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Le serie agronomiche di lungo termine per la
valutazione della vocazionalità e dei rischi
climatici.
Università di Udine
Dipartimento Produzione Vegetale e Tecnologie Agrarie
A.Peressotti, F.Danuso, G. Delle Vedove, G.Zerbi, M.Zuliani
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ClimagriLT Metadatabase delle prove agronomiche di lungo termine•Descrizione prove agronomiche di lungo termine (dove?, quando?, chi?, come?)
•Creazione di uno standard per la conservazione e la distribuzione dei dati
•Strumento utile alla simulazione orientata all’estensione delle scale spaziale e temporale
•Rivalutazione degli esperimenti agronomici di lungo termine in chiave agroecologica
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ClimagriLT Metadatabase relazionale di tipo
modulare
•Nucleo centrale ripetuto ed esteso in funzione delle esigenze
•Interfaccia per l’estrazione dei dati
Modulo
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ClimagriLT
Contatti con strutture e analisi dei formati
Struttura PopolamentoPolitiche gestione
Feed Back
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ClimagriLT
Struttura
Contatti con strutture e analisi dei formati
proprietari
PopolamentoPolitiche gestione
Feed Back
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ClimagriLT
Struttura•Confermata la correttezza della scelta progettuale basata su approccio teorico (teoria database relazionali). Il metadatabase si è adattato con facilità ad esperimenti anche molto diversi per organizzazione e conduzione•Introdotto concetto di modularità. Il nucleo centrale della struttura è stata esteso in modo modulare per accogliere dati derivanti da prove su colture arboree
•Richieste da parte delle strutture (es. tenere traccia del nome della tesi, inifluente per l’analisi agrometeo)
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ClimagriLT
PopolamentoStruttura
Contatti con strutture e analisi dei formati
proprietari
Politiche gestione
Feed Back
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ClimagriLT
PopolamentoStruttura
Contatti con strutture e analisi dei formati
proprietari
Politiche gestione
Feed Back
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ClimagriLT
Popolamento•Diversità dei formati
•Comprensione struttura prova e ricostruzione della storia dell’esperimento attraverso “soft data” (colloqui, appunti, ex impiegati, ricercatori che hanno cambiato sede)
Worksheet Excel
Database SPS
Altri formati proprietari
Cartaceo•Validazione dei dati e simulazione dei dati mancanti (dati mancanti nella serie, condizioni iniziali terreno)
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ClimagriLT
Popolamento
•Validazione dei dati e simulazione dei dati mancanti (dati mancanti nella serie, condizioni iniziali terreno)
• Validazione• Simulazione dati mancanti• Marcatura dati non originali
Database operazionale
• Conservazione• Strutturazione
Database dati grezzi
Flussodati
Attualmente in fase progettuale
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ClimagriLT
PopolamentoStruttura
Contatti con strutture e analisi dei formati
proprietari
Politiche gestione
Feed Back
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ClimagriLT
Politiche di gestione•Steso un codice comune per determinare in modo univoco cosa è o non è metadato. Accettazione da parte delle strutture del codice e inizio collaborazione •Struttura e referente
•Formati•Localizzazione•Tipo e numero tesi•Date ed intensità lavorazioni e trattamenti
•Tipo stazione meteo,• Etc
Metadati
• Dati meteo• Dati suolo• Dati produzione
Dati
Il tipo di dati messi a disposizione variano da struttura a struttura.
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ClimagriLT
Attuale consistenza
• 12 esperimenti di lungo termine catalogati• Descritta la storia di 730 parcelle.
•6 strutture hanno aderito al database fornendo anche dati meteo e dati suolo ove disponibili
•Inserimento di nuovi dati relativi ad un esperimento su vite condotto a livello nazionale in 13 località
•Inseriti ad oggi circa 600.000 records su un totale di circa 2.000.000
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Dati o Variabili Mancanti
• Il database operazionale operera’ sulle variabili meteorologiche rilevate dalle capannine (back-end) in modo da stimare eventuali dati mancanti o aberranti e di calcolare variabili ritenute necessarie per l’ uso di modelli
• I dati aberranti sono stati stimati mediante interpolazione lineare nel caso di ‘buco’ non superiore a 2 giorni
• I dati mancanti (>2gg) potranno essere stimati da stazione meteorologiche adiacenti
• Le variabili mancanti di maggiore interesse sono:– L’ Evapotraspirazione di Riferimento (Penman-Monteith)– Radiazione globale
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ETr ed etichette di qualita’q
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1 x x x x x P-M oraria2 x x x x x x x P-M giornaliera3 x x x x x x x ET(A) -> Etr4 x x x x x x Ws ET(A) -> Etr5 x x x x Ws,UR ET(A) -> Etr6 x x x x Ws Tmin->UR7 x x Ws Tmin->UR + Lat ->Rg8 Ta,UR,Ws,Rg Interpolazione lineare
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Evapotraspirazione di riferimentoLegnaro 1962-2002
Rain
- E
Tr
(mm
)
month
-1000
-500
0
500
1 3 5 7 9 11
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Evapotraspirazione di riferimentoPisa 1976-2001
Rain
- E
Tr
(mm
)
month
-1000
-500
0
500
1 3 5 7 9 11
![Page 18: Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. Università di Udine Dipartimento Produzione Vegetale](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022070312/5542eb58497959361e8c40fe/html5/thumbnails/18.jpg)
Evapotraspirazione di riferimentoPolicoro 1986-2000
Rain
- E
Tr
(mm
)
month
-1000
-500
0
500
1 3 5 7 9 11
![Page 19: Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. Università di Udine Dipartimento Produzione Vegetale](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022070312/5542eb58497959361e8c40fe/html5/thumbnails/19.jpg)
Pisa 1990-2000 W-Wheat M
onth
ly G
DD
(°C
)
Month
0
200
400
600
800
1 3 5 7 12
Variabilità dei growing degree days a Pisa
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Policoro 1972-1994 W-Wheat
Month
ly G
DD
(°C
)
Month
0
1000
2000
3000
1 3 5 7 12
Variabilità dei growing degree days a Policoro
![Page 21: Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. Università di Udine Dipartimento Produzione Vegetale](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022070312/5542eb58497959361e8c40fe/html5/thumbnails/21.jpg)
Pisa 1990-1997 Soybean M
onth
ly G
DD
(°C
)
Month
0
500
1000
1500
4 5 6 7 8 9 10
Variabilità dei growing degree days a Pisa
![Page 22: Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. Università di Udine Dipartimento Produzione Vegetale](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022070312/5542eb58497959361e8c40fe/html5/thumbnails/22.jpg)
Legnaro 1963-2000 MaizeM
onth
ly G
DD
(°C
)
Month
0
500
1000
1500
4 5 6 7 8 9 10
Variabilità dei growing degree days a Legnaro
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Conclusioni
• Uniformata la struttura del database in relazione alle esigenze dei partecipanti
• Chiarita la politica di gestione dei dati
• Definite le routines di conversione di dati
• In sviluppo il database operazionale– Gap filling– ETr