Il miglioramento dell’efficienza del campionamento nel vigneto attraverso l’ottimizzazione dinamica spazialmente esplicita

Le variabili ambientali in un vigneto sono correlate spazialmente ; esse hanno un impatto sull’efficienza economica delle pratiche colturali e la precisione degli studi viticoli che fanno uso di campionamenti casuali. Questo studio mirava a testare la performance di protocolli di campionamento non casuali che spiegano strutture spaziali conosciute (“protocolli spazialmente espliciti”) nel ridurre le esigenze di campionamento facendo un confronto con il campionamento casuale. I dati del microclima della vegetazione sono stati raccolti su diversi siti/stagioni/sistemi di allevamento. E’ stata rilevata un’autocorrelazione in tutti i sistemi, con una periodicità corrispondente generalmente alla spaziatura delle viti. Sono stati sviluppati tre modelli di campionamento spazialmente esplicito per ottimizzare l’equilibrio tra le dimensioni minime dei campioni e quelle massime con una funzione di probabilità di densità conosciuta. Un modello di campionamento esplicito globalmente ottimizzato (GOES), che consentiva l’ottimizzazione multivariata per la determinazione dei luoghi di campionamento migliori per la misurazione dell’esposizione del frutto, riduceva i requisiti di dimensione dei campioni a grappoli rispetto al campionamento casuale fino al 60%. Sono stati ottenuti dalle soluzioni GOES due protocolli di campionamento stratificato. Il campionamento spazialmente ponderato (STS) riduceva i requisiti di campionamento fino al 24% se basato sulla ponderazione di un panel probabilistico (PW) e fino al 21% nel caso di selezione preferenziale di luoghi specifici all’interno dell’architettura della vegetazione (AW). GOES, PW STS e AW STS riducevano la dimensione richiesta del campione rispetto al campionamento casuale. Le analisi comparative suggerivano che le strategie di campionamento ottimale dovrebbero rappresentare simultaneamente la variabilità spaziale su scale multiple. Questo studio dimostra che il campionamento ottimizzato può far diminuire la dimensione del campione richiesto dai ricercatori e/o dalle aziende vinicole. Si consiglia la lettura del testo integrale