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Il cambiamento climatico può ridurre la produzione agricola ed aumentare consumo d’acqua relativo sul pianeta, mettendo a rischio la sicurezza alimentare. Si mostra qui il primo di due casi di studio esemplari, in Europa ed Asia, dove le modifiche del clima futuro potranno portare ad effetti rilevanti nella prima metà del secolo.

Il cambiamento climatico mette a rischio la sicurezza alimentare del pianeta. Dopo il vertice RIO+20, con il documento “Il futuro che vogliamo”, che sottolineava l’importanza capitale di un’agricoltura sostenibile per migliorare la sicurezza alimentare (food security) a scala globale, anche il 5° rapporto IPCC sottolinea (AR5, WGII, Capitolo 7) come la sicurezza alimentare sia a rischio per il cambiamento climatico in atto:

“Gli effetti del cambiamento climatico sulle coltivazioni e sulla sicurezza alimentare sono evidenti in molte regioni del mondo (confidenza elevata). Gli impatti negativi delle tendenza climatiche sono stati più comuni degli impatti positivi. Tendenze positive sono visibili in alcune regioni ad elevata latitudine (confidenza elevata. Dall’ AR4 (ad oggi, ndr), ci sono stati diversi periodi di crescita rapida dei prezzi del cibo e dei cereali a seguito di eventi climatici estremi in regioni chiave per la produzione, a indicare una sensibilità dei mercati agli eventi estremi del clima, tra i vari fattori. Diversi di tali eventi sono diventati più probabili come risultato delle emissioni antropiche (confidenza media)”.

Il settore agricolo risulta vulnerabile soprattutto alle variazioni di temperatura e precipitazioni ed esistono diversi studi a scala internazionale atti a quantificare gli effetti dei cambiamenti climatici recenti e dei potenziali cambiamenti futuri (p.es.Fisher et al., 2005; Tubiello e Fisher, 2007).

Le regioni geografiche potranno reagire in modo differente, in ragione della differente condizione topografica, del clima, delle colture e delle pratiche agricole. Tuttavia, è possibile aspettarsi una tendenza comune (WGII, Capitolo 7):

“In assenza di (strategie di, ndr) adattamento, un aumento delle temperature di circa 1°C sopra ai valori pre-industriali è atteso avere un impatto negativo sulla resa dei prodotti più importanti (grano, riso, mais) sia nelle regioni tropicali sia nelle regioni temperate, sebbene alcune aree potrebbero avere un beneficio (confidenza media). Con o senza adattamenti, sono verosimili impatti negativi sui raccolti medi a partire dal 2030…., e dopo il 2050 il rischio di impatti più severi aumenterà (confidenza media)”.

Si riportano qui i risultati del primo di due studi recenti, presentati durante il recente Workshop “Peri-urban areas and Food-energy-Water Nexus. Sustainability and Resilience Strategy in the Age of Climate Change“, tenutosi al Politecnico di Milano nel Marzo di quest’anno. Nel primo di tali studi si sono valutati gli effetti potenziali, fino a metà secolo,sulla produttività del mais irriguo in pianura padana (Nana et al., 2012; Bocchiola et al., 2013).

La pianura padana è fra le aree agricole maggiormente a rischio, soprattutto per quanto riguarda la disponibilità di risorsa idrica in arrivo dai fiumi Alpini (Kaser et al., 2010). Il caso di studio si riferisce alla provincia di Cremona, e in particolare al comune di studio, Persico Dosimo in cui il 63% della superficie catastale è adibita alla produzione di mais.

In Figura 1 si mostra la produzione locale di mais, secondo i dati ISTAT per la Provincia di Cremona, messa a confronto con simulazioni modellistiche condotte utilizzando il modello di crescita agricola Poly-Crop (PC), sviluppato al Politecnico di Milano (Nana et al., 2014), oltre che un modello di riferimento molto utilizzato in letteratura, Cropsyst (CS, p.es.Stockle e Nelson, 1999). Come si osserva, nel primo decennio degli anni 2000, la produzione Y si attesta ad un valore tra le 11 ed le 12 tonha^-1, (in media E[Y] = 11.65 tonha^-1), ben simulato tramite i modelli.

Figura 1. Produzione agricola in provincia di Cremona (dati ISTAT), periodo 2001-2010. Simulazioni condotte con modello PC e modello CS (Nana et al., 2014).

Si sono condotte simulazioni di scenario utilizzando gli output climatici di due modelli di circolazione atmosferica generale GCM (AR4 dell’ IPCC, storylines A1B, A2, B1), ossia il modello CCSM3 ed il modello ECHAM5. Si è inoltre considerato uno scenario locale LOC, inteso a fornire una simulazione di riferimento basata sull’effettiva evoluzione osservata localmente, proiettata al futuro.

Figura 2. Produzione media proiettata per la decade 2045-2054. AU irrigazione automatica (on demand). MA irrigazione manuale (data fissate). Le bande di confidenza riportate sulle barre indicano la deviazione standard.

La Figura 2 mostra le proiezioni di scenario produttivo per il decennio 2045-2054, secondo i due modelli GCM e relative storylines e secondo lo scenario locale. Sono state esplorate entrambe le opzioni di irrigazione manuale (MA), ossia secondo un calendario di date e quantità predefinite (ca. 250 m nell’intera stagione irrigua per l’area in esame), oppure automatica (AU), ossia secondo la necessità (on demand). Tale seconda modalità simula una situazione teorica di utilizzo ottimale dell’acqua irrigua, che viene dispensata solo in caso di effettiva necessità della pianta, ossia in caso di scarsità di acqua nel terreno. Tale condizione di stress idrico viene individuata dal modello numerico di crescita utilizzato, che valuta la quantità esatta di acqua necessaria per l’irrigazione.

In media per metà secolo, si osserva uno scenario potenziale di forte diminuzione del raccolto per il modello CCSM3 e per lo scenario locale, con una forte variabilità, indicata dalle barre di confidenza, soprattutto per il modello CCSM3. Tale forte diminuzione è conseguenza dell’aumento di temperatura attesa (in media +2.4°C per CCSM3 e +2.1°C per scenario LOC) e della diminuzione rilevante di precipitazione (in media -43% secondo CCSM3, -64% secondo LOC, durante la stagione irrigua, Aprile-Agosto), che da un lato impongono una più rapida maturazione, mentre dall’altro limitano l’evapotraspirazione effettiva, con il risultato di una minore produzione di biomassa.

L’utilizzo del modello ECHAM5 porta a risultati lievemente più ottimistici, con una produzione in sostanza costante (A1B, B1), o lievemente diminuita (A2, storyline più pessimistica). Il modello ECHAM5 prevede in sostanza un aumento di temperatura lievemente più contenuto (+1.8°C) ed una diminuzione delle precipitazioni visibile ma meno accentuata (-28%), che potrà essere compensata in parte dall’uso di acqua irrigua.

Si osservi come la variabilità delle proiezioni climatiche da modello a modello, in particolare riguardo all’andamento delle precipitazioni e sulla loro ricaduta sull’agricoltura, risulta essere in linea con quanto osservato nella letteratura recente (si veda ad esempio Faggian e Giorgi, 2009 per uno studio sulla variabilità delle proiezioni climatiche per il XXI secolo sul Nord Italia). Tale incertezza intrinseca, derivante dalle differenti condizioni modellistiche, oltre che ovviamente dal lungo orizzonte temporale considerato, non consente di considerare come affidabili in senso assoluto le proiezioni di un singolo modello, o scenario. Per tale ragione risulta importante l’utilizzo di più modelli, allo scopo di ottenere un ventaglio di scenari attesi.

Come si osserva dalle bande di confidenza riportate in Figura, la produzione di mais per metà secolo potrà essere inoltre caratterizzata da elevata variabilità annuale, specialmente secondo il modello CCSM3. Tale circostanza implica la possibilità di anni particolarmente poco produttivi, con possibili impatti sulla sicurezza alimentare.

L’utilizzo di acqua per il ciclo vitale della pianta (ossia evapotraspirazione, al netto del ruscellamento superficiale), valutato tramite l’impronta idrica water footprint WF è quantificato in Figura 3, in forma specifica per kg di raccolto. Nella situazione presente (CO) molta più acqua è disponibile come WF_green, ossia acqua piovana. In futuro, la diminuzione attesa delle piogge estive, porterà ad un consumo specifico inferiore. Tuttavia, la necessità di maggiore irrigazione porterà ad una crescita dell’impronta idrica irrigua specifica, WF_blue, sia per una diminuzione della massa secca (Figura 3), sia per un effettivo incremento dell’acqua irrigua.

Figura 3. Consumo d’acqua tramite evapotraspirazione (impronta idrica, water footprint WF) specifica per ogni kg di massa secca, proiettata per la decade 2045-2054 e confrontata con la situazione attuale (CO). WFgreen rappresenta l’acqua di pioggia, WFblue rappresenta l’utilizzo di acqua irrigua. AU irrigazione automatica (on demand). MA irrigazione manuale (data fissate). Le bande di confidenza indicano la deviazione standard.

In sintesi, in pianura padana a metà secolo si potrebbero verificare due effetti rilevanti, ossia la produttività di mais potrebbe decrescere sensibilmente e l’utilizzo di risorsa idrica in forma irrigua potrebbe diventare meno efficiente. In particolare, per mantenere un livello di produttività comparabile con quella presente, o comunque il più alto possibile, potrebbe essere necessario un utilizzo di acqua irrigua assai maggiore, in proporzione al raccolto. L’incertezza intrinseca nella modellazione climatica rende difficile una valutazione quantitativa esatta delle variabili in gioco, tuttavia la tendenza è comune. Il potenziale verificarsi di tali effetti richiede la valutazione di strategie di adattamento ottimali, dirette da un lato ad aumentare la produttività del mais e dall’altro a rendere minimo il consumo di acqua.

In un prossimo post si presenterà il secondo dei due studi detti, dove si è valutato l’effetto del potenziale cambiamento climatico sul raccolto di cereali non irrigui nella catena Himalayana.

Bibliografia

1. Bocchiola, D., Nana, E., Soncini, A., Impact of climate change scenarios on crop yield and water footprint of maize in the Po valley of Italy, Agricultural Water Management, 116, 50-61, 2013, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378377412002569#
2. Faggian, P. and Giorgi, F. (2009). An analysis of global model projections over Italy, with particular attention to the Italian Greater Alpine Region (GAR), Climatic Change, DOI 10.1007/ s10584-009-9584-4.
3. Fischer, f., Shah, M., Tubiello, F.N., van Velhuizen, H., 2005. Socio-economic and climate change impacts on agriculture: an integrated assessment, 1990-2080, Phil. Trans. R. Soc. B., 360, 2067-2083.
4. Kaser, G., Großhauser, M., Marzeion, B., 2010. Contribution potential of glaciers to water availability in different climate regimes, PNAS, 107(47), 20223-20227.
5. Morrison, J. I. L., 1999. Interactions between increasing CO2 concentration and temperature on plant growth, Plant, Cell & Environment, 22, 6, 659-682.
6. Nana E., Soncini, A, Groppelli, B., Bocchiola, D., 2012. Effetti di un potenziale cambiamento climatico sulla produttività agricola: il caso del mais nella provincia di Cremona. L’ACQUA, 6, 9-19, 2012.
7. Nana, E., Corbari, C., Bocchiola, D., 2014. A hydrologically based model for crop yield and water footprint assessment: study of maize in the Po valley, AGSYS, 127, 139-149, 2014. 5 year IF: 2.84.

Testo di: Daniele Bocchiola e Irene Palazzoli

Tags: IPCC, mais, Pianura padana

. Climalteranti on Giu 25th 2014 Categorie: Agricoltura, Impatti, Sicurezza alimentareStampa questo articolo