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Carbon farming in the farms analyzed by C-FARMs statistical and economic data Image (1)

Il carbon farming nelle aziende analizzate da C-FARMs: dati statistici ed economici

L’obiettivo del lavoro svolto dal CREA è stato principalmente quello di identificare un insieme di dati statistici e geospaziali sui quali caratterizzare le pratiche di carbon farming applicate dalle aziende agricole e il relativo potenziale di mitigazione dei cambiamenti climatici in Lombardia, regione oggetto di studio del progetto LIFE C-FARMs..

Le attività si sono sviluppate su più livelli.

Una prima parte del lavoro, finalizzato alla descrizione dei principali ordinamenti colturali presenti in Lombardia, si è basata sui dati del campione FADN/RICA della Lombardia 2018-2020. L’analisi esplorativa ha permesso una descrizione delle attività agricole principali, dimensione delle aziende (sia in termini di superficie che di fatturato), costi, ricavi e indicatori di redditività aziendale.

All’interno dei principali ordinamenti colturali, sono poi state identificate delle aziende sostenibili dal punto di vista delle pratiche di carbon farming, grazie al lavoro congiunto con Confagricoltura, partner del progetto. Per le colture erbacee sono state selezionate aziende con pratiche di no tillage e cover crops mentre per quanto riguarda gli allevamenti, le pratiche positive analizzate sono il reimpiego di letame per le foraggere. I dati della FADN/RICA hanno permesso una ulteriore comparazione di tipo economico tra la redditività in termini di margini lordi (ML) di alcuni processi produttivi (grano duro, mais ibrido, orzo e soja) nelle situazioni conservative e in quelle convenzionali (Tab.1).

Le piantagioni, limitate alla pioppicoltura, sono state caratterizzate al di fuori della FADN/RICA che non raccoglie questo tipo di informazioni. Sono state individuate le province più importanti dal punto di vista del numero e dell'estensione delle aziende pioppicole che sono state caratterizzate per classe di superficie, mostrando come la maggior parte delle aziende specializzate abbia estensioni superiori a 10 ettari. Anche in questo caso, le aziende da sottoporre a ulteriore analisi sono state selezionate tra quelle associate a Confagricoltura.

L’analisi geospaziale implementata nell’ambito del progetto LIFE C-FARMs ha riguardato la costruzione di un dataset da utilizzare in ambiente GIS per la creazione di un sistema informativo geospaziale dimostrativo ad alta risoluzione per la stima del potenziale di sequestro del carbonio delle colture agro-forestali in Lombardia. I geodataset utili all’obiettivo, definiti da gradi di copertura differenziati (regionali, europei e internazionali), hanno permesso la caratterizzazione del territorio in base a diversi parametri: stratificazione ambientale, tessitura dei suoli, uso del suolo e stock di carbonio a livello regionale.

Dallo studio effettuato, è emerso che la maggior parte delle analisi effettuate potrebbero essere replicate in altre regioni italiane, considerando i dataset di partenza e, con opportune integrazioni, potrebbero potenzialmente essere estese anche ad altri Paesi dell’Unione Europea. La FADN/RICA ha infatti applicazione omogenea a livello europeo così come diversi geodataset utilizzati per l’analisi spaziale, anche a livello internazionale.

I risultati di questa attività sono sicuramente propedeutici all’avvio di altre azioni all’interno del progetto C-FARMs. La lista e tipologia delle aziende agricole come colture e allevamenti, e delle aziende pioppicole è infatti il fulcro dell’ulteriore indagine portata avanti tramite un apposito questionario che offrirà maggiori dettagli sulle pratiche di carbon farming più importanti a livello regionale.

Superficie media e margini lordi per ettaro di alcune categorie di seminativi in aziende convenzionali e carbon farming (€/ha; IT BDR, media 2018-2020).

ConvenzionaliConvenzionaliC Farming M 10.1.4C Farmign M 10.1.4
UAAGM/HAUAAGM/HA
Grano duro4564847714
Hybryd corn421,32347986
Orzo5370847594
Soia3962250520
Categorie di uso del suolo in Lombardia (EPSG32632 - WGS 84/UTM Zone 32N)

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