sono invitati a seguire un seminario introduttivo.
Le esercitazioni sono fondamentali in quanto propongono un'applicazione pratica dei concetti presentati durante le lezioni e consentono quindi di assimilare meglio i concetti. Inoltre consentono di familiarizzare con gli ordini di grandezza delle variabili e dei parametri.
Invito tutti gli studenti a uno studio non mnemonico dei concetti. Questo vi consentirà in seguito di estendere quanto appreso a casi riconducibili a quelli visti a lezione, e di acquisire una visione critica e una comprensione profonda dei temi trattati. Un modo per conseguire questa comprensione è di non limitarsi a studiare su slide e appunti, ma utilizzare anche articoli e libri suggeriti. Inoltre è indispensabile svolgere diversi esercizi per verificare di avere compreso i concetti.
Materiale di riferimento
Non esiste un libro di testo per questo insegnamento. Su ARIEL trovate un'accurata selezione di capitoli di libri, articoli e pagine web, insieme alle slide presentate a lezione. Molto materiale è in inglese.
Di seguito è riportato un elenco delle fonti più importanti:
* Donatelli, M., 1995. Sistemi nella gestione integrata delle colture, Appunti dalle lezioni. Pubblicazione speciale dell'Istituto Sperimentale Agronomico, ISA-Sezione di Modena, Modena, 133 pag., Progetto finalizzato PANDA, Serie Generale, Pubblicazione no. 3.
* Vries, F.P. de, 1989. Simulation of ecophysiological processes of growth in several annual crops. Int. Rice Res. Inst. http://edepot.wur.nl/108856
* Loomis, R.S., Connor, D.J., 1992. Crop ecology: productivity and management in agricultural systems. * Cambridge, Cambridge University Press, pp. 538.
* Campbell, G.S., Norman, J.M., 1998. An introduction to environmental biophysics, Springer, New York, 286 pp.
* Stöckle, C.O., M. Donatelli, R. Nelson, 2003. CropSyst, a cropping systems simulation model. European Journal of Agronomy, 18, 289-307. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1161030102001090
* Manzoni, S., Porporato, A., 2009. Soil carbon and nitrogen mineralization: Theory and models across scales. Soil Biology and Biochemistry 41, 1355-1379. doi:10.1016/j.soilbio.2009.02.031: Solo paragrafo "3. Modeling decomposition and N mineralization"
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Kicsi, G., Cowan, C.E., 1996. Assessing the fate of new and existing chemicals: A five-stage process. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1618-1626. doi:10.1002/etc.5620150928
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Cowan, C.E., 1996. Evaluating the environmental fate of a variety of types of chemicals using the EQC model. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1627-1637. doi:10.1002/etc.5620150929
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Kicsi, G., Cowan, C.E., Kane, D.M., 1996. Assessment of chemical fate in the environment using evaluative, regional and local-scale models: Illustrative application to chlorobenzene and linear alkylbenzene sulfonates. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1638-1648. doi:10.1002/etc.5620150930
* Bellocchi, G., Rivington, M., Donatelli, M., Matthews, K., 2010. Validation of biophysical models: issues and methodologies. A review. Agronomy for Sustainable Development 30, 109-130. http://dx.doi.org/doi:10.1051/agro/2009001
Di seguito è riportato un elenco delle fonti più importanti:
* Donatelli, M., 1995. Sistemi nella gestione integrata delle colture, Appunti dalle lezioni. Pubblicazione speciale dell'Istituto Sperimentale Agronomico, ISA-Sezione di Modena, Modena, 133 pag., Progetto finalizzato PANDA, Serie Generale, Pubblicazione no. 3.
* Vries, F.P. de, 1989. Simulation of ecophysiological processes of growth in several annual crops. Int. Rice Res. Inst. http://edepot.wur.nl/108856
* Loomis, R.S., Connor, D.J., 1992. Crop ecology: productivity and management in agricultural systems. * Cambridge, Cambridge University Press, pp. 538.
* Campbell, G.S., Norman, J.M., 1998. An introduction to environmental biophysics, Springer, New York, 286 pp.
* Stöckle, C.O., M. Donatelli, R. Nelson, 2003. CropSyst, a cropping systems simulation model. European Journal of Agronomy, 18, 289-307. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1161030102001090
* Manzoni, S., Porporato, A., 2009. Soil carbon and nitrogen mineralization: Theory and models across scales. Soil Biology and Biochemistry 41, 1355-1379. doi:10.1016/j.soilbio.2009.02.031: Solo paragrafo "3. Modeling decomposition and N mineralization"
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Kicsi, G., Cowan, C.E., 1996. Assessing the fate of new and existing chemicals: A five-stage process. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1618-1626. doi:10.1002/etc.5620150928
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Cowan, C.E., 1996. Evaluating the environmental fate of a variety of types of chemicals using the EQC model. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1627-1637. doi:10.1002/etc.5620150929
* Mackay, D., Di Guardo, A., Paterson, S., Kicsi, G., Cowan, C.E., Kane, D.M., 1996. Assessment of chemical fate in the environment using evaluative, regional and local-scale models: Illustrative application to chlorobenzene and linear alkylbenzene sulfonates. Environmental Toxicology and Chemistry 15, 1638-1648. doi:10.1002/etc.5620150930
* Bellocchi, G., Rivington, M., Donatelli, M., Matthews, K., 2010. Validation of biophysical models: issues and methodologies. A review. Agronomy for Sustainable Development 30, 109-130. http://dx.doi.org/doi:10.1051/agro/2009001
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame è scritto e prevede 10-12 domande, suddivise più o meno equamente in domande sintetiche e brevi esercizi su tutto il programma. Indicativamente, la lunghezza della risposta ottimale alle domande può variare tra poche righe e una pagina intera scritta a mano. La durata dell'esame scritto è di due ore. Il voto è assegnato mediando i voti delle singole risposte.
La valutazione è effettuata considerando questi elementi: a) proprietà di linguaggio; b) correttezza dei contenuti; c) completezza della risposta. I contenuti mancanti riducono la valutazione. I contenuti in eccesso non sono valutati. Negli esercizi è importante scegliere i corretti ordini di grandezze delle variabili e dei parametri implicati; le unità di misura devono essere sempre specificate.
E' consentito l'uso della calcolatrice per svolgere gli esercizi.
Non è previsto un esame orale.
Il voto dello scritto è verbalizzato in modo che sia rifiutabile.
Sono previsti:
- Due appelli alle fine dei quadrimestri (giu-lug, gen-feb)
- Un appello durante le prove in itinere (apr, nov)
- Un appello in settembre
Come si prepara l'esame:
- seguendo le lezioni;
- studiando tutto il materiale didattico proposto e i testi (libri e articoli) segnalati dal docente;
- rifacendo a casa gli esercizi presentati durante il corso;
- provando a utilizzare i modelli proposti dal docente in condizioni diverse da quelle selezionate durante le esercitazioni, per valutare la sensibilità dei modelli ai parametri e alle variabili di input.
La valutazione è effettuata considerando questi elementi: a) proprietà di linguaggio; b) correttezza dei contenuti; c) completezza della risposta. I contenuti mancanti riducono la valutazione. I contenuti in eccesso non sono valutati. Negli esercizi è importante scegliere i corretti ordini di grandezze delle variabili e dei parametri implicati; le unità di misura devono essere sempre specificate.
E' consentito l'uso della calcolatrice per svolgere gli esercizi.
Non è previsto un esame orale.
Il voto dello scritto è verbalizzato in modo che sia rifiutabile.
Sono previsti:
- Due appelli alle fine dei quadrimestri (giu-lug, gen-feb)
- Un appello durante le prove in itinere (apr, nov)
- Un appello in settembre
Come si prepara l'esame:
- seguendo le lezioni;
- studiando tutto il materiale didattico proposto e i testi (libri e articoli) segnalati dal docente;
- rifacendo a casa gli esercizi presentati durante il corso;
- provando a utilizzare i modelli proposti dal docente in condizioni diverse da quelle selezionate durante le esercitazioni, per valutare la sensibilità dei modelli ai parametri e alle variabili di input.
AGR/02 - AGRONOMIA E COLTIVAZIONI ERBACEE - CFU: 6
Esercitazioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente:
Bechini Luca
Turni:
-
Docente:
Bechini LucaDocente/i
Ricevimento:
Su appuntamento.
Nel mio ufficio (Via Celoria 2, Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali -- Agronomia, 1° piano sopra l'Aula 1)