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Cillis, Donato (2018) Introducing innovative precision farming techniques in agriculture to decrease carbon emissions. [Ph.D. thesis]

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Thesis not accessible until 30 October 2020 for intellectual property related reasons.
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Abstract (english)

Nowadays, agricultural systems are asked to satisfy the increasing global demand for food and fiber for a growing population. The intensification of the current systems in term of inputs and outputs lead to raising the concerns about the impact on the environment. Considering the background found in literature and its highlighted gap, the hypothesis of this thesis are (1) to survey within-farm soil and yield variability in order to delineate the homogeneous zones and productive potential; (2) study the synergy between conservation agriculture and precision agriculture allowing the optimization in terms of crop yield, net energy and energy efficiency; (3) identify the best strategies, derived from the synergy between conservation agriculture and precision agriculture, able to decrease the CO2 emissions of agricultural systems in the mid-term using SALUS simulations.
Data collection required to verify these hypotheses derived from different sources, and their analysis was performed using different approaches and tools. In fact, different soil and crop sensors were used to define site-specific crop management and enable processes to better understand land changes such as spatial variations or delineation of homogeneous zones at farm scale. Besides, simulation models, when suitably tested, provide a useful tool for finding the combination of management strategies to reach the multiple goals required for sustainable crop production. Simulation models also allow to increase inputs efficiency and to perform land management.
The homogeneous zones characterization derived from the interpolation of ARP data and historical crop-yield data. Incorporating this method, it is possible to efficiently perform the analysis with a larger set of data. Classification and definition of the homogeneous zones were fulfilled by inputting data into the MZA software. The optimum number of homogeneous classes was identified according to the study of indices provided by the software. Four homogeneous zones satisfying these requirements were then defined. Consequently, the productive potential was assigned to the homogeneous zones through ANOVA test of soil features and historical crop yield. Finally, the productive potential was validated comparing the average province yield of the considered crops.
Regarding crop yield, strip-tillage (ST) and no-tillage (NT) got a decrease of 20% and 15% compared to conventional tillage (CT). However, the contribution of precision agriculture allows mitigating crop yield reduction in every tested conservation tillage system. In fact, an increase in total crop yield higher than 10% was observed, leading minimum tillage (MT) to obtain the same response of CT. In the same way, MT supported by precision agriculture achieves the highest net energy values, 2% higher than CT. While precision agriculture enables to enhance of almost 20% net energy in ST and NT compared to the same techniques managed in uniform rate application. Moreover, precision agriculture contributes to increasing energy efficiency in MT and NT with an increase with respect to CT of 10% and 2% respectively. Finally, ST supported by precision agriculture technologies shows an increase in energy efficiency of 15% compared to ST managed with a fixed rate of inputs.
On the other hand, the contribution of precision agriculture in term of carbon emissions mitigation was assessed in order to define the strategy with the lowest total annual CO2 emissions under current climatic condition. SALUS simulation shown a general trend among the treatments characterized by a decrease in soil organic carbon (SOC) stock. However, a significant reduction in SOC losses was simulated in MT and NT, 17% and 63% respectively, compared to CT. Furthermore, the adoption of conservation tillage techniques decreased carbon emissions related to farming operations, while precision agriculture technologies led to an optimization of the exhaustible sources such as fossil fuels and fertilizers. Finally, we showed that the synergy between conservation tillage systems, especially NT, and precision agriculture strategies represents a useful tool in terms of carbon emissions mitigation. With consideration of current climatic conditions and the studied field variability, NT supported by precision agriculture strategies demonstrated a reduction of 56% of total CO2 as compared to CT.

Abstract (italian)

Oggi, I sistemi agricoli sono chiamati a soddisfare la crescente domanda di cibo e fibre vegetali dovuto al continuo incremento demografico. L’intensificazione di questi sistemi in termini di utilizzo massiccio di fattori produttivi e relative asportazione porta ad aumentare le preoccupazioni in merito all’impatto ambientale. Il principale obiettivo di questo lavoro di tesi è individuare, attraverso prove sperimentali combinate con simulazioni di medio-termine di diversi scenari, la miglior soluzione tecnica in grado di preservare la fertilità del suolo e ridurre l'impatto ambientale del settore agricolo studiando la sinergia tra l'agricoltura conservativa e l'agricoltura di precisione. Considerando i contributi scientifici che studiano i due principi, ed individuati i punti di approfondimento relativi alla gestione della variabilità e mitigazione dell'impatto ambientale, le ipotesi di questo lavoro di tesi sono (1) di mappare la variabilità a livello aziendale in termini di proprietà del suolo e resa in granella allo scopo di definire delle zone omogenee ed attribuirgli un potenziale produttivo; (2) studiare la sinergia tra l’agricoltura conservativa e l’agricoltura di precisione che premette di ottenere incrementi produttivi, energia netta ed efficienza energetica; (3) individuare le migliori strategie derivanti dalla sinergia tra agricoltura conservativa ed agricoltura di precisione, in grado di diminuire nel medio periodo le emissioni di CO2 dei sistemi agricoli usando le simulazioni del modello SALUS.
Per verificare queste ipotesi la raccolta dati è stata effettuata utilizzando diverse fonti, approcci e strumenti. Infatti, strumenti per la mappatura del suolo ed il monitoraggio dello stato di vigore delle colture sono stati utilizzati per studiare la variabilità di campo e la sua evoluzione nel tempo per poter definire zone omogenee stabili nel tempo. Inoltre, i modelli di simulazione, quando opportunamente testati, rappresentano un utile strumento per poter definire la miglior strategia gestionale per ottenere delle produzioni sostenibili. Questi trovano diversi campi applicativi, dall’incremento dell’efficienza d’uso dei fattori produttivi alla gestione delle superfici coltivate.
La caratterizzazione delle zone omogenee è stata effettuata tramite interpolazione dei dati ARP e dati di resa storici derivanti da mappe di resa. Adottando questo metodo è possibile effettuare analisi su vasta scala. La classificazione e definizione delle zone omogenee è stata ottenuta alimentando un programma geostatistico chiamato MZA con i dati descritti in precedenza. Il numero ottimale di classi omogenee è stato selezionato sulla base di indici derivanti dall’analisi del programma, che per questo studio è risultato essere quattro. Successivamente, il potenziale produttivo di ogni classe omogenea è stato attribuito attraverso analisi della varianza dei dati relativi alle analisi del suolo puntuali e dati di resa storici. Infine, il potenziale produttivo assegnato è stato validato sulla base delle rese medie storiche a livello distrettuale.
Per quanto riguarda la resa in granella, nello strip-tillage (ST) e la non lavorazione (NT) si osservano cali del 20% e 15% rispetto alla tecnica convenzionale (CT). Tuttavia, il contributo dell’agricoltura di precisione permette di mitigare questo fenomeno in tutte le tecniche di lavorazione conservativa studiate in questo lavoro. Questo permette di ottenere incrementi produttivi superiori al 10%, che permettono alla minima lavorazione (MT) di eguagliare le rese di CT. Allo stesso modo, MT supportata da agricoltura di precisione raggiunge i più alti valori di energia netta, 2% maggiori di CT. Mentre, l’agricoltura di precisione contribuisce ad aumentare di quasi il 20% l’energia netta in ST e NT rispetto al corrispettivo gestito in modo uniforme. Inoltre, Questa consenta di aumentare l’efficienza energetica in MT e NT del 10% e 2% rispetto a CT. In ST invece, si osservano incrementi del 15% confrontato con la stessa tecnica senza supporto di agricoltura di precisione.
D’altronde, i possibili benefici dell’agricoltura di precisione sono stati calcolati in termini di emissioni di carbonio per poter definire le migliori strategie che pesano meno dal punto di vista delle emissioni di CO2 in atmosfera nelle condizioni climatiche attuali. Dalle simulazioni del SALUS si evince che tutte le tesi studiate sono caratterizzate da perdite del contenuto di carbonio organico del suolo (SOC). Tuttavia, si sono registrate minori perdite in MT e NT del 17% e 63% rispetto a CT. Inoltre, l’adozione di tecniche di lavorazione conservativa mitiga anche le emissioni di carbonio legate alle agrotecniche, mentre l’agricoltura di precisione porta ad una ottimizzazione delle risorse esauribili come combustibile fossile e fertilizzanti. Infine, è stato dimostrato che la sinergia tra agricoltura conservativa, specialmente NT, e agricoltura di precisione rappresenta un utile strumento per mitigare le emissioni di carbonio in atmosfera legate all’attività agricola. Infatti, considerando le attuali condizioni climatiche e la variabilità di campo caratterizzante l’area di studio, NT supportata da principi e tecnologie di agricoltura di precisione è in grado di ridurre le emissioni totali annue di CO2 del 56% rispetto a CT.

EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Sartori, Luigi
Ph.D. course:Ciclo 30 > Corsi 30 > TERRITORIO, AMBIENTE, RISORSE E SALUTE
Data di deposito della tesi:13 January 2018
Anno di Pubblicazione:13 January 2018
Key Words:Agricoltura di precisione, Agricoltura conservativa, Sostenibilità ambientale / Precision agriculture, Conservation agriculture, Environmental sustainability
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 07 - Scienze agrarie e veterinarie > AGR/09 Meccanica agraria
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento Territorio e Sistemi Agro-Forestali
Codice ID:10749
Depositato il:16 Nov 2018 13:13
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