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Università di Udine

Università di Udine. Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. A.Peressotti, F.Danuso, G. Delle Vedove, G.Zerbi, M.Zuliani. Dipartimento Produzione Vegetale e Tecnologie Agrarie.

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Presentation Transcript

  1. Università di Udine Le serie agronomiche di lungo termine per la valutazione della vocazionalità e dei rischi climatici. A.Peressotti, F.Danuso, G. Delle Vedove, G.Zerbi, M.Zuliani Dipartimento Produzione Vegetale e Tecnologie Agrarie

  2. 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 ClimagriLT Metadatabase delle prove agronomiche di lungo termine

  3. Nucleo centrale ripetuto ed esteso in funzione delle esigenze • Interfaccia per l’estrazione dei dati Modulo ClimagriLT Metadatabase relazionale di tipo modulare

  4. Struttura Popolamento Politiche gestione Feed Back ClimagriLT Contatti con strutture e analisi dei formati

  5. Popolamento Politiche gestione Feed Back Contatti con strutture e analisi dei formati proprietari ClimagriLT Struttura

  6. 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)

  7. Struttura Politiche gestione Feed Back Contatti con strutture e analisi dei formati proprietari ClimagriLT Popolamento

  8. Struttura Politiche gestione Feed Back Contatti con strutture e analisi dei formati proprietari ClimagriLT Popolamento

  9. Worksheet Excel Database SPS Altri formati proprietari • Validazione dei dati e simulazione dei dati mancanti (dati mancanti nella serie, condizioni iniziali terreno) Cartaceo 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)

  10. Flussodati • Validazione • Simulazione dati mancanti • Marcatura dati non originali • Conservazione • Strutturazione Database operazionale Database dati grezzi Attualmente in fase progettuale ClimagriLT Popolamento • Validazione dei dati e simulazione dei dati mancanti (dati mancanti nella serie, condizioni iniziali terreno)

  11. Struttura Popolamento Politiche gestione Feed Back Contatti con strutture e analisi dei formati proprietari ClimagriLT

  12. Struttura e referente • Formati • Localizzazione • Tipo e numero tesi • Date ed intensità lavorazioni e trattamenti • Tipo stazione meteo, • Etc • Dati meteo • Dati suolo • Dati produzione Dati Metadati 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 Il tipo di dati messi a disposizione variano da struttura a struttura.

  13. ClimagriLT Attuale consistenza • 12 esperimenti di lungo termine catalogati • Descritta la storia di 730 parcelle. • Inseriti ad oggi circa 600.000 records su un totale di circa 2.000.000 • 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

  14. 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

  15. ETr ed etichette di qualita’

  16. Evapotraspirazione di riferimento

  17. Evapotraspirazione di riferimento

  18. Evapotraspirazione di riferimento

  19. Variabilità dei growing degree days a Pisa

  20. Variabilità dei growing degree days a Policoro

  21. Variabilità dei growing degree days a Pisa

  22. Variabilità dei growing degree days a Legnaro

  23. 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

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