Gelate di una notte possono arrecare gravi danni al settore agricolo. Usare le previsioni sub stagionali per prevederle con due-sei settimane di anticipo può rappresentare un vantaggio economico fino al 60% per i player del mercato della nocciola. I risultati della ricerca della Fondazione CMCC.
Una previsione meteorologica può non concedere il tempo di adottare decisioni che minimizzino gli impatti economici di un evento estremo, mentre una previsione stagionale non è sufficientemente precisa da poterlo prevedere. Così, una semplice gelata primaverile – un evento che può essere anche molto circoscritto a livello geografico e che può verificarsi in un tempo breve, nell’ordine di una notte – può comportare danni economici notevoli per gli attori dell’agribusiness.
Prevedere un evento di gelata con alcune settimane di anticipo può permettere ad un player del settore di ottimizzare le proprie scelte dal punto di vista economico, modificando i tempi di acquisto delle materie prime nel caso in cui si tratti di un buyer o adottando strategie di adattamento mirate nel caso in cui si tratti di un’azienda agricola.
Il paper “Multi-model subseasonal forecasts of spring cold spells: potential value for the hazelnut agribusiness” (Materia et al. 2020), appena pubblicato sulla rivista Weather and Forecasting, è il risultato di una ricerca sul tema guidata dalla Fondazione CMCC.
“Il nostro caso studio si focalizza sulla produzione delle nocciole nella fascia del Nord della Turchia che si affaccia sul Mar Nero, dove si concentra circa il 70% della produzione di nocciole a livello globale: riuscire ad anticipare gli eventi estremi che possono comprometterne la produzione in questa regione, esposta a gelate primaverili, può avere un effetto su scala globale” spiega Stefano Materia, primo autore del paper e ricercatore alla Fondazione CMCC presso la Climate Simulation and Prediction Division. La ricerca valuta l’attendibilità delle previsioni sub stagionali in tale area e il loro conseguente valore economico per alcuni attori del business della nocciola.
“Oggi abbiamo a disposizione dei dati che consentono di effettuare previsioni sub-stagionali su una scala temporale un po’ più lunga di quella del meteo (che ha un orizzonte temporale di 10 giorni), anche se non tanto lontana dall’evento quanto quella delle previsioni stagionali. Riusciamo a fare previsioni fino alle 5-6 settimane di anticipo” chiarisce il Dr. Materia.
Vediamo oggi le prime applicazioni di questi dataset di previsioni meteorologiche prolungate, messi a disposizione della comunità internazionale solo a partire dal 2017 su base volontaria da parte di 11 centri di ricerca, per realizzare previsioni di impatto sulla società civile in una scala temporale (30-45 giorni) di grandissimo interesse per gli end users.
L’analisi, oltre a studiare – grazie ad un approccio multi-modello – l’affidabilità delle previsioni sub stagionali per individuare le gelate con anticipo, ne calcola il valore economico potenziale per le aziende che si occupano di agribusiness. “Prevedere un evento di gelata con alcune settimane di anticipo può permettere ad un player del mercato che utilizza le nocciole come principale materia prima dei propri prodotti di modificare i tempi di acquisto, scegliendo l’opzione economicamente più conveniente tra il comprare alla fine della stagione di produzione oppure l’anticipare l’acquisto ed evitare così il rischio che il prodotto aumenti di prezzo sensibilmente a causa della gelata.
Allo stesso modo, un’azienda agricola avrà il tempo necessario per fare interventi di adattamento come coprire le piante con teli o installare sistemi di areazione per non far posare l’aria fredda al suolo”, continua Stefano Materia. “Come emerge dalla nostra ricerca, il vantaggio economico potenziale delle previsioni sub stagionali è notevole per diversi attori e si quantifica intorno al 60% per previsioni a due settimane dall’evento previsto. E anche se le previsioni a 3-6 settimane risultano meno precise, possono offrire un vantaggio fino al 20% rispetto al loro non utilizzo”.
Fonte CMCC
