Abbonamento per l'accesso per 6 mesi a tutte le riviste in formato digitale di MilleVigne inclusi tutti i futuri numeri in uscita

Tutto l'archivio di MilleVigne e i numeri nuovi sempre a tua disposizione in formato digitale!

MilleVigne per sei mesi - Abbonamento PLUS

Giugno 2025 - Numero 2

MilleVigne

Marzo 2025 - Numero 1

Dicembre 2024 - Numero 4

Abbonamento per l'accesso per un anno a tutte le riviste in formato digitale di MilleVigne inclusi tutti i futuri numeri in uscita.

MilleVigne per un anno - Abbonamento PLUS

"MilleVigne - Dicembre 2023, Numero 4" di Vignaioli Piemontesi è un numero che offre una ricca panoramica su viticoltura, enologia, economia e cultura del vino. L'editoriale "Di deroga in deroga" introduce il numero, seguito dalla sezione "Dalla Ricerca" che esplora gli ultimi progressi scientifici. In "Viticoltura," si discute l'importanza delle analisi pre-impianto per conoscere il terreno, l'uso delle macchine per la potatura, e le innovazioni nella viticoltura dell'Alta Langa. Articoli su tecnologie per la sicurezza in vigneto, la variabilità climatica nelle aree UNESCO e le antiche varietà lombarde offrono spunti per progettare i vini del futuro. La sezione "Enologia" affronta temi come l'instabilità del vino, l'uso delle mannoproteine, gli ingredienti e additivi, e l'enologia dei vini rifermentati in autoclave. Si analizzano anche gli effetti del Mosto Cristallino sulla filtrabilità dei vini, l'automazione nelle cantine piemontesi, e le differenze tra botte e chips supportate dalla ricerca. In "Economia," si esplora il ruolo del Social Media Manager nel settore vinicolo, la polarizzazione del mercato e le strategie per aprire e gestire un agriturismo. La sezione "Cultura e Società" celebra figure come Domizio Cavazza, riflette sui 60 anni della Legge delle DOC vinicole italiane, e presenta articoli su "Der Wein" e il progetto "Drinking Lady." Il numero si conclude con l'Osservatorio Progetti, offrendo una visione delle iniziative attuali nel settore vitivinicolo. "MilleVigne - Dicembre 2023, Numero 4" è una risorsa imprescindibile per professionisti e appassionati del mondo del vino.

EDITORIALE

Di deroga in deroga

DALLA RICERCA

Due passi nella scienza

VITICOLTURA

Analisi pre-impianto: conoscere il terreno e preparare la “casa” del vigneto

Potare il vigneto con l’aiuto delle macchine

Alta Langa: dalla viticoltura di ieri a una nuova idea di vino

Soluzioni e tecnologie per una maggiore sicurezza in vigneto

La variabilità del clima nelle aree del Sito UNESCO Langhe Roero e Monferrato

Le antiche varietà della Lombardia per progettare i vini del futuro

ENOLOGIA

Quando il vino è instabile

Le mannoproteine, una risorsa nascosta nella feccia?

Ingredienti, additivi e coadiuvanti: è il momento di non avere più dubbi

L’enologia dei vini rifermentati in autoclave

Effetti del Mosto Cristallino sulla torbidità e sulla filtrabilità dei vini

Tecnologie informatiche e automazione per le cantine piemontesi

La botte e i chips: come distinguerli con il supporto della ricerca

ECONOMIA

Il ruolo del Social Media Manager nell’industria del vino

E se il mercato si polarizza?

Aprire e far funzionare un agriturismo

CULTURA E SOCIETÀ

Domizio Cavazza, uno scienziato al servizio degli agricoltori

I 60 anni della Legge delle DOC vinicole italiane (1963-2023)

Un sorso di Der Wein

Drinking lady, dalla carta al gioiello

OSSERVATORIO PROGETTI

VITICOLTURA La variabilità del clima nelle aree del Sito UNESCO Langhe Roero e Monferrato SILVIA GUIDONI, FRANCESCO PALADINI, DAVIDE RICAUDA AIMONINO, VITTORINO NOVELLO Uno studio statistico indaga la variabilità spaziale e temporale degli indici bioclimatici su una serie storica di dati meteorologici di diciotto anni Dagli studi del WMO (World Meteorological Organization), dell’IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) e di altre organizzazioni emerge il grande coinvolgimento dell’agricoltura nel processo di transizione climatica, sia perché parte in causa nell’emissione di gas serra, sia perché vittima dello sconvolgimento del clima, viste le strette relazioni fra i prodotti delle coltivazioni agrarie, inclusa naturalmente la viticoltura, e le condizioni meteoclimatiche. La sempre maggiore evidenza di eventi atmosferici estremi (siccità e inondazioni, ondate di calore e ritorni di freddo, temperature invernali miti, ecc.) mette in discussione il mantenimento di standard qualitativi e produttivi adeguati a garantire la sopravvivenza delle aziende e delle stesse colture. Lo studio dei mutamenti del clima può essere affrontato con metodi modellistici, ma anche studiando la variazione nel tempo e nello spazio degli “Indici bioclimatici”, idonei a monitorare le relazioni fra piante e clima. Molti di questi indici (indice di Huglin, indice di Winkler, indice di freschezza delle notti, indice di evapotraspirazione e altri) sono utilizzati in ambito viticolo. IL CLIMA DELLE ZONE UNESCO LANGHE ROERO E MONFERRATO Lo studio riguarda l’area dei “Paesaggi vitivinicoli di Langhe Roero e Monferrato” iscritti alla lista del Patrimonio Mondiale dell’Umanità dell’UNESCO dal 2014, e fa parte di un progetto più ampio svolto in collaborazione con il “Centro Studi per lo sviluppo rurale della collina” dell’Università degli Studi di Torino, che ha indagato l’influenza del cambiamento climatico sugli aspetti viticoli, enologici e paesaggistici di questo Sito. Il sito UNESCO valorizza le peculiarità paesaggistiche ma non è necessariamente legato alle condizioni pedoclimatiche o topografiche della zona che, in quanto a prevalente giacitura collinare, mostra una topografia piuttosto eterogenea e complessa. In analogia con quanto evidenziato in aree analoghe, questa complessità determina variazioni non lineari del clima a livello di meso e micro scala. Questo, da un lato consente produzioni vitivinicole peculiari, ma dall’altro induce a ipotizzare che la variabilità mesoclimatica possa modificare la sensibilità ai cambiamenti climatici delle diverse zone. La disponibilità di informazioni meteo-climatiche dettagliate permetterebbe una maggiore conoscenza dell’area e l’applicazione di strategie sito-specifiche di gestione colturale per l’adattamento ai cambiamenti climatici. Lo studio si è concentrato su quattro Core zone del sito UNESCO: “Langa di Barolo”, “Colline di Barbaresco”, “Nizza Monferrato e il Barbera” e “Canelli e Asti spumante”, in cui sono coltivati prevalentemente Nebbiolo, Barbera e Moscato (figura 1). L’obiettivo del lavoro è stato di analizzare le dinamiche spazio-temporali di alcuni parametri e indici meteorologici per verificarne l’omogeneità all’interno del Sito UNESCO e delle singole Core zone o se fossero evidenti specificità climatiche, e se le eventuali specificità si mantenessero costanti in periodi fenologici diversi. Il lavoro ha previsto la raccolta delle serie storiche di dati meteorologici estratti da due o tre stazioni meteorologiche per ogni Core Zone ( ) e la loro analisi statistica. figura 1 - Core zone del sito UNESCO interessate dallo studio, buffer zone principale e località in cui sono collocate le stazioni di misura da cui sono stati estratti i dati meteoclimatici (RAM, Regione Piemonte) (1: Barolo, 2: La Morra, 3: Serralunga Boscareto, 4: Barbaresco, 5: Neive, 6: Agliano, 7: Nizza Monferrato, 8: Vinchio, 9: Calosso, 10: Canelli, 11: Santo Stefano Belbo). Colorazione trasparente per la Buffer zone, blu per la “Langa di Barolo”, verde per le “Colline di Barbaresco”, giallo per “Canelli e Asti spumante”, rosa per “Nizza Monferrato e Barbera” Figura 1 Le stazioni utilizzate, a libera consultazione, fanno parte della Rete Agrometeorologica della Regione Piemonte (RAM). Per ogni stazione e per il periodo 2005-2022 sono stati scaricati i valori giornalieri di temperatura minima (Tmin), media (Tmed) e massima (TMAX) e delle precipitazioni. In seguito sono stati calcolati indici utili a descrivere le condizioni termo pluviometriche delle aree interessate dallo studio e a individuarne le peculiarità: sommatoria delle temperature medie giornaliere con base 10°C (GDD); numero dei giorni con temperatura massima superiore a 30°C (dT>30); sommatoria delle piogge (Ptot); rapporto fra sommatoria termica e sommatoria delle piogge (GDD/P); massima quantità di pioggia caduta in un solo evento (Pmax); numero di giorni senza pioggia (dP=0); indice d’intensità delle piogge (rapporto tra Ptot e il numero di giorni piovosi). Gli indici sono stati calcolati per “periodi fenologici” temporalmente calibrati: Germogliamento-Fioritura (GF) (1 aprile - 31 maggio), Fioritura- Invaiatura (FI, 1 giugno - 31 luglio), Invaiatura (I, 1 agosto - 31 agosto), Maturazione (M, 1 settembre - 14 ottobre). Quando relativi a sommatorie, i valori medi della serie 2005-2022 sono stati standardizzati dividendoli per il numero dei giorni di ciascun periodo; successivamente è stata condotta l’analisi delle componenti principali (PCA) o l’analisi della varianza univariata (GLM seguita da test di Duncan), utilizzando il software SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). DALL’ANALISI DEI DATI LA MISURA DELLA VARIABILITÀ SPAZIALE L’analisi delle componenti principali applicata agli indici climatici ha permesso di sintetizzare efficacemente le relazioni fra i casi (le località delle Core zone, al cui interno erano localizzate le stazioni meteorologiche di misura) e fra gli indici stessi (PCA in ). La PCA è un’analisi statistica multivariata che analizza contemporaneamente molte variabili, calcola funzioni sintetiche (le componenti principali) che inglobano percentuali via via decrescenti della varianza del modello e definisce l’apporto di ciascuna variabile alla distribuzione dei casi in uno spazio di riferimento. Un efficace risultato della PCA è un grafico bi o tridimensionale individuato dalle due o tre componenti principali più significative nello spiegare la varianza (Prin1, Prin2, Prin3) e al cui interno i casi (le stazioni di misura) sono distribuiti proprio in funzione del peso che ciascuna variabile (gli indici calcolati) assume sulla singola componente. Questo “peso” è definito da una grandezza statistica che si chiama “eigenvalore”: più è elevato il valore assoluto dell’eigenvalore e più la variabile spiega la distribuzione dei casi lungo l’asse cartesiano considerato (Prin 1, Prin2 o Prin 3). Per semplificare, . Nel caso studio qui descritto, la maggiore variabilità fra i casi si è resa evidente lungo l’asse delle ascisse (Prin1) che spiega, infatti, gran parte della varianza del modello (78%); le variabili più “pesanti” nel determinare la distribuzione dei casi lungo Prin1 sono Tmin, TMAX, dT>30, GDD, dP=0 ( ), cioè quelle che descrivevano le condizioni termiche degli ambienti e dei periodi fenologici. I valori di questi indici aumentano spostandosi dalla sinistra del grafico verso destra e quindi le località e i periodi fenologici collocati sulla destra sono più caldi di quelli sulla sinistra. È intuitivo, per altro, che nei periodi fenologici considerati, i valori di questi indici possano variare. figura 2 la posizione delle stazioni sul grafico bidimensionale in figura 2 è funzione dei valori che, nel loro insieme, gli indici climatici hanno assunto mediamente per quella stazione; più le stazioni sono vicine più sono climaticamente simili, più sono lontane e più divergono tabella 1 - Distribuzione dei casi (= stazioni di misura) sul piano individuato dalle componenti principali Prin1 e Prin2 ottenute con analisi PCA degli indici calcolati per 4 periodi fenologici (serie 2005-2022). Per Prin1 e Prin2 è indicata la percentuale di varianza spiegata. I simboli si riferiscono alle Core zone indagate: ◼ = Langa di Barolo, ◆ = Colline del Barbaresco, ▲ = Nizza Monferrato e Barbera, ● = Canelli e Asti spumante. I numeri si riferiscono alle località di misura dei dati meteo (per la codifica vedere figura 1) Figura 2 La dispersione sul piano cartesiano ( ) e la posizione reciproca delle località di riferimento (i casi) permettono anche di evidenziare analogie e differenze climatiche fra Core zone e fra stazioni, anche all’interno dei singoli periodi fenologici. Maggiore omogeneità nella distribuzione dei casi si osserva nei periodi fenologici più freschi (GF e M), mentre i casi sono più dispersi in quelli più caldi (FI e I). Inoltre, si osserva che località geograficamente limitrofe non sempre sono vicine nel grafico, mentre località geograficamente più lontane mostrano spesso analogie. Alcuni esempi: Agliano (6), Nizza (7) e Vinchio (8), appartenenti alla Core zone più a Nord, sono distanti fra loro; Barolo (1), La Morra (2) e Serralunga Boscareto (3) appartenenti alla Core zone più a Sud, mantengono posizioni reciproche simili in tutti i periodi considerati pur non essendo univocamente raggruppate; Barbaresco (4) e Neive (5), nella stessa Core zone, sono vicine nei periodi caldi (condizioni più simili) e più distanti in quelli freschi. Le stazioni 9, 10 e 11 (Core zone Canelli) hanno, invece, posizione reciproca diversa in fasi fenologiche diverse e, a seconda dei periodi fenologici, mostrano analogie con stazioni di altre Core zone. La Morra (2) è sempre collocata sulla sinistra del gruppo di stazioni della sua Core zone ed è quindi la meno calda della zona; Vinchio (8), sempre sulla destra e piuttosto lontana dalle altre stazioni della sua Core zone, è la più calda della sua zona e ha condizioni simili a quelle delle stazioni meridionali. A parità di fase fenologica una evidente separazione fra le stazioni è determinata anche dalle variabili Pmax e IntP, relative all’intensità della pioggia, e associate alla Prin2 (sull’asse verticale di e nella ). Punti collocati più in alto nel grafico corrispondono a situazioni in cui le piogge si manifestano con la maggiore intensità media e dove nel tempo si sono osservati gli eventi più intensi. Anche in merito alla distribuzione lungo l’asse verticale, emerge una maggiore variabilità fra le località nei periodi più caldi e una maggiore omogeneità in quelli più freschi. Nonostante la zona di Nizza Monferrato sia stata caratterizzata recentemente da condizioni evidenti di siccità nel 2022 e nel 2023 (i cui dati meteorologici non sono tuttavia compresi nell’indagine), l’elaborazione evidenzia come nella serie storica analizzata quest’area (stazione 7), con l’eccezione del periodo della maturazione, si collochi sempre più in alto nel grafico mostrando di essere contraddistinta da precipitazioni di elevata intensità. Da rilevare, in particolare, che le località collocate sulla destra in basso ( ), sono caratterizzate da temperature elevate, soprattutto nel periodo dell’invaiatura, ma anche dalla minore piovosità (sia come intensità che come quantità): si tratta delle stazioni 3, 8, 5, 1, 4, 10, 2 che, tra le altre, includono quelle della Langa di Barolo e del Barbaresco. Le stazioni più calde o le più piovose, con l’eccezione di Nizza, non sono le stesse in tutti i periodi considerati. La variabilità fra le Core zone e fra le stazioni della stessa zona, è anche sottolineata dai risultati dell’analisi della varianza applicata a tre delle variabili associate alle componenti principali di cui si è parlato in precedenza, per il periodo più fresco tra germogliamento e fioritura (GF) e per quello più caldo dell’invaiatura (I), cioè quello in cui si osservavano la minore e la maggiore variabilità fra le stazioni, rispettivamente ( ). Anche in termini di variabilità inter- annuale degli indici (dati non mostrati), sono emerse differenze fra località che non solo non sono stabili se si confrontano periodi fenologici diversi, ma non lo sono neppure se si confrontano anni diversi, e si accentuano in annate meteorologicamente anomale, come ad esempio, il 2011 o il 2017. Nonostante alcune differenze puntuali fra le stazioni, non sono emerse differenze stabili fra Core zone né raggruppamenti univoci e costanti fra le stazioni della stessa Core zone ( ). Questo evidenzia da un lato il carattere socio-culturale e non topo-climatico della suddivisione in Core zone, e dall’altro che l’evoluzione stagionale degli indicatori climatici, anche in termini di differenze tra temperature minime e massime, ad esempio, e l’espressione climatica, si manifestano su una scala geografica abbastanza ristretta fino a essere, potenzialmente, sito specifiche. figura 2 figura 2 tabella 1 figura 2 tabella 2 figura 2 variabile/indice Prin 1(Asse x) Prin 2 (Asse y) Prin 3 (Asse z)  Tmin   0,37  0,15  -0,19  TMAX   0,36  0,24  -0,09  dT>30   0,35  0,22  0,09  GDD   0,37  0,19  -0,06  GDD/P  0,32  -0,09   0,72  Ptot  -0,33  0,11   0,58  Pmax  -0,32   0,41  -0,24  dP=0   0,35  0,18  0,04  IntP  -0,20   0,79  0,17 - Eigenvalori delle variabili associate alle prime 3 componenti principali che spiegano l’efficacia dei singoli indici climatici nel distribuire i casi nello spazio tridimensionale. In grassetto i valori degli indici maggiormente associati ai singoli assi cartesiani. Prin1 e Prin2 sono state utilizzate per costruire il grafico in figura 2 Tabella 1 1 La legenda dei numeri delle stazioni è in figura 1 - 2 Per ogni colonna, lettere diverse corrispondono a differenze significative al test di Duncan per P≤0,05 - Temperatura massima (TMAX), numero di giorni senza pioggia (dP=0) e somma delle precipitazioni (Ptot) calcolati per il periodo più fresco (GF, durata 60 giorni) e per quello più caldo (I, durata 30 giorni) (valori medi del periodo 2005-2022) Tabella 2 UNA FOTOGRAFIA PER PROGETTARE LA VITICOLTURA DEL FUTURO L’analisi ha permesso di identificare similitudini e differenze meteoclimatiche interne al sito UNESCO e di confermare che l’eterogeneità geo- topografica determina variabilità spaziale del tempo meteorologico a livello di meso scala. In particolare è emerso che le differenze fra stazioni non sono costanti nel tempo ma che si accentuano nei periodi fenologici e negli anni più caldi e/o nelle annate climaticamente più anomale, mentre si attenuano nei periodi o nelle stagioni più fresche. Le conseguenze di questa variabilità sulle caratteristiche delle produzioni viticole di queste zone non sono state oggetto di questo studio. Tuttavia, poiché ci si è basati su una serie storica di dati relativamente ampia (18 anni), i risultati possono essere considerati una fotografia della situazione recente sulla quale formulare ipotesi inerenti all’impatto dei cambiamenti climatici attesi sulla coltivazione della vite. Ad esempio, il previsto ulteriore innalzamento della temperatura globale potrà avere conseguenze più evidenti nei luoghi che già oggi sono sistematicamente più caldi, piuttosto che in altri attualmente più freschi, ma è anche pensabile che la siccità potrà creare maggiori difficoltà in zone storicamente più asciutte e che precipitazioni intense potranno creare criticità maggiori nelle zone in cui già oggi si osserva una maggiore intensità dei fenomeni e così via. Ne discende che le tecniche colturali di adattamento ai cambiamenti climatici, o atte a prevenirne le conseguenze, dovranno trovare interpretazioni adeguate alle condizioni locali e che la scelta della collocazione dei vigneti sarà una delle strategie di adattamento più importanti. Va da sé, tuttavia, che l’individuazione delle scelte colturali più adatte sarà agevolata da studi mirati all’approfondimento di questi temi. Vigneti in località Vergne di Barolo, foto di Monica Massa La ricerca è stata svolta nell’ambito del progetto “Innovazione tecnologica a supporto della tradizione versus il cambiamento climatico nel sito UNESCO” in collaborazione con l’”Associazione per il Patrimonio dei Paesaggi Vitivinicoli di Langhe-Roero e Monferrato”, il “Centro Studi per lo sviluppo rurale della collina” dell’Università di Torino e il progetto Macchine Agricole Elettriche (MArcEL)finanziato con fondi POR FESR 2014-2020 - Piattaforma Tecnologica Bioeconomia. Ringraziamenti Per approfondimenti e letture complementari si rimanda alla seguente letteratura al link

Esplora viticoltura, enologia, economia e cultura del vino in "MilleVigne Dicembre 2023". Novità e approfondimenti per professionisti e appassionati.