Con le minacce di scarsità d'acqua che complicano la necessità di nutrire una popolazione globale in crescita, è più importante che mai ottenere una corretta irrigazione delle colture. L'eccesso di acqua può esaurire le riserve idriche locali e portare a deflussi inquinati, mentre l'immersione può portare a prestazioni del raccolto non ottimali. Tuttavia, pochi agricoltori utilizzano strumenti basati sulla scienza per aiutarli a decidere quando e quanto innaffiare i loro raccolti.

Un nuovo studio condotto dall'Università dell'Illinois identifica ostacoli e soluzioni per migliorare le prestazioni e l'adozione di strumenti di supporto alle decisioni sull'irrigazione su scala di campo.

"Volevamo offrire la nostra prospettiva su come ottenere un'irrigazione di precisione su scala di campo con le tecnologie più recenti e avanzate sulla raccolta dei dati, stress idrico delle piante, modellazione, e decisionale, "dice Jingwen Zhang, ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di risorse naturali e scienze ambientali (NRES) dell'Illinois e autore principale dell'articolo in Lettere di ricerca ambientale .

Zhang afferma che molti agricoltori si affidano a regole empiriche tradizionali, compresa l'osservazione visiva, calendari delle colture, e cosa stanno facendo i vicini, decidere quando e quanto innaffiare. Esistono dati migliori e tecnologie più avanzate per aiutare a prendere tali decisioni, ma attualmente non vengono sfruttati al massimo del loro potenziale.

Per esempio, alcuni campi sono dotati di sensori di umidità del suolo o telecamere che rilevano i cambiamenti nell'aspetto delle colture, ma non ce ne sono abbastanza per fornire informazioni accurate tra i campi. I satelliti possono monitorare la vegetazione dallo spazio, ma la risoluzione spaziale e temporale delle immagini satellitari è spesso troppo grande per aiutare a prendere decisioni su scala di campo.

Kaiyu Guan, professore assistente in NRES, Professore di Blue Waters presso il National Center for Supercomputing Applications, e capo progetto dello studio, ha aperto la strada a un modo per fondere dati satellitari ad alta risoluzione e ad alta frequenza in un prodotto integrato ad alta risoluzione spazio-temporale per aiutare a monitorare le condizioni del suolo e delle piante.

"Basato sulla tecnologia di fusione del telerilevamento e sulla modellazione avanzata, possiamo aiutare gli agricoltori a ottenere una soluzione completamente scalabile da remoto, " dice. "Questo è potente. Può potenzialmente essere una tecnologia rivoluzionaria per gli agricoltori, non solo negli Stati Uniti, ma anche piccoli agricoltori nei paesi in via di sviluppo".

Con la moderna tecnologia satellitare e il modello di fusione di Guan, l'acquisizione dei dati non sarà un fattore limitante nei futuri prodotti per l'irrigazione di precisione. Ma è ancora importante definire in modo appropriato lo stress idrico delle piante.

Storicamente, le decisioni sull'irrigazione si basavano esclusivamente su misure di umidità del suolo. Il gruppo di Guan ha recentemente chiesto all'industria agricola di ridefinire la siccità, non basato solo sull'umidità del suolo, ma sulla sua interazione con la siccità atmosferica.

"Se consideriamo il continuum suolo-pianta-atmosfera-atmosfera come un sistema, che riflette sia l'approvvigionamento idrico del suolo che la domanda di acqua atmosferica, possiamo usare queste metriche pianta-centriche per definire lo stress idrico delle piante per innescare l'irrigazione, "Dice Zhang. "Di nuovo, se utilizziamo i nostri metodi di fusione dei dati e la modellazione basata sui processi, possiamo ottenere un'irrigazione di precisione con un'accuratezza molto elevata e anche un'alta risoluzione."

I ricercatori hanno anche esaminato le sfide relative all'adozione da parte degli agricoltori degli strumenti di supporto alle decisioni esistenti. Poiché i prodotti attuali si basano su origini dati tutt'altro che ideali, Guan afferma che i produttori sono riluttanti a passare dai metodi tradizionali basati su regole empiriche a strumenti che potrebbero non essere molto più affidabili. Interfacce utente non intuitive, privacy dei dati, e tempismo inflessibile aggravano il problema.

Trenton Franz, professore associato presso l'Università del Nebraska-Lincoln (UNL) e coautore, afferma che gli agricoltori avranno maggiori probabilità di adottare strumenti decisionali di irrigazione di precisione se sono accurati fino alla scala del campo, flessibile, e facile da usare. I suoi team e quelli di Guan stanno lavorando su tecnologie per soddisfare questa esigenza e stanno testando attivamente la tecnologia nei campi irrigati in Nebraska. Ciò include la partecipazione con Daran Rudnick, assistente professore presso UNL e coautore dello studio, nel programma UNL Testing Ag Performance (TAPS), che si concentra sull'adozione della tecnologia e sull'istruzione per i produttori di tutta la regione.

"Siamo abbastanza vicini. Abbiamo dati di evapotraspirazione in tempo reale, e stiamo aggiungendo la componente di umidità del suolo e la componente di irrigazione. Probabilmente tra meno di un anno verrà lanciato come prototipo e potrà essere testato tra la comunità degli agricoltori, " dice Guan.