Cambiamento climatico e sicurezza alimentare: il caso del riso in pianura padana
Il cambiamento climatico può ridurre la produzione agricola ed aumentare consumo d’acqua relativo sul pianeta, mettendo a rischio la sicurezza alimentare. Dopo il mais nel cremonese ed un caso studio in Nepal, ritorniamo in Italia per mostrare come le modifiche del clima futuro potranno colpire la produzione del riso in pianura padana.
Il 5° rapporto IPCC sottolinea (AR5, WGII, Capitolo 7) come la sicurezza alimentare sia a rischio per il cambiamento climatico in atto: «In assenza di (strategie di, ndr) adattamento, un aumento delle temperature di circa +1°C sopra ai valori pre-industriali è atteso avere un impatto negativo sulla resa dei prodotti più importanti (grano, riso, mais) sia nelle regioni tropicali sia nelle regioni temperate». Il settore agricolo risulta vulnerabile soprattutto alle variazioni di temperatura e precipitazioni ed esistono diversi studi internazionali che quantificano gli effetti dei cambiamenti climatici recenti e dei potenziali cambiamenti futuri (p.es. Fisher et al., 2005; Tubiello e Fisher, 2007).
Qui intendo riassumere un recente studio che ha analizzato l’impatto del cambiamento climatico sulla produttività del riso in pianura padana e sul relativo consumo di acqua (Bocchiola, 2015). La regione Lombardia è una delle principali produttrici di riso in Europa, con un’area coltivata pari a 2200 km2. Il caso di studio si riferisce alla provincia di Pavia, e in particolare al comune di Landriano. L’irrigazione del riso avviene in funzione del tempo atmosferico, ma è possibile individuare un comportamento caratteristico. All’inizio di Aprile, prima della semina le risaie vengono irrigate e mantenute di seguito inondate con una lama d’acqua costante di circa 5 cm, fino alla raccolta in Agosto. Questo accorgimento serve per proteggere il riso da sbalzi termici ed evitare la crescita di erbacce e parassiti, ma accresce l’utilizzo di acqua a scopi risicoli.
La Figura 1 mostra la produzione locale di riso (peso secco), secondo i dati ISTAT (2006-2012) per la Provincia di Pavia, messa a confronto con simulazioni modellistiche condotte utilizzando il modello di crescita agricola Poly-Crop (PC), sviluppato al Politecnico di Milano (Bocchiola, 2015). Il modello calcola anche il fabbisogno irriguo necessario a mantenere una lama d’acqua costante ( e pari qui a 5 cm) ed è in grado di valutare la quantità di acqua necessaria in condizioni di clima differente da quello attuale, ovvero in condizioni di cambiamento climatico. La produzione Y in anni recenti si attesta tra le 5.7 tonha e le 6.8 tonha-1 (in media 6.15 tonha-1) ed è ben simulata tramite il modello.
Figura 1. Landriano. Produzione risicola (dati ISTAT) e simulazioni tramite modello, periodo 2006-2012 (si veda Bocchiola, 2015).
Si sono poi condotte simulazioni di scenario produttivo, utilizzando gli input climatici di due modelli di circolazione generale (general circulation models, GCMs), ECHAM6 e CCSM4, secondo tre differenti scenari futuri (le cosiddette representative concentration pathways: RCPs 2.6, 4.5 e 8.5). Qui il caso 2.6 rappresenta un riscaldamento più moderato, mentre lo scenario 8.5 corrisponde ad un aumento delle temperature più marcato. La Figura 2 mostra l’andamento delle temperature durante la stagione di crescita (divisa in primavera AMJ ed estate JAS) secondo tali proiezioni climatiche, per metà secolo (2040-46), e per fine secolo (2080-2086), a confronto con il periodo di controllo CR (2006-2012).
La Figura 3 mostra le proiezioni di scenario produttivo per metà secolo (2040-2046) e fine secolo (2080-2086). In media (sui tre RCP e sui due modelli) per metà secolo, si osserva una lieve crescita del raccolto, con una diminuzione solo nello scenario RCP2.6 del modello ECHAM6. Tale effetto dipende dell’accresciuta efficienza fotosintetica del riso in presenza di accresciute concentrazioni di CO2 (vedi Bocchiola, 2015). A fine secolo invece, 4 scenari su 6 prevedono una sostanziale decrescita del raccolto, a motivo del largo incremento delle temperature (in Figura 2).
Figura 2. Landriano. Temperatura durante la stagione risicola (Primavera AMJ, Estate JAS). Modelli CCSM4, ECHAM6, RCP2.6, 4.5, 8.5. Periodi 2040, 2080. Periodo CR di riferimento 2006-2012.
Figura 3. Landriano. Raccolto medio annuale e relativa variabilità (5%). Modelli CCSM4, ECHAM6, RCP2.6, 4.5, 8.5. Periodi 2040, 2080. Periodo CR di riferimento 2006-2012.
Questo porterebbe ad una più rapida maturazione (con forte anticipazione della data di raccolta) ed a una crescita di biomassa inferiore rispetto alla situazione presente. Va tuttavia notato l’incremento dell’incertezza (bande di confidenza 5%) del raccolto per metà e fine secolo, ad indicare una potenziale minaccia per la sicurezza alimentare.
La Figura 4 mostra il consumo irriguo specifico WFI* (impronta idrica, o water footprint, espresso in kg d’acqua per kg di prodotto secco), presente e potenziale futuro. Il modello CCSM4 fornirebbe per metà secolo una decrescita del consumo specifico WFI*, come risultato dell’accresciuto raccolto (Figura 3) e successiva crescita del consumo irriguo, con prevalenza però del primo sul secondo. Tale circostanza si ripeterebbe a fine secolo, benché lo scenario RPC8.5, con il massimo incremento di temperatura sembrerebbe fornire una lieve crescita di WFI*. Secondo il modello ECHAM6, al contrario, il valore futuro di WFI* sarebbe sempre superiore al valore del CR e massimo a fine secolo, ad indicare una perdita di efficienza nell’uso dell’acqua.
Figura 4. Landriano. Consumo irriguo specifico medio annuale e relativa variabilità (5%). Modelli CCSM4, ECHAM6, RCP2.6, 4.5, 8.5. Periodi 2040, 2080. Periodo CR di riferimento 2006-2012.
In sintesi, come osservato per il caso del mais (Climalteranti, 2014) in pianura padana a metà secolo si potrebbero verificare due effetti rilevanti, ossia :
1 – crescita della produttività risicola a metà secolo in risposta all’aumento di CO2, condizionata tuttavia al clima stagionale, a scapito di una maggiore richiesta irrigua,
2 – calo della produttività risicola verso fine secolo, ma con consumi d’acqua ancora rilevanti.
Alcuni studi (p.es. Fuss et al., 2014) mostrano che l’evoluzione recente (2006-2015) delle temperature ricalca in sostanza l’andamento atteso secondo lo scenario RCP8.5. Di conseguenza, al momento attuale gli scenari risicoli forniti da tale RCP sembrano forse quelli più verosimili. In definitiva, per mantenere un livello di produttività risicola comparabile con quella presente, comunque il più alto possibile, potrebbe essere necessario un utilizzo di acqua sensibilmente maggiore, in proporzione al raccolto.
Il potenziale verificarsi di tali effetti richiede la valutazione di strategie di adattamento ottimali, dirette da un lato ad aumentare la produttività del riso e dall’altro a rendere minimo il consumo di acqua, per esempio tramite sperimentazione della coltivazione a secco o con metodi irrigui meno dispendiosi (Cabangon et al., 2004).
Bibliografia
- Bocchiola, D., Nana, E., Soncini, A., 2013. Impact of climate change scenarios on crop yield and water footprint of maize in the Po valley of Italy, Agricultural Water Management, 116, 50-61
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378377412002569# - Bocchiola, D., 2015. Impact of potential climate change on crop yield and water footprint of rice in the Po Valley of Italy,Agricultural Systems, 139, 223-237,
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308521X15300135 - Cabangon, R.J., Tuong, T.P., Castillo, E.G., Bao, L.X., Lu, G., Wang, G., Cui, Y., Bouman, B.A., Li, Y., Chen, C., Wang, J., 2004. Effect of irrigation method and N-fertilizer management on rice yield, water productivity and nutrient-use efficiencies in typical lowland rice conditions in China, Paddy Water Environ., 2,195-206.
- Fischer, f., Shah, M., Tubiello, F.N., van Velhuizen, H., 2005. Socio-economic and climate change impacts on agriculture: an integrated assessment, 1990-2080, Phil. Trans. R. Soc. B., 360, 2067-2083.
- Fuss, S., et al., 2014. Betting on negative emissions. Nat. Clim. Change, 4(10), 850–853
- Morrison, J. I. L., 1999. Interactions between increasing CO2 concentration and temperature on plant growth, Plant, Cell & Environment, 22, 6, 659-682.
- Nana, E., Corbari, C., Bocchiola, D., 2014. A hydrologically based model for crop yield and water footprint assessment: study of maize in the Po valley, AGSYS, 127, 139-149, 2014. 5 year IF: 2.84.
Testo di Daniele Bocchiola
One response so far
Salve Daniele, interessanti i suoi studi, se vuole può mandare un contributo anche a Italian Journal of Agrometeorology (www.agrometeorologia.it) e/o partecipare al prossimo convegno Aiam (giugno 2016, notizie presto sullo stesso sito).