Modelli di aziende agricole intelligenti nell’agricoltura sostenibile
Per fornire alimenti sani con un impatto minimo sull’ambiente è necessario garantire un utilizzo efficiente delle risorse naturali, nonché il simultaneo adattamento ai cambiamenti climatici. La politica agricola comune dell’UE(si apre in una nuova finestra) deve evolversi per affrontare le questioni legate alla sostenibilità ambientale e all’azione per il clima attraverso la comprensione dei modelli che guidano i criteri decisionali degli agricoltori.
Modellizzazione a livello di azienda agricola
In piena sintonia con la strategia «dai campi alla tavola», il progetto MIND STEP(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, si è proposto di sviluppare strumenti avanzati al fine di integrare i dati a livello di azienda agricola nell’analisi delle politiche. Il consorzio ha introdotto dettagliati modelli di bioeconomia, programmazione matematica a livello di azienda agricola e ottimizzazione econometrica che sfruttano i dati delle singole aziende agricole provenienti dalla rete d’informazione contabile agricola dell’UE(si apre in una nuova finestra), assegnando le componenti di costo a specifiche attività agricole. Combinando questi dati con le informazioni biofisiche, il progetto ha migliorato l’allocazione spaziale delle aziende agricole rappresentative e ha sviluppato curve di risposta in termini di resa per i pascoli utilizzando il telerilevamento e i dati statistici. Per cogliere gli aspetti socio-psicologici che influenzano le decisioni degli agricoltori, MIND STEP ha condotto indagini che incorporano fattori comportamentali, come le preferenze di rischio. Un innovativo modulo di rischio è stato implementato nel modello FarmDyn(si apre in una nuova finestra), che consente di valutare in modo integrato le misure di gestione delle aziende agricole in condizioni di incertezza. «I nostri modelli rispecchiano ora in maniera migliore la diversità dei comportamenti e delle risposte degli agricoltori alle misure politiche, fornendo previsioni più accurate degli impatti delle politiche a livello di azienda agricola», afferma John Helming, il responsabile del progetto.
Un’analisi politica esaustiva
Data la complessità dei sistemi agricoli, MIND STEP ha combinato modelli bioeconomici a livello di azienda agricola con modelli basati su agenti, modelli del settore agricolo e modelli di matrice economica, mettendo in atto un’integrazione che consente di applicare un approccio dal basso verso l’alto partendo dalle decisioni delle singole aziende agricole per arrivare ad analisi su scala regionale e nazionale. «Mettendo in connessione i dettagliati dati delle aziende agricole con modelli economici di più vasta portata, possiamo valutare il modo in cui i cambiamenti delle politiche influenzino non solo tali aziende a livello individuale, ma l’intero settore agricolo e l’economia», ha spiegato Helming.
Raccomandazioni per la politica agricola
La ricerca svolta nell’ambito di MIND STEP ha permesso di rivelare diverse importanti intuizioni, che dispongono del potenziale per influenzare l’elaborazione delle future politiche agricole. Una raccomandazione fondamentale è quella di integrare i modelli decisionali a livello di azienda agricola e le specifiche variabili relative agli agricoltori, tra cui età, reddito e livello di istruzione, nella modellizzazione utilizzata dall’UE, contribuendo in tal modo a identificare le misure politiche ipoteticamente efficaci che gli agricoltori hanno maggiori probabilità di adottare nella pratica. Un altro importante risultato riguarda il fatto che, a causa dell’eterogeneità (o delle differenze) intrinseca tra le varie aziende agricole, in particolare in termini di attitudine al rischio, livelli di efficienza e costi marginali di abbattimento, le politiche uniformi di comando e controllo volte a ridurre le emissioni potrebbero non essere efficaci dal punto di vista dei costi; al contrario, le politiche basate sul mercato devono essere adattate al fine di riflettere questa diversità affinché sia possibile ottenere migliori esiti ambientali ed economici. Il progetto ha inoltre rilevato che l’introduzione graduale di tasse sulle emissioni costituirebbe il modo più efficace per ridurre l’impiego di azoto minerale e la generazione di emissioni di gas a effetto serra, fornendo agli agricoltori il tempo di adeguarsi, pianificare gli investimenti e adottare strategie di mitigazione. Inoltre, il reinvestimento dei proventi derivati da queste imposte nelle tecnologie di mitigazione dispone delle potenzialità di limitare le emissioni in tutto il settore. «Nel complesso, le nostre raccomandazioni mettono in evidenza l’importanza di integrare i dati e i modelli delle singole aziende agricole nella progettazione di politiche agricole efficaci e mirate», sottolinea Helming, concludendo. Basandosi sul successo ottenuto da MIND STEP, lo sviluppo di modelli bioeconomici a livello di azienda agricola avrà seguito in altri progetti svolti nell’ambito del programma Orizzonte dell’UE, come AgEnRes, BrightSpace, LAMASUS e ACT4CAP27. Un passo significativo da compiere in futuro è l’ulteriore sviluppo di un modello di azienda agricola che utilizzi FarmDyn come nucleo centrale.
