Visite di ricerca finanziate da EJP Soil: il CREA rafforza i legami internazionali con LUKE in Finlandia
Roberta Calone del CREA Agricoltura e Ambiente ha tenuto un seminario sull’uso della logica fuzzy per lo sviluppo di indici composti durante la visita EJP Soil a LUKE, Finlandia.
La collaborazione tra il Natural Resources Institute Finland (LUKE) e il Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l'analisi dell'Economia Agraria (CREA) continua a portare frutti, come dimostra la recente visita di ricerca della Dr.ssa Roberta Calone a Viikki, Helsinki. Attiva nei progetti EJP Soil SOMMIT e ARTEMIS, la ricercatrice ha tenuto un seminario focalizzato sull'uso della logica fuzzy per sviluppare indici compositi che valutano la sostenibilità delle pratiche agricole.
Nel dettaglio del seminario, la Dr.ssa Calone ha presentato una metodologia basata sull'uso della logica fuzzy per l'elaborazione di un indice composito. Tale indice offre una valutazione olistica delle sinergie e dei trade-offs associati a diverse pratiche di gestione agricola e condizioni pedoclimatiche, considerando la complessa interazione tra sequestro di carbonio nel suolo, emissioni di protossido di azoto, lisciviazione di nitrati e produttività. La metodologia è descritta in maniera esaustiva nell'articolo "A fuzzy logic evaluation of synergies and trade-offs between agricultural production and climate change mitigation", recentemente pubblicato sul Journal of Cleaner Production.
Il workshop ha coinvolto cinquanta ricercatori, sia in presenza che online. Durante la sessione iniziale, è stato introdotto il concetto di analisi dei trade-off, sottolineando l’importanza di valutare e quantificare il bilancio tra gli effetti positivi e negativi associati a diverse strategie di gestione agricola in relazione alle specifiche condizioni ambientali.
A tale scopo, il seminario ha esaminato due diversi approcci metodologici per la valutazione di sistemi complessi come quello agricolo: il modello di pensiero occidentale e il modello di pensiero orientale. La logica booleana binaria, tipica del pensiero occidentale, categorizza gli elementi in termini netti e dicotomici, come 'bianco o nero' e 'giusto o sbagliato'. Tuttavia, questa categorizzazione può risultare limitante nel gestire la complessità, le incertezze e le ambiguità dei sistemi agricoli, spesso conducendo a contraddizioni. In contrasto, la logica fuzzy, che si ispira al principio dello yin e yang, propone un'interpretazione più graduale e dinamica. Questo approccio consente di valutare gli elementi secondo gradi di verità variabili, anziché in termini binari, facilitando una valutazione più dettagliata e matematicamente sfumata delle dinamiche di interdipendenza tipiche dei sistemi naturali e delle loro implicazioni sull'equilibrio tra produttività agricola e impatto ambientale.
Questa esposizione teorica è stata seguita da un approfondimento metodologico, nel quale sono stati delineati i passaggi matematici necessari per sviluppare un indice composito utilizzando la logica fuzzy.
Un'esemplificazione pratica è stata offerta tramite i risultati del progetto EJP Soil ∑ommit. In particolare, il progetto ha applicato lo sviluppo dell'indice su un dataset di due milioni di scenari agricoli rappresentativi delle sue diverse condizioni pedoclimatiche e di gestione agricola in Italia. Questo dataset è stato reso esplorabile attraverso una dashboard interattiva, disponibile al link https://github.com/kofm/sommit-dashboard, che permette di vedere in modo semplice e intuitivo come la transizione da una pratica agricola all'altra o da una condizione ambientale all'altra cambia l'impatto delle pratiche agricole sui trade-off valutati e sull'indice composito che li riassume. Questa dashboard è stata presentata come esempio durante il seminario, dimostrando un'applicazione pratica e diretta degli strumenti sviluppati.
La parte teorica del seminario è stata seguita da una sessione interattiva, durante la quale i partecipanti hanno avuto l'opportunità di mettere in pratica le fasi di costruzione di un indice composito attraverso due giochi: 'The Lord of the Rings game' e 'The Farm Game'.
Nel primo gioco, i partecipanti hanno esplorato la costruzione di indici composti mediante una procedura di aggregazione gerarchica. Questa tecnica ha illustrato come i dati, stratificati su più livelli, possano essere progressivamente aggregati fino a formare un unico indice composto, fornendo così una visione integrata e complessiva delle informazioni analizzate.
Il secondo gioco, "The Farm Game", ha presentato un caso di studio concreto nella regione di South Savo in Finlandia. In questo contesto, i partecipanti hanno lavorato alla costruzione di un indice composito per valutare diverse rotazioni agricole che includono leguminose, intercropping e cover crops, gestite sia in modalità convenzionale che organica. L'obiettivo principale del gioco era identificare le configurazioni di rotazione che offrono il miglior compromesso tra produttività e impatto ambientale, fornendo così una simulazione realistica delle decisioni che gli agricoltori devono prendere per ottimizzare la sostenibilità delle loro pratiche.