Analisi di scenario per migliorare la resilienza della filiera del Grana Padano DOP nel medio-lungo periodo. ResilientGranaPadano
Presentazione:
Con un reddito lordo standard per azienda quasi quattro volte quello nazionale, il sistema agricolo Lombardo è tra i più rilevanti a livello italiano. Con riferimento alla media nazionale, le aziende con SAU (Superficie Agricola Utilizzabile) superiore ai 20 ettari sono in aumento (+ 10,4%) rispetto alle altre zone di Italia. Identica rilevanza si riscontra per le imprese agricole lombarde con dimensione economica superiore a 40 UDE (Unità di Dimensione Economica), pari a 48.000 euro di reddito lordo. L’elevata produttività della terra e del lavoro che connotano l’agricoltura lombarda sono confermate dai dati proposti sulle produzioni. Notevole è la produzione di cereali (frumento, mais, riso), che rappresenta il 20,2% del totale nazionale, ma anche le produzioni di latte bovino (41,1%), di carni bovine (25,5%) e suine (39,6%) contribuiscono in maniera significativa al totale nazionale.
Dopo il brusco calo del 2009 e la leggera ripresa nel 2010, il valore della produzione Agricola- Forestale stimata in Lombardia nel 2011, pari in valore assoluto a 7.229 milioni di euro, contribuisce al totale nazionale per una quota del 14,5%, con un peso pressoché costante nell’ultimo triennio.
Il contributo della zootecnia lombarda al comparto nazionale risulta notevole, con un’alta vocazione per gli allevamenti bovini (25,1% del totale nazionale). Per inquadrare la specifica realtà legata al coordinatore del progetto (Consorzio di tutela del Grana Padano DOP), le tonnellate di formaggio prodotte nel 2021 in Lombardia sono 5.884.859, le tonnellate totali di latte a Grana Padano nel 2021 sono state 2.773.653,709, di cui il 70,08% sono state prodotte in Lombardia. Quindi il latte prodotto in Lombardia ed impiegato nella filiera del Grana Padano DOP per l’anno 2021 è stato pari a 1.943.776, rappresentando il 33% dell’intera produzione della regione. Di conseguenza, alla filiera del Grana Padano DOP accede 1/3 del latte della Lombardia (dati 2021).
Ad ogni modo, il comparto agro-zootecnico da latte lombardo è esposto alle oscillazioni di mercato nonché al costo ed alla disponibilità delle materie prime necessarie per alimentare le bovine da latte imputabili ad eventi pandemici (Covid-19) e al critico scenario geo-politico corrente (crisi Ucraina).
Sempre più necessario, perciò, risulta essere lo sviluppo di modelli previsionali in grado di permettere alle aziende ed ai caseifici una rapida e pragmatica risposta alle crisi di mercato ed alle oscillazioni dei prezzi sia delle materie prime che dei prodotti finali della filiera lattiero-casearia, al fine di rendere il sistema agro-zootecnico lombardo più resiliente.
A titolo di esempio, la diffusione del COVID-19 ha imposto restrizioni nazionali per mantenere un alto livello di sicurezza sanitaria. Queste restrizioni hanno avuto inevitabili implicazioni sul settore lattiero-caseario, con forti riduzioni dei consumi di prodotti caseari principalmente nel settore della ristorazione a livello locale, nazionale ed estero. Al contrario, il consumo familiare di questi prodotti è aumentato. In seguito al blocco del 2020, i produttori di latte hanno perciò dovuto riorganizzare la produzione ed è aumentata la richiesta di sviluppo di strumenti di previsione anche per le aziende da latte e i caseifici per la pianificazione produttiva. In questo contesto è stato attivato il progetto SMART-ET (https://www.eitfood.eu/projects/smart-et), finanziato dalla piattaforma europea EIT Food (https://www.eitfood.eu/), coordinato dall’Università Cattolica del Sacro Cuore all'interno del bando COVID-19 Rapid Response Call for Innovation projects, con l'obiettivo di sviluppare nuovi
modelli previsionali in grado di prevedere la disponibilità di latte a livello aziendale e la produzione di formaggio nei caseifici di raccolta, al fine di veicolare in anticipo le decisioni riguardo la produzione di formaggio in caseificio e il posizionamento del prodotto su mercati tradizionali o innovativi. Questo lavoro ha mirato specificamente a sviluppare un modello decisionale con oggetto l’azienda agrozootecnica (denominato HerDairy, Gallo et al., 2021), sviluppato a partire da dati raccolti in un’azienda da latte del panorama italiano, gestita in maniera intensiva e con ottima disponibilità di dati tecnici e gestionali. Il modello ha ricostruito le relazioni principali fra le variabili che regolano le dinamiche di riproduzione, rimonta e riforma dell’allevamento. Il modello sviluppato in SMART-ET segue l'obiettivo più generico di porre le basi per l’ulteriore sviluppo di un nuovo strumento manageriale, destinato a tecnici e consulenti aziendali oppure tecnici dei caseifici, in grado di
supportare la pianificazione e al controllo delle produzioni di latte delle aziende bovine e la lavorazione dello stesso a livello di caseifici.
Nel presente progetto, si prevede di: i) partire da un modello già sviluppato e calibrato su una importante realtà aziendale agro-zootecnica del territorio nazionale (azienda con 1350 bovini in mungitura – modello stalla) e su un caseificio (12 conferenti, sito in Emilia – Romagna – modello caseificio), su cui si cercherà di migliorare la capacità predittiva per l’applicazione su altre realtà produttive lombarde (aziende agro-zootecniche del GO), inserendo specifici applicativi meglio calati nelle diverse realtà produttive lombarde, caratterizzate da diverse basi foraggere e strategie nutrizionali, diversi fattori di produzione, diverso management, etc. (modello stalla implementato).
Verranno inoltre inclusi metodi di previsione della quantità e qualità del latte, oltre alle rese casearie, coinvolgendo i caseifici del Partenariato, nell’ottica di cogliere le variabilità stagionali delle stesse e migliorare le stime di produzione di formaggio a livello di caseificio (modello caseificio implementato); ii) sviluppare un nuovo software, ad oggi definito ed organizzato in modo prototipale basato su un modello matematico dinamico ai fini di effettuare analisi di scenario su diverse scale dimensionali (caseificio ed aziende ad esso
collegate; comprensorio che racchiude diversi caseifici o territori estesi) e che sarà utile per veicolare decisioni a livello di Consorzio di Tutela del Grana Padano DOP in risposta a specifiche condizioni di sistema produttivo, mercato e/o politiche, con analisi di scenario di medio-lungo periodo. Tali analisi di scenario, basate sull’implementazione dei modelli stalla e caseificio, permetteranno di verificare come le diverse condizioni di mercato o politiche possano modificare il sistema produttivo del latte e del formaggio in diversi scenari, permettendo perciò all’intero comparto produttivo di adottare scelte e misure in anticipo e in modo pragmatico.
Obbiettivi:
Applicazione alle aziende bovine lombarde di un modello dinamico di simulazioni di performance delle stalle. Tra queste la stima della consistenza delle mandrie, dei conferimenti di latte e delle performance tecnico-ambientale in aziende campione e facenti parte del gruppo operativo (GO). Tra gli obiettivi è inclusa la calibrazione e il test del modello con dati aziendali e la dotazione delle aziende zootecniche di un supporto decisionale che stima le performances delle stalle.
2. Ri-calibrazione del modello e costruzione una baseline di performance tecniche economiche e ambientali sul territorio aggregando i dati a livello di caseificio a partire da input di mercato (prezzi alimenti, prezzo latte e formaggi).
3. Sviluppo di un modello di policy formulation e simulazione di test di scenario, aggregato per il territorio, in considerazione di trend di miglioramento su:
a. La gestione degli approvvigionamenti di latte e gli stock di formaggio dei caseifici;
b. Dell’efficienza di conversione degli alimenti;
c. Miglioramento genetico e del management della riproduzione sulla produzione e qualità di latte;
d. Investimenti strutturali-tecnologici-manageriali sull’aumento di redditività delle produzioni;
e. Strategie di mitigazione di metano enterico o di gas ad effetto serra;
f. L’auto-produzione aziendale per foraggi e mangimi.
4. Conseguente ingegnerizzazione di software per l’uso del modello, ai fini di favorire la simulazione di scenari previsionali a livello di azienda, caseificio e di consorzio a supporto del processo decisionale e delle politiche di settore.
5. Diffusione degli strumenti decisionali di stima delle performance e di policy analisi
