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IRET e? un Istituto che si occupa di ricerca sugli ecosistemi terrestri. Qualsiasi ricerca si basa su alcuni passi fondamentali per arrivare a produrre conclusioni scientificamente accettabili, ossia raccolta e produzione di dati, loro analisi e discussione dei risultati. Relativamente all'analisi dati, con l'aumento delle informazioni e dei dati raccolti (Big Data), per svolgere i calcoli necessari ed effettuare operazioni anche semplici su un gruppo di dati, e? necessario utilizzare un computer ed un software di analisi. Sono nati nel corso del tempo numerosi programmi scientifici per questo scopo, da quelli piu? semplici come Excel a quelli piu? complessi come Mathematica e Matlab, da quelli proprietari a quelli gratuiti e/o opensource come R. Questi ultimi, utilizzabili da chiunque in modo gratuito, vengono mantenuti e sviluppati dalla comunita? di ricercatori e sviluppatori. Per cercare di promuovere l'uso di programmi scientifici opensource nel nostro istituto, si e? deciso di procedere con una ricerca e selezionare i piu? "intuitivi" e diffusi programmi di analisi dati messi a disposizione per la comunita? scientifica. I criteri utilizzati per questa selezione di software scientifici sono essenzialmente due: - programmi open source o in alternativa gratuiti; - programmi multipiattaforma ovvero programmi che possano essere eseguiti sui tre maggiori sistemi operativi: windows, macintosh e linux

Within the Operational Project "PROTERINA-C" (a forecast and prevention system for climate change impacts on risk variability for wildlands and urban areas), co-funded by the European Regional Development Fund (ERDF) under the Italy-France Maritime Program, methods and strategies, already in use in the regions of Sardinia, Liguria and Corsica, for the predictions of wildlands fires have been developed and adapted, RISICO System, by CIMA Foundation which plays the role of technical and scientific support for the region of Liguria, used by the Italian National Civil Protection Department, is one of them. In such a prediction model of risk of wildlands fires, it is arranged the integration, on a regional scale, of products related to the main meteorological, diagnostics and prognostics forcing, measured by ground stations, weather radar and advanced limited area weather prediction models. ARPAS and his partners, in the -Phase 5? of the project, have designed and developed an operational chain to insert data from ground meteorological monitoring network operating in Sardinia, in RISICO model to improve prediction of fire. In fact, the forecast errors can be reduced by conditioning the initial state of dynamic models of fuel moisture on the information obtained from sensors on land, at every time interval at which the fields of meteorological variables of interest are available, these fields can be obtained by a process of interpolation of the measures to the ground possibly complemented by large-scale measures obtained from remote sensors. In the present work are argued the characteristics of the system and in particular the configuration of the network of meteorological stations and the operational diagnostic chain to include the weather measures in the model of wildlands fires risk.

I più recenti studi sull'entità del riscaldamento globale hanno mostrato come tale fenomeno non sia uniforme, ma che, ad aree in cui la temperatura è aumentata, si alternano vaste aree in cui si è osservata una diminuzione della temperatura. Per quanto riguarda il bacino del Mediterraneo, numerosi studi hanno evidenziato come, nelle ultime decadi, si sia verificato un aumento superiore a quello medio globale della temperatura media annua e della frequenza delle onde di calore, mentre una recente analisi delle serie storiche termo-pluviometriche italiane ha mostrato un significativo aumento della temperatura media annua (0.4 °C al Nord, 0.7 °C al Sud) e una significativa diminuzione delle precipitazioni annue, in particolare nell'Italia meridionale. Nelle regioni aride e semi-aride la variabilità dei fattori ambientali e meteorologici è un elemento chiave nel determinare la produzione agricola. In questo lavoro è presentata una metodologia per la stima, alla scala locale, del rischio climatico in agricoltura. L'analisi, condotta nell'ambito del progetto nazionale CLIMAGRI, si è basata sui principi della Land Evaluation. Tale tecnica fornisce informazioni qualitative su un territorio (il potenziale produttivo, le limitazioni, la vulnerabilità, ecc.) attraverso l'analisi di precise caratteristiche bio-fisiche e socio-economiche. Le procedure di analisi messe a punto sono state applicate al caso reale della Sardegna e dell'Emilia-Romagna, utilizzando le condizioni climatiche attuali e le proiezioni climatiche future prospettate da due diversi scenari climatici. Lo studio è stato condotto secondo i principi della Land Capability e si è basato su un insieme integrato di informazioni territoriali (geologia, morfologia, pedologia, clima e uso del suolo). La gestione e l'elaborazione dei dati e l'analisi dei diversi tematismi (suolo, clima e uso del suolo) sono state effettuate tramite un Sistema Informativo Geografico in ambiente ArcGIS. Le procedure di analisi hanno consentito di rappresentare graficamente il rischio climatico per l'agricoltura nelle diverse aree del territorio. Nelle aree climaticamente e pedologicamente più vocate per le attività agricole è stato possibile discriminare, per aree di analoga vocazionalità, livelli di rischio climatico significativamente differenti. La metodologia è direttamente applicabile ad altre aree con caratteristiche climatiche simili a quelle delle regioni considerate e, con i dovuti adattamenti, a regioni climaticamente diverse. Inoltre, le mappe di rischio climatico realizzate consentono di includere l'informazione relativa alla variabilità climatica e a dare un'idea immediata e sintetica sia delle condizioni "medie" del territorio sia della sua naturale variabilità interannuale.

Considerable effort has been expended in studies on a large-scale and general circulation modeling to assess climatic risk. However, downscaling to the local level to assess climate risk for agricultural areas and crops has proven difficult. In addition, there have been few attempts to account for inter-annual climate variability. To overcome these deficiencies, a project to incorporate year-to-year climate variability with land evaluation was conducted. Land evaluation provides qualitative information about land, such as its cropping potential or land vulnerability risk, based on bio-physical and socio-economic characteristics. In general, land qualities derived from measurements of dynamic variables (e.g. climate data) are converted to static variables (means) for the purposes of land evaluation. This study presents an application of land evaluation for estimating the climate risk for agriculture at local scales. Observed and future climate variability data were combined with geographic and soil information from Sardinia and Emilia-Romagna, Italy, using a Land Capability for Agriculture (LCA) classification system, which classifies agricultural land into a range of quality and potential productivity. The climatic variability LCA classification was based on maximum soil moisture deficit and heat accumulation. A climatic risk index was developed analyzing the inter-annual variability of maximum soil moisture deficit for the period 1961-2000 and the results were compared with climatic risk index values calculated for the period 2005-2099 from two different emission scenarios. Potential effects of future climate change on wheat and tomato productivity were also determined using a crop simulation model. The results showed that LCA classification is sensitive to weather variability and that the determination of actual and future climatic risk for agriculture requires climatic variability to be included into land evaluation models. In addition, the analysis showed that future temperature and rainfall regimes could cause an increase in climatic risk greatly affecting potential productivity of crops.

I più recenti studi sull'entità del riscaldamento globale hanno mostrato come tale riscaldamento non sia uniforme, ma che, ad aree in cui la temperatura è aumentata, si alternano vaste aree in cui si è osservata una diminuzione della temperatura (IPCC, 1995, 2001). Per quanto riguarda il bacino del Mediterraneo, Rambal e Hoff (1998) hanno evidenziano come, nelle ultime decadi, si sia verificato un aumento superiore a quello medio globale della temperatura media annua e della frequenza delle onde di calore, mentre una recente analisi delle serie storiche termo-pluviometriche italiane ha mostrato un significativo aumento della temperatura media annua (0.4 °C al Nord, 0.7 °C al Sud) e una significativa diminuzione delle precipitazioni annue, in particolare nell'Italia meridionale (Brunetti et al., 2000). Nelle regioni aride e semi-aride la variabilità dei fattori ambientali e meteorologici è un elemento chiave nel determinare la produzione agricola. In queste regioni la variabilità interannuale del clima e, in particolare, delle precipitazioni piovose rappresenta, infatti, una componente intrinseca del sistema e il principale fattore di rischio. Parry e Carter (1988) e Rosenzweig (1982) hanno evidenziato le difficoltà che si incontrano nella valutazione del rischio climatico per le colture e le aree agricole quando si lavora a una scala spaziale di tipo locale. In questo lavoro è presentata una metodologia per la stima, alla scala locale, del rischio climatico, attuale e futuro, in agricoltura basandosi sui principi della Land Evaluation. Tale tecnica fornisce informazioni qualitative su un territorio (il potenziale produttivo, le limitazioni, la vulnerabilità, ecc.) attraverso l'analisi di precise caratteristiche bio-fisiche e socio-economiche. L'applicazione delle tecniche di Land Evaluation richiede una particolare attenzione quando si analizzano le qualità di un territorio che derivano dalla misura di variabili dinamiche, come ad esempio le variabili meteorologiche (Rossiter, 1996). In questo caso, infatti, le variabili dinamiche sono di solito convertite in variabili statiche, perdendo così l'informazione legata alla naturale variabilità dei fenomeni. A questo proposito, in letteratura sono reperibili pochi esempi di studi in cui le normali fluttuazioni interannuali del clima sono incorporate in una metodologia di valutazione del territorio (van Lanen et al., 1992; Hudson e Birnie, 1999; Motroni et al., 2002; Duce et al., 2003).

In questo lavoro è stata sviluppata una metodologia affidabile e facilmente trasferibile per l'individuazione delle aree agricole e delle colture a rischio climatico nella regione mediterranea. Le procedure di analisi messe a punto sono state applicate al caso reale della regione Sardegna. Lo studio è stato condotto secondo i principi della Land Capability e si è basato su un insieme integrato di informazioni territoriali (geologia, morfologia, pedologia, clima e uso del suolo). Il metodo sviluppato ha consentito di rappresentare graficamente il rischio climatico per l'agricoltura nelle diverse aree del territorio. Nelle aree climaticamente e pedologicamente più vocate per le attività agricole, è stato possibile discriminare, per aree di analoga vocazionalità agricola, livelli di rischio climatico significativamente differenti.