In Climate Veritas: metodologie per lo studio dell'impatto della variabilità climatica sulla produzione di uva in Italia

Viticulture is a crucial sector in Italy's economy, largely dependent on weather and climate. Grapevines, as perennial plants, may be productive for maximum fifty years, a time scale for which climate variability can be relevant. In this respect, global climate warming represents an additional challenge for this cultivation, and Italy, being a climatic hotspot, is expected to experience particularly severe effects associated with climate change. This work presents and tests two methodologies for investigating the impact of climate variability on wine grape productivity. The first methodology uses bioclimatic indices calculated on fixed calendar dates and is applied at both regional and local scales. The second methodology employs phenological and water balance models to compute ecoclimatic indices based on phenological stages of wine grape at the local scale. For the first method, bioclimatic indices are computed using temperature and precipitation observations from the E-OBS dataset, the atmospheric reanalysis SPHERA, and the climate simulations from the CNRM-ALADIN regional climate model and the CNRM-AROME high-resolution convection-permitting model. These indices are then correlated with wine grape productivity data. The regional-scale analysis is based on productivity data provided by the Italian National Institute of Statistics from 1980 to 2019 (a 40-year period). The productivity data at the local scale are provided by two private Italian wine consortia, namely the Consorzio Tutela del Franciacorta in the north of Italy and the Consorzio Vino Nobile di Montepulciano in central Italy, over the time periods 1997-2019 (23 years) and 1989-2019 (31 years) respectively. After conducting a single correlation analysis between bioclimatic indices and productivity, a multi-regressive model is constructed. The comparison between single and multiple regression approach shows that, in most cases for the area and period under consideration, a linear combination of bioclimatic indices increases the fraction of productivity variability explained by the statistical model. The analysis at local scale, performed using SPHERA, CNRM-ALADIN and CNRM-AROME, improves the results at regional scale, showing statistical significance in regions where the model was not able to explain the yield variability, despite using a shorter time series. The second methodology ensures a more accurate representation of the plants' development, being based on ecoclimatic indices derived by phenological and water balance models driven by climate observations from E-OBS. A sensitivity analysis is performed on the phenological model to adapt it to the case study. The study correlates ecoclimatic indices with wine grape productivity provided by Italian wine consortia at a local scale. The significant correlation obtained in most cases confirms the positive or negative influence of ecoclimatic indices on productivity as expected based on previous studies. A multi-regressive model is then constructed to identify the indices that have the greatest impact on productivity variability. The selected ecoclimatic indices are proven to be good candidates for yield modelling. This methodology can be applied to future climate projections and used to investigate environmental changes and their potential impact on grape yield in the future.

La viticoltura è un settore cruciale dell'economia italiana, in gran parte dipendente dal meteo e dal clima. La vite, in quanto pianta perenne, può essere produttiva per un massimo di cinquant'anni, una scala temporale sulla quale la variabilità del clima può essere rilevante. In questo senso, il riscaldamento climatico rappresenta un'ulteriore sfida per questa coltivazione e l'Italia, essendo un hotspot climatico, è destinata a subire effetti particolarmente gravi associati al cambiamento climatico. Questo lavoro presenta e testa due metodologie per studiare l'impatto della variabilità climatica sulla produttività dell'uva da vino. La prima metodologia utilizza indici bioclimatici calcolati su date fisse del calendario ed è applicata sia a scala regionale che locale. La seconda metodologia impiega modelli fenologici e di bilancio idrico per calcolare indici ecoclimatici basati sulle fasi fenologiche dell'uva a scala locale. Per il primo metodo, gli indici bioclimatici sono calcolati utilizzando le osservazioni di temperatura e precipitazione del dataset E-OBS, la rianalisi SPHERA e le simulazioni climatiche del modello climatico regionale CNRM-ALADIN e del modello ad alta risoluzione CNRM-AROME (convection permitting). Questi indici vengono poi correlati con i dati sulla produttività dell'uva da vino. L'analisi a scala regionale si basa sui dati di produttività forniti dall'Istituto Nazionale di Statistica italiano dal 1980 al 2019 (40 anni). I dati sulla produttività a scala locale sono forniti da due consorzi vinicoli privati italiani, il Consorzio Tutela del Franciacorta nel nord Italia e il Consorzio Vino Nobile di Montepulciano nel centro Italia, rispettivamente per i periodi 1997-2019 (23 anni) e 1989-2019 (31 anni). Dopo un'analisi di correlazione singola tra indici bioclimatici e produttività, è stato costruito un modello multiregressivo. Il confronto tra l'approccio di regressione singola e multipla mostra che, nella maggior parte dei casi per l'area e il periodo in esame, una combinazione lineare di indici bioclimatici aumenta la porzione di variabilità della produttività spiegata dal modello statistico. L'analisi a scala locale, effettuata utilizzando SPHERA, CNRM-ALADIN e CNRM-AROME, migliora i risultati a scala regionale, mostrando significatività statistica nelle regioni in cui il modello statistico non era in grado di spiegare la variabilità della resa, nonostante l'utilizzo di serie temporali più brevi. La seconda metodologia garantisce una rappresentazione più accurata dello sviluppo delle piante, essendo basata su indici ecoclimatici derivati da modelli fenologici e di bilancio idrico calcolati a partire dai dati di E-OBS. Viene eseguita un'analisi di sensitività sul modello fenologico per adattarlo al caso di studio. Lo studio mette in relazione gli indici ecoclimatici con la produttività dell'uva da vino fornita dai consorzi vitivinicoli italiani a scala locale. La correlazione significativa ottenuta nella maggior parte dei casi conferma l'influenza positiva o negativa degli indici ecoclimatici sulla produttività, come previsto da studi precedenti. È stato quindi costruito un modello multiregressivo per identificare gli indici che hanno il maggiore impatto sulla variabilità della produttività. Gli indici ecoclimatici selezionati si sono dimostrati buoni candidati per la modellazione della resa. Questa metodologia può essere applicata alle proiezioni climatiche future e utilizzata per studiare i cambiamenti ambientali e il loro potenziale impatto sulla resa dell'uva in futuro.