Aumentare l’efficacia del crop scouting: qualche suggerimento

Il crop scouting è il monitoraggio in campo di fitopatie e danni alle colture che viene effettuato per prendere decisioni basate sui dati raccolti.

Per eseguire il crop scouting in maniera corretta è necessario che il campione, ossia le osservazioni eseguite in determinati punti del campo, rappresenti adeguatamente tutta la superficie coltivata.

I campioni saranno rappresentativi solo se la loro scelta è stata condotta in modo “randomizzato”, ovvero se i punti osservati sono scelti “casualmente” all’interno del campo: è quindi importante scegliere bene dove eseguire le osservazioni, per non correre il rischio di investire tempo e denaro in monitoraggi che diano esiti errati.

Se si esegue un rilievo in oliveto per verificare la quantità di olive infestate da larve di mosca dell’olivo, di certo non si raccoglieranno le olive da tutti gli alberi ma si campionerà solo una parte rappresentativa di tutta la popolazione di alberi, e in base ai dati raccolti su quelle piante si prenderanno opportune decisioni.

Esistono diversi metodi di campionamento, che possono favorire o meno la rappresentatività del campione, e quindi rendere efficace o meno il crop scouting. Vediamone alcuni:

Campionamento di convenienza

Consiste nella selezione del campione in base a criteri di comodo o di praticità.

Fig.1 – esempio di campionamento di convenienza

Ad esempio, si esegue il campionamento solo dove il campo è più facilmente accessibile, ignorando il resto. Questo metodo è sicuramente comodo e veloce, ma potrebbe non garantire un’adeguata randomizzazione (e quindi rappresentatività) del campione.

Può accadere quindi che si sopravvaluti l’entità del fenomeno (come un’infestazione), oppure che la si sottovaluti, non eseguendo un trattamento che invece sarebbe stato necessario.

Campionamento a randomizzazione semplice

Consiste nell’eseguire osservazioni in punti del campo scelti attraverso un metodo che garantisce la casualità spaziale dei punti di campionamento.

Fig.2 – esempio di campionamento randomizzato

L’aleatorietà adottata dovrebbe così favorire l’equilibrio spaziale dei campioni, che a sua volta dovrebbe garantire la rappresentatività di tutte le condizioni dello spazio studiato.

Tuttavia, potrebbe essere difficile da applicare correttamente, in quanto presuppone un buon orientamento spaziale da parte dell’operatore. Questo limite può essere superato utilizzando strumenti di supporto geografico per la localizzazione dei campioni, come app e rilevatori GPS.

Campionamento sistematico

Consiste in osservazioni a intervalli spaziali regolari, in base a un criterio arbitrario. Nell’oliveto, ad esempio, si potrebbero campionare le olive da una pianta sì e 10 no in una fila ogni 10.

Fig.3 – esempio di campionamento sistematico

È sicuramente più facile da applicare rispetto al campionamento a randomizzazione semplice e produce campioni molto equilibrati dal punto di vista spaziale.

Tuttavia, questo metodo è altamente sensibile alle variabili cicliche, ossia alle variabili che hanno un andamento ripetuto nello spazio.

Se nell’oliveto è stato eseguito un trattamento larvicida a file alterne, in ogni pianta circa il 50% della chioma potrebbe avere avuto una dose più bassa di trattamento, e quindi presentare un’infestazione più sviluppata.

Inoltre, campionando una fila ogni 10, le osservazioni saranno eseguite o tutte dal lato del trattamento o tutte dal lato opposto. In nessuno dei due casi il campione risulterebbe rappresentativo del campo.

Campionamento stratificato

In questo caso, prima di effettuare il campionamento, il campo viene suddiviso in aree omogenee scelte in base ai fattori che influenzano la variabile che si andrà a campionare (fattori di stratificazione).

Fig.4 – esempio di campionamento stratificato

All’interno di ciascuna area omogenea i campioni vengono scelti in modo casuale. Questo schema di campionamento può essere applicato solo se si conosce il fattore che determina la variazione di ciò che si sta monitorando.

Se applicata correttamente, questa tecnica permette di ottenere campioni rappresentativi del campo con un numero limitato di rilievi.

Un possibile criterio di stratificazione potrebbe essere rappresentato, ad esempio, dalla vigoria (se si ritiene che questa influenzi l’entità dell’infestazione): in tal caso si suddivide il campo in zone omogenee sulla base di un indice di vigoria, e si raccoglie lo stesso numero di campioni randomizzati all’interno di ciascuna zona.

Quanti campioni?

La domanda che sorge spontanea durante il crop scouting è: quanti punti è necessario osservare in un campo per avere un campione rappresentativo?

A questa domanda non c’è una risposta univoca, ma ci sono alcune regole che è bene tenere presente quando si esegue il campionamento:

1. più è alto il numero di osservazioni, più bassa è la possibilità di fare valutazioni errate.
2. la dimensione del campione aumenta con l’aumentare della variabilità del fenomeno studiato e non con la dimensione del campo; è infatti pressoché inutile aumentare il numero di campioni in campi molto omogenei, dove molto probabilmente si riscontrerà la stessa situazione in quasi tutti i punti osservati.
3. quando si applica il campionamento stratificato, in genere si riesce a ottimizzare il numero di campioni anche in campi poco omogenei; se il criterio di stratificazione è corretto, le singole zone dovrebbero risultare omogenee al loro interno.