Nuova pubblicazione: “Artificial Neural Network (ANN) modelling for the estimation of soil microbial biomass in vineyards soils”

Siamo felici di poterVi annunciare di aver contribuito insieme ad Elisa Pellegrini, Nicola Rovere, Irene Franco, Maria de Nobili e Marco Contin a questo nuovo studio, pubblicato sulla rivista “Biology and Fertility of Soil” (2020)

Per valutare la qualità del suolo uno dei parametri più usati è la biomassa microbica. (SMB-C). Ma non essendo mai stati indicati dei valori soglia e non esistendo una stima numerica affidabile dell’SMB-C, è stato avviato uno studio allo scopo di valutare le proprietà fisico-chimiche del suolo tramite l’ “Artificial Neural Network” (ANN).  In questa ricerca è stato analizzato il suolo di 231 terreni con diverse caratteristiche di temperatura, esposizione e umidità, e sono stati identificati per ognuno dieci parametri fisico-chimici. Grazie al dataset ottenuto, il modello ANN ha confermato l’importanza primaria della materia organica del terreno (SOM) per la previsione del SMB-C ed ha quindi mostrato un adattamento migliore rispetto al modello lineare. Abbiamo quindi uno strumento unico per stimare la biomassa microbica: il confronto con la misura di laboratorio ci permette di affrontare agronomicamente la fertilità biologica del singolo suolo.

Un particolare ringraziamento vorremmo esprimere all’Associazione “VinNatur”  per aver contribuito e creduto fin dall’inizio nel progetto, mettendo a disposizione risorse ed aziende interessate nel partecipare alla sperimentazione. Grazie anche a loro si è potuto realizzare il modello di Biomassa Stimata.