Fenometeo: monitoraggio fenologico e climatico

Nell’ambito del bando POR-FESR 2014-2020 “Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi”, promosso dalla Regione del Veneto e dall’Unione Europea, la rete di imprese FENOMETEO.NET si è aggiudicata il finanziamento del progetto Fenometeo, il cui scopo è quello di fornire un supporto concreto ed innovativo alla gestione del rischio in agricoltura, individuando ed applicando una relazione consistente fra fenologia, meteorologia e danni da avversità atmosferiche (quali gelo e siccità) ma anche fitopatie e infestazioni parassitarie (come peronospora e flavescenza).

L’obiettivo è quello di arrivare ad una parametrizzazione affidabile dei rischi per poterli trasferire efficacemente a strumenti assicurativi e mutualistici. Per questo il progetto punta ad implementare una rete fenologica regionale di previsione e monitoraggio che resista nel tempo e possa in seguito estendere i risultati, che attualmente riguardano alcune varietà di vite, di drupacee e di seminativi diffusi nella Regione del Veneto, ad altre specie e ad altri territori.

La rete d’imprese FENOMETEO.NET è composta da:

  • Radarmeteo (che collabora con la start up Hypermeteo) per la parte di rianalisi meteorologica storica e fornitura di dataset meteo ad alta risoluzione;
  • CondifesaTVB per la raccolta di dati storici, e loro interpretazione, su fenologia e avversità che hanno interessato l’agricoltura veneta;
  • Archetipo per la parte di remote sensing ed integrazione delle informazioni con dati satellitari e immagini da droni

Il progetto si avvale anche del supporto scientifico del CREA (Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria del Ministero dell’Agricoltura) per l’individuazione di modelli fenologicie di correlazioni causa-effetto al verificarsi di condizioni avverse, quali gelo e siccità, e della consulenza della start-up Idea-Re, per le fasi di ricerca e sviluppo e per l’applicazione degli algoritmi di intelligenza artificiale.