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100 QUADERNO ARSIA 6/2004 lità idriche naturali con cui assolvere alle esigenze delle diverse colture. c) Infine, un ulteriore indice “bioclimatico” preso in esame è rappresentato dalla frequenza con cui le temperature minime discendono al di sotto dello zero termico nei mesi di marzo e aprile. La determinazione di questo indicatore permette, a nostro avviso, nelle diverse stazioni meteorologiche, di misurare il fenomeno delle “gelate tardive”, particolarmente preoccupante per alcune delle specie da biomasssa prese in considerazione. Fase 3 - La spazializzazione degli indici bioclimatici per mezzo di una rete neurale Il processo di acquisizione ed elaborazione dei dati sopra descritti ha portato alla creazione di una banca dati “puntuale”, che per ogni stazione meteorologica riporta il valore dei tre parametri considerati (sommatorie termiche, deficit idrico potenziale e temperature al di sotto dello zero termico nei mesi di marzo e aprile). Per il tipo di studio condotto si rendeva però necessario conoscere le variabili di cui sopra su ogni punto della superficie del territorio regionale. L’operazione logica che permette il passaggio dall’informazione “pun- Fig. 5.3 - Potenziale distribuzione della coltura del miscanto sulla base dei dati termoclimatici (metodo NOAA) tuale” a quella “areale” è detta di spazializzazione ed esistono al riguardo numerose tecniche di esecuzione: l’inverso della distanza, l’inverso della distanza con trend, i metodi geostatistici, il metodo fuzzy e l’utilizzo delle reti neurali ecc. Nel nostro caso, la spazializzazione dei dati è stata realizzata attraverso l’utilizzo della tecnica delle reti neurali, il cui impiego viene spesso consigliato quando la diversità dei dati è grande e le relazioni tra le variabili non sono ben conosciute. Questa è, infatti, una situazione ricorrente negli studi di agrometeorologia, dove le variabili climatiche sono fortemente influenzate dalle variabili topografiche, ma non è ancora chiara la legge matematica che le correla. Una rete neurale simula in maniera elementare alcune funzioni del cervello umano replicandone la struttura di base e il modo attraverso la quale questo è in grado di cogliere relazioni tra oggetti diversi (anche se queste non appartengono alla sua esperienza diretta) basandosi sulle conoscenze già apprese; in altre parole, il cervello è in grado di immaginarsi soluzioni nuove, ciononostante coerenti con la sua base di dati. Alle reti neurali si chiede di fare altrettanto (con le dovute limitazioni); e cioè di predire un risultato estrapolan-
Fig. 5.4 - Andamento del deficit idrico potenziale per la canna comune dolo per analogia, in maniera non lineare ma coerente, da quello che ha già “appreso”. Per ottenere questo risultato, si sottopone la rete a un preventivo apprendimento attraverso l’inserimento di opportuni esempi, in modo che essa possa formarsi la sua “esperienza” mostrandole ripetutamente un determinato numero di diversi “pattern”, per ognuno dei quali vengono ripetutamente modificati i “pesi”, in modo da far diminuire progressivamente l’errore e avvicinare i valori di output al target; tale procedimento viene eseguito fino a quando l’errore risulta minore di un certo valore prefissato, o non diminuisce ulteriormente, e a questo punto la rete neurale ha “appreso” quanto necessita, i pesi sono definitivamente fissati ed essa è pronta per classificare un nuovo input di cui non si conosce il target. I dati di input, per la rete da noi utilizzata, erano rappresentati dai valori dalle variabili topografiche di cui al modello digitale del terreno (DTM); al riguardo sono state ricavate sette griglie regolari con passo di 400 x 400 m delle seguenti variabili topografiche: • Coordinata geografica X (Gauss Boaga); • Coordinata geografica Y (Gauss Boaga); LE ESPERIENZE DEL PROGETTO BIOENERGY FARM 101 • Quota sul livello del mare; • Distanza dal mare (distanza espressa in metri dalla costa tirrenica); • Esposizione; • Curvatura (indica la convessità o la concavità di una parte del territorio); • Pendenza del punto griglia espressa in percentuale. Gli output forniti da questa elaborazione sono rappresentati da griglie regolari, con passo di 400 m, degli indicatori bioclimatici prima individuati. A titolo di esempio, vengono riportati nelle figg. 5.3, 5.4, 5.5 i risultati della spazializzazione della sommatoria dei gradi giorno (GDD) per la coltura del miscanto, una rappresentazione sintetica, a scala regionale, dell’andamento del deficit idrico presunto per la eventuale coltivazione della canna comune (espresso come rapporto tra la sommatoria delle piogge e la sommatoria dell’evapotraspirazione) e infine l’andamento sul territorio regionale dell’eventuale rischio di gelata primaverile. La visualizzazione dei valori dei gradi giorno (GDD) sul territorio regionale è realizzata attraverso il sistema “a semaforo”, in cui i colori che vanno dal rosso all’arancio indicano condizioni presumi-
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Le colture dedicate ad uso energeti
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