Uno degli aspetti distintivi del progetto Life AForClimate è la possibilità di mettere a disposizione dei gestori forestali uno strumento a supporto delle decisioni per la pianificazione degli interventi selvicolturali.

Lo strumento, una piattaforma online, ha due funzionalità:

• permette di suggerire in quali aree la crescita potenziale della foresta è rallentata, quindi minore della media osservata;
• permette di stimare la probabilità di una maggiore produzione di seme (pasciona).

Con queste informazioni, il gestore forestale può mettere in campo azioni selvicolturali volte a migliorare la resilienza dei popolamenti. 

La piattaforma è pubblicata nel sito web di LIFE AforClimate e il suo accesso è permesso a seguito di una registrazione da parte dell’utente.

I livelli di accesso presenti in piattaforma sono tre:

• amministratore: ha pieno accesso alla piattaforma per impostare anche i parametri degli strumenti messi a disposizione;
• moderatore: rappresenta colui che può gestire le richieste che vengono effettuate dagli utenti e approvare o meno le richieste di registrazione nel portale;
• utente: si può iscrivere alla piattaforma e caricare le proprie richieste. Avrà a disposizione la propria dashboard su cui monitorare e caricare le richieste.

Poiché gli aspetti che questo strumento tratta richiedono comunque un contributo da parte del gruppo di riferimento scientifico del progetto, è stata definita una procedura di utilizzo che segue i seguenti due step:

• registrazione alla piattaforma, mediante specifico form, a seguito della quale l’utente sarà abilitato dal gestore del servizio mediante panello di controllo;
• creazione della richiesta tramite la propria area riservata. L’utente, una volta loggato alla piattaforma, potrà accedere alla propria dashboard dove sarà possibile creare e gestire le proprie richieste.

Nella dashboard l’utente potrà quindi monitorare lo stato delle richieste già fatte, creare nuove richieste e visualizzare tutte le proprie richieste sia in formato tabellare a video sia in formato grafico nella visualizzazione nell’apposito strumento webGIS messo a disposizione nella piattaforma e potrà esportare in formato Excel la lista delle particelle con i dati caricati nella richiesta.

Il progetto si focalizza sull’incremento radiale legnoso medio definendo uno o più algoritmi che mettono in relazione la crescita potenziale della foresta rispetto all’andamento di alcune variabili climatiche che si sono verificate negli ultimi anni.

La piattaforma ha tre sezioni di data entry:

• sezione di DataBase climatico, che può essere implementato attraverso dati propri del gestore oppure direttamente da dati on-line del DataBase climatico Copernicus (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home).
• sezione di inserimento algoritmi, al momento completa per i tre siti di applicazione del progetto (Toscana, Molise e Sicilia)
• sezione di inserimento cartografia del Piano di gestione forestale.

Il flusso elaborativo della piattaforma prevede quattro fasi:

• importazione della mappa degli interventi di un determinato Piano di gestione forestale: la mappa, acquisita in formato SHP, richiede una specifica struttura. I principali campi informativi riguardano un codice identificativo della particella, l’intervento selvicolturale previsto, l’anno di intervento e la collocazione dell’unità forestale rispetto alla fascia altimetrica e alla sua esposizione (ad esempio collocazione fascia altitudinale alta, esposizione nord, fascia bassa, esposizione nord, e così via). La piattaforma contiene un processo di validazione che permette di correggere eventuali problemi topologici della mappa di ingresso;
• scelta dell’algoritmo: l’algoritmo da impiegare è specifico dell’area geografica di appartenenza del Piano di gestione forestale. In assenza di un algoritmo sito specifico l’utente potrà essere supportato dallo staff scientifico del progetto per procedere alla definizione di un algoritmo adeguato all’area di applicazione. Gli algoritmi al momento presenti nella piattaforma riguardano le tre foreste pilota dove il progetto è stato applicato;
• scelta del data set climatico: la piattaforma contiene più data set È stata infatti progettata per ricevere serie climatiche direttamente raccolte in sito attraverso capannine meteorologiche, ma anche dai principali database climatici presenti in rete che mettono a disposizione serie climatiche ed elaborazioni spaziali dei parametri climatici;
• elaborazione: una volta conclusa la fase di definizione delle condizioni di base viene lanciata l’elaborazione.

L’elaborazione restituisce un tabulato che indica per ciascuna particella o sottoparticella soggetta ad intervento, il livello di maggiore o minore potenzialità di crescita che può essere previsto per l’anno vegetativo successivo. Oltre al tabulato, un’interfaccia GIS della piattaforma tematizza le particelle con colori rosso o verde che indicano rispettivamente quelle aree dove si prevede un rallentamento della capacità di crescita potenziale della foresta rispetto a quelle dove invece la capacità potenziale di crescita sarà più favorita.

La piattaforma contiene una sezione dedicata all’applicazione di un algoritmo di predizione della pasciona (pacchetto ForeMast) dall’interfaccia ShinyForeMast, sviluppata durante il progetto Aforclimate. Una serie di funzioni calcolano la probabilità di produzione di seme nell'anno corrente, utilizzando solo dati meteorologici. I dati riguardano la temperatura e la precipitazione media dei due anni precedenti, calcolate per i mesi estivi (giugno, luglio e agosto), in quanto si sono rivelate essere dei fattori fondamentali nell'innescare annate con abbondante produzione di seme.

Nelle pagine di ShinyForeMast è riportata una guida per l’applicazione dell’algoritmo alla specifica area geografica di cui l’utente ha necessità di ottenere una valutazione.

L’algoritmo restituisce un grafico che rappresenta l’andamento delle probabilità di pasciona nel periodo climatico considerato. L’ultimo anno di riferimento è quello relativo alla predizione.

Ai fini gestionali si consiglia di considerare utile per la realizzazione di interventi a favore della rinnovazione la probabilità esperessa dall’algoritmo al di sopra della soglia del 75%.

Gli strumenti disponibili sulla piattaforma sono stati pensati ed elaborati per faggete governate a fustaia e trattate a tagli successivi uniformi, dove una delle finalità è quella di ritrarre materiale legnoso. I modelli relativi alla crescita dendrometrica possono rivelarsi utili anche in fase di avviamento diretto all’alto fusto attraverso riduzione progressiva dei polloni delle ceppaie presenti.

Come mostrato in precedenza, la piattaforma restituisce due principali output:

• l’indicazione che il popolamento stia andando o meno incontro ad un periodo di minore reattività di crescita dendrometrica;
• la probabilità che nella successiva stagione vegetativa ci sia un’abbondante fruttificazione.

Per quanto riguarda lo stato di reattività della crescita dendrometrica, l’output della piattaforma può dare due valori alternativi: crescita rallentata o crescita stabile. Un eventuale output che indichi una crescita attesa rallentata deve essere interpretato come l’indicazione che il popolamento sia andato incontro nell’immediato passato a condizioni fuori dal suo optimum meteo-climatico di crescita. Questo segnale di allerta, preso singolarmente, deve indurre il gestore a considerare (nel quadro dell’intero piano di gestione) la necessità di applicare una immediata azione mitigatrice alla particella al fine di escludere altri fattori di stress. A titolo di esempio, se per quella particella fosse previsto un taglio intercalare nel prossimo futuro, (ad esempio tra 5 anni, quindi in condizione di un popolamento già denso), questo intervento (che ridurrebbe la competizione per le risorse idriche in caso di un evento di siccità) può essere anticipato. 

Un altro caso potrebbe essere rappresentato da un segnale di crescita stabile della particella per la quale è previsto un diradamento nello stesso anno. Tuttavia, se su un’altra particella si riscontrasse invece un segnale di allerta, come nell’esempio precedente, e il gestore non fosse in grado (o non intendesse) intervenire su entrambe le particelle, allora potrebbe scegliere di posticipare l’intervento previsto lo stesso anno e anticipare quello della particella in stato di allerta.

Infine, la potenzialità di questa componente della piattaforma si esprime non solo in fase di applicazione del piano di gestione ma anche nella fase di redazione di quelli futuri. Infatti, prima di definire le finalità e le modalità di gestione nel piano, gli algoritmi possono essere eseguiti a ritroso in presenza di un dataset storico di dati meteo-climatici come quelli di Copernicus su sui si basa la piattaforma. In questo caso potrebbero essere individuate le particelle che nel corso degli ultimi anni sono andate ripetutamente incontro a fasi di crescita rallentata. Per queste particelle sarebbe opportuno adottare una strategia di gestione diversa da quella dell’ordinaria faggeta trattata a tagli successivi, considerando altre modalità di intervento che introducano una o più strategie adattative, tra cui quelle descritte capitoli 3 e 4 delle Linee guida di AForClimate e valutando come extrema ratio anche quello di assecondare un progressivo cambio di specie.

Per quanto riguarda la componente di crescita si sottolinea che gli algoritmi hanno validità locale; essi dovrebbero essere realizzati durante la fase di redazione del piano di gestione e nel suo ambito applicati. Tuttavia, una loro estensione a livello geografico e temporale potrebbe essere ragionevole per scopi pratici. In ogni caso se ne consiglia l’uso limitatamente ad un comprensorio territorialmente limitato e temporalmente si suggerisce una revisione dei modelli dopo 20 anni, cioè dopo la loro applicazione per circa due piani di gestione.

Per quanto riguarda la componente della pasciona, l’algoritmo va applicato nella circostanza di effettuare un taglio di sementazione all’inizio della fase di rinnovazione di una fustaia di faggio. In questo caso l’output dell’algoritmo è un valore compreso tra 0% e 100%. Un’alta probabilità di pasciona (superiore al 75%) costituisce un valore che garantisce una bassa probabilità che, dopo il taglio di sementazione, non sia prodotta una quantità di seme sufficiente ad assicurare la futura rinnovazione. Anche la scelta di accettare valori sopra il 50%, comunque, possono costituire un rischio ponderato in casi in cui (ad esempio per la particolare omogeneità e maturità del soprassuolo) si voglia comunque mettere a rinnovazione una porzione di bosco.

È bene specificare che l’algoritmo è stato testato e validato sulla produzione percentile di seme in diverse serie di osservazioni in campo in varie località europee. Pertanto, l’algoritmo ha una validità territoriale paneuropea e quindi può essere utilizzato lungo tutto l’areale di distribuzione del faggio. Invece, proprio perché l’algoritmo prevede la produzione percentile di seme (quindi relativa alla produzione media di quella particolare stazione) il gestore dovrà interpretare, di volta in volta, se per quella stazione possa essere accettabile una stima del 50% (sufficiente per stazioni con produzione medio-abbondante in termini assoluti) oppure attendere una stima del 75% (suggerita per stazioni mediamente poco produttive in termini di quantità assoluta di seme).

Ovviamente, gli esempi citati sopra sono solo alcune considerazioni generali che vanno comunque calate nel contesto specifico di applicazione dell’approccio suggerito da AForClimate. Un confronto con il gruppo di ricerca del CREA Foreste e Legno è suggerito sia in fase di redazione del piano sia in fase di applicazione della piattaforma ad un piano già esistente.