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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-03272026-140545


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LISTA, MATTEO
URN
etd-03272026-140545
Titolo
Monitoraggio in continuo dello stato idrico dell'olivo mediante dendrometri al tronco.
Dipartimento
SCIENZE AGRARIE, ALIMENTARI E AGRO-AMBIENTALI
Corso di studi
SISTEMI AGRICOLI SOSTENIBILI
Relatori
relatore Prof. Caruso, Giovanni
Parole chiave
  • conduttanza stomatica
  • massima contrazione giornaliera
  • potenziale idrico del fusto
  • tasso di crescita del tronco
  • volume della chioma
Data inizio appello
13/04/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
13/04/2096
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
La tesi si pone l’obiettivo di studiare le fluttuazioni del diametro del tronco, misurate con dendrometri, per l’analisi e il monitoraggio in continuo dello stato idrico dell’olivo. Lo studio è stato condotto in due oliveti superintensivi in Italia, con condizioni pedoclimatiche e dimensioni delle piante differenti.
Sono state esaminate le relazioni tra la massima contrazione giornaliera del tronco (MDS), il tasso di crescita del tronco (TGR) e il deficit idrico dell’albero (TWD) con la conduttanza stomatica (gs) e il potenziale idrico del fusto (Ψstem). Tra questi indicatori, il TWD è risultato il parametro più affidabile nel predire Ψstem, con valori di R² rispettivamente pari a 0,94 e 0,64 nei due oliveti. Tuttavia, negli alberi di dimensioni ridotte, questo indice ha mostrato dei limiti tendendo a mantenersi su valori bassi anche in presenza di stress idrico crescente. La MDS, invece, ha mostrato una relazione di tipo curvilineo con Ψstem, caratterizzata da un incremento fino a livelli moderati di stress e da una successiva diminuzione in condizioni più severe.
Lo studio evidenzia l’importanza della dimensione della pianta, che influenza l’ampiezza del segnale dendrometrico e l’affidabilità degli indici, soprattutto nei giovani impianti. I modelli combinati, che integrano più indici e variabili climatiche, forniscono le prestazioni predittive migliori, suggerendo un approccio multidimensionale per una gestione irrigua più precisa ed efficiente.
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