Gli obiettivi generali di NEUTRALISE sono principalmente tre, legati tra loro:
1. Creare un gruppo di ricerca multidisciplinare che integri conoscenze e metodi per ottenere uno strumento operativo interdisciplinare e un know-how sul tema “clima – strategie di adattamento – indicatori/mappe di rischio”;
2. Superare alcuni limiti e debolezze della ricerca finora condotta riguardo alle tematiche considerate;
3. fornire dati e informazioni alle parti interessate e ai policymakers attraverso l’uso di indicatori e mappe di rischio riguardanti gli impatti del CC sulle risorse idriche e sulle aziende agricole considerando le strategie di adattamento dell’uso del territorio.
Con la realizzazione del progetto verranno raggiunti diversi OBIETTIVI INNOVATIVI.
Verrà sviluppata una metodologia per tracciare le dinamiche spazio-temporali congiunte di siccità e ondate di calore. Allo stato attuale della letteratura, questo è un problema pressoché inesplorato. L’utilizzo della banca dati RICA in comune per le diverse unità di ricerca di diversi settori scientifici consente la valorizzazione della stessa banca dati, anche dal punto di vista degli aspetti non puramente economici. La creazione di scenari climatici riguardanti aspetti direttamente collegati al processo produttivo (come l’uso dell’irrigazione) è un aspetto innovativo che potrebbe stimolare altri gruppi di ricerca e dare un impulso importante per ottenere modelli integrati (Climate&Economic) sempre più affidabili.
L’integrazione del modello AGRITALIM con i dati sugli scenari climatici riguardanti le acque irrigue consente di ottenere uno strumento di ricerca e di supporto alle decisioni degli stakeholder e dei policymakers a livello nazionale, ma con specificità territoriali e settoriali.
Altro aspetto innovativo è la “trasformazione” dei risultati del modello matematico di programmazione in indicatori e mappe di rischio, facilmente fruibili e di più facile lettura. La costruzione di mappe di rischio, sia statiche che dinamiche, basate sul modello Responsiveness Score (RS) è una novità nella letteratura sul CC e sul suo impatto sugli obiettivi agricoli. Tipicamente, infatti, la letteratura utilizza indicatori descrittivi per creare le mappe dei rischi legati alla disponibilità idrica, non tenendo conto dei collegamenti causali/inferenziali a monte e a valle. L’analisi RS consente di superare questa limitazione adottando un approccio data-driven basato su analisi di regressione non parametrica che incorporano il collegamento input-output tra disponibilità idrica e risultati agricoli.