Stimare l'attacco di mosca dell’olivo grazie ai satelliti

La modellazione demografica su base fisiologica dell'olivo (Olea europaea) che interagisce con il suo parassita principale, la mosca dell'olivo (Bactrocera oleae), è stata implementata su un'interfaccia di programmazione per applicazioni web (Web API) di cloud computing.

Il territorio dove è stato condotto lo studio è la Puglia, con una risoluzione di 250 m per gli anni dal 2003 al 2023, utilizzando dati meteorologici giornalieri, tra cui la temperatura massima e minima (Tmax e Tmin), radiazione solare, precipitazioni, umidità relativa e velocità del vento.

In particolare, Tmax e Tmin sono state derivate dai dati satellitari MODIS sulla temperatura della superficie terrestre (LST) liberamente disponibili e calibrati utilizzando i dati MODIS normalized difference vegetation index (NDVI).

È stato dimostrato che i dati MODIS LST calibrati con i dati MODIS NDVI sono in grado di stimare le temperature delle chiome degli oliveti dell'oliveto in modo più accurato rispetto all'interpolazione da stazioni meteorologiche.

Le altre variabili meteorologiche in ingresso sono state ricampionate a 250 m dai dati di AgERA5.

AgERA5 è un set di dati meteorologici giornalieri, ridimensionati e corretti da bias, basati sulla rianalisi ERA5 delle osservazioni meteorologiche, compresi i dati satellitari sviluppato dal Copernicus Climate Change Service per servire da input per gli studi agro-ecologici.

I risultati della simulazione sulla mosca dell'olivo

La componente della mosca dell'olivo del sistema PBDM è stata precedentemente implementata in Israele per simulare con successo le dinamiche di popolazione stagionali di mosca dell'olivo. Tuttavia, i modelli spaziali e temporali di PBDM/GIS della dinamica dell'olivo e della mosca dell'olivo dovrebbero essere considerati uno strumento euristico piuttosto che uno strumento per prevedere la produzione delle olive o l'infestazione della mosca dell'olivo a livello locale o regionale in Puglia (e altrove).

Questa analisi PBDM/GIS fornisce modelli spazio-temporali realistici delle dinamiche dell'olivo e della mosca dell'olivo a una risoluzione spaziale (250 m) e temporale (giornaliera) altrimenti non disponibile, sono progettati per supportare l'analisi strategica della gestione delle colture e potrebbero integrarsi con i dati osservazionali e di monitoraggio sulla terra.