Viticoltura di precisione, i costi di gestione
La viticoltura di precisione fondamentale per migliorare la sostenibilità economica e ambientale della viticoltura italiana, che oggi risulta essere in grande espansione. Per questo tipo di coltivazione gli investimenti in mezzi meccanici di ultima generazione, sono impegnativi ma vengono ammortizzati velocemente
Il vigneto è una delle poche colture in costante espansione in Italia grazie ad un crescente export del vino italiano. Questo sicuramente è merito di viticoltori ed enologi che stanno facendo un buon lavoro sia nel campo della gestione del vigneto sia nel campo dell’elaborazione del prodotto vino. Per rimanere a questi livelli, d’altra parte, è necessario per i vitivinicoltori accettare le sfide poste dal mondo intorno a noi: la sostenibilità ambientale, economica e sociale, l’incremento delle aziende biologiche, la diminuzione progressiva dell’apporto di prodotti fitosanitari, l’incremento di biodiversità. Per raggiungere questi obiettivi è importante migliorare la conoscenza relativa a ogni fase di produzione del vino e in questa prospettiva un contributo significativo è quello dato dalla viticoltura di precisione.
Per quanto riguarda la sostenibilità economica indubbiamente è necessario avere dei modelli di calcolo dei costi delle macchine e dei cantieri composti da trattrici e macchine operatrici e la possibilità di confrontare varie opzioni che comprendano, ad esempio: la lavorazione manuale; quella meccanizzata tradizionale; con macchine di piccole o grandi dimensioni; con l’adozione di macchine dell’agricoltura 4.0 e il loro confronto con le medesime operazioni offerte con le tariffe dei contoterzisti (Fig. 1).
Uno dei problemi nel calcolo dei costi è stimare quelli futuri cioè prevedere situazioni future, operazione sempre ardua per qualsiasi tecnico anche molto preparato. La difficoltà risiede poi nel calcolo dei cosiddetti costi o vantaggi addizionali quali perdite di raccolto, danni per la potatura meccanica, vantaggi della viticoltura di precisione, miglioramento della qualità dell’uva, ecc. Questi fattori sono molto importanti, ma non sempre facile da determinare a priori, però è opportuno provare a inserirli nei modelli per avere una serie di dati previsionali che nel concreto poi portano a scegliere una macchina rispetto ad un'altra. Proviamo solo a pensare ai modelli meteorologici: essi diventano sempre più incerti quanto più la previsione è a lungo termine, ciò nonostante ci possono dare in anticipo una possibile evoluzione della situazione. Lo stesso accade con l’acquisto di una macchina magari dotata di una nuova tecnologia come quelle di agricoltura 4.0 che permette non solo di lavorare più veloce, perché il trattore è dotato di guida satellitare, ma anche di risparmiare gasolio perché ottimizza il rendimento del motore e utilizza un atomizzatore a recupero che permette un risparmio sulle dosi distribuite. In Fig. 2 una simulazione dei possibili scenari dove possiamo notare che entrano in gioco anche la superficie dominabile in quanto le altre soluzioni sono convenienti solo su superfici limitate rispetto ad una soluzione innovativa.
Una delle cause che oggi limitano una rapida espansione della viticoltura di precisione è data sia dagli investimenti che bisogna effettuare sia dalla differente organizzazione che le aziende vitivinicole devono darsi, anche se in questo caso – per operare su un livello minimo di dimensione aziendale – si può ovviare con una maggiore partecipazione dei contoterzisti o dei consorzi. Ricordiamo infatti che dal censimento dell’agricoltura del 2000 la superficie media vitata per azienda era di 0,9 ha, poi passata a 1,6 ha nel censimento del 2010, quindi in rapido aumento ma comunque piccola per pensare a singole applicazioni di viticoltura di precisione. Questo tipo di tecnologia presenta infatti elevati costi di investimento che, tuttavia, vengono ammortizzati nel tempo grazie ai risultati ottenuti. Da alcune applicazioni e simulazioni effettuate da Luigi Sartori (Università di Padova) una applicazione della viticoltura di precisione potrebbe consentire una diminuzione del 30% dei costi, del 57% della manodopera e del 46% del gasolio consumato. Certo è che l’applicazione di droni, modelli matematici, guida satellitare non sono al momento alla portata di tutti i viticoltori.
Poi, come scritto precedentemente, entrano in gioco i vantaggi addizionali quali: una migliore conoscenza della variabilità dei vigneti o dei terreni, la possibilità di ottenere un miglioramento della qualità dei raccolti (giusti tempi di raccolta con macchine più performanti), una migliore ergonomia del lavoro (guida automatica) che consente più capacità di lavoro. Tutti questi vantaggi non sono sempre quantificabili ex ante, ma i modelli consentono di valutarli, almeno in parte, in maniera preventiva. Il quadro si complica ancora di più quando introduciamo la possibilità di robot con motori elettrici a guida autonoma (Fig. 3) comandati a distanza o droni per la raccolta dati indici (NDVI; indice di maturità, produzione). In questo caso il valore aggiunto è dato dall’incremento di conoscenza con cui si possono incrementare produzioni e qualità o da una diminuzione dei costi dovuta al risparmio di concime, prodotti fitosanitari o altro. L’incremento di conoscenza/ha è un altro parametro non attualmente ben valutabile ma richiesto quando accediamo alla viticoltura di precisione. Infatti il problema della raccolta dei dati è legato alla possibilità di una loro sintesi e traduzione in parametri operativi per le macchine, come – ad esempio – la quantità di prodotti distribuiti o di quelli raccolti, i tempi corretti necessari ad effettuare le operazioni.
La scommessa del futuro passa comunque attraverso la viticoltura di precisione e l’incremento di conoscenza/ha per raggiungere gli obiettivi europei relativi alla riduzione dei prodotti fitosanitari, all’incremento della biodiversità e all’incremento delle produzioni biologiche, ma anche per mantenere il primato recentemente conquistato nell’export del vino e nel settore delle macchine per il comparto vitivinicolo.
