Innovazioni tecnologiche per la gestione sostenibile dei ruminanti al pascolo

I sistemi di allevamento estensivi ed intensivi sono fondamentali per soddisfare la domanda globale di prodotti alimentari, anche se nei paesi sviluppati si tende sempre di più verso sistemi intensivi, riducendo l’uso dei pascoli.

Tuttavia, i pascoli sono spesso situati su terreni non adatti all’agricoltura intensiva e forniscono importanti servizi ecosistemici come la conservazione della biodiversità, il controllo dell’erosione, la regolazione del ciclo dell’acqua e dei nutrienti e alcuni benefici socio-economici. Essi contribuiscono anche al sequestro del carbonio nel suolo.

La loro gestione sostenibile è cruciale per mitigare i cambiamenti climatici, per migliorare la qualità e la quantità delle risorse foraggere e per favorire la produttività degli animali, migliorando al tempo stesso la loro salute e il loro benessere (Figura 1)

La sostenibilità dei sistemi di allevamento dei ruminanti al pascolo

Le attuali pratiche di allevamento dei ruminanti al pascolo non sono sufficienti per rispondere alla crescente domanda globale di proteine e per rispondere ai cambiamenti climatici, poiché richiedono molto lavoro, tempo e un elevato costo. Inoltre, possono avere impatti negativi sull’ambiente, sul benessere animale e sull’economia degli allevatori. Tecniche migliorate, come il pascolo razionale e l’uso di leguminose azotofissatrici, possono rendere questi sistemi ancor più sostenibili e persino carbon negative, riducendo le emissioni di gas serra, il sovrapascolamento, l’erosione e la cattiva gestione delle deiezioni. La gestione degli animali nei pascoli estensivi è però difficile per la scarsa interazione uomo-animale e per la variabilità stagionale della qualità del pascolo, che può causare carenze nutrizionali, perdita di peso, peggioramento del BCS e competizione tra animali. Nonostante ciò, il pascolo favorisce salute, benessere e comportamenti naturali, tutti aspetti positivi per gli animali.

Ruolo della tecnologia nei sistemi di produzione zootecnica

Le tecnologie stanno trasformando i sistemi zootecnici migliorandone la gestione, la produttività e il benessere animale. I sistemi di zootecnia di precisione (Precision Livestock Farming, PLF) permettono il monitoraggio continuo e in tempo reale di salute, benessere, produzione e impatto ambientale dei singoli animali, grazie a sensori, algoritmi e intelligenza artificiale. Questi sistemi rilevano cambiamenti comportamentali, prevedono problemi, inviano allarmi agli allevatori e possono prevenire l’insorgenza di malattie. La PLF garantisce anche qualità, sicurezza e tracciabilità dei prodotti. Tuttavia, la grande quantità di dati richiede infrastrutture di archiviazione avanzate. Secondo la letteratura, la PLF punta a ottimizzare l’alimentazione, ridurre l’impatto ambientale, migliorare la salute e il benessere animale, coordinare le pratiche colturali e aumentare la produttività. Sebbene sia nata per l’allevamento intensivo, la PLF è oggi molto esplorata anche per i sistemi al pascolo, per affrontare le sfide gestionali tipiche del pascolamento.

Sfide nell’applicazione delle tecnologie avanzate nell’allevamento sostenibile al pascolo

L’applicazione delle tecnologie di PLF negli allevamenti estensivi è complessa a causa di grandi superfici con terreni irregolari, scarsa copertura Internet e limitato accesso all’elettricità. Per funzionare, i sistemi devono utilizzare sensori “on-animal” o dispositivi collocati in punti strategici, integrati con dati da immagini aeree o satellitari. Per rendere sostenibili i sistemi al pascolo, è necessario gestire insieme animali e pascoli, adattando le tecnologie alle diverse specie di ruminanti e validandole scientificamente in base alle loro specifiche esigenze biologiche e comportamentali.

La gestione sostenibile dei pascoli richiede un monitoraggio accurato della biomassa per evitare sovra- o sotto-pascolamento. Le misurazioni dirette sono precise ma troppo laboriose, mentre le tecnologie emergenti come droni, sensori remoti e strumenti GIS offrono soluzioni più efficienti, pur con limiti legati a meteo, risoluzione e necessità di calibrazione. Una grande innovazione è il virtual fencing (VF), che consente di gestire gli animali senza recinzioni fisiche, usando GPS e segnali di avvertimento per guidare gli spostamenti nel pascolo. Questa tecnologia può migliorare produttività, biodiversità, disponibilità di biomassa e ridurre il lavoro manuale, offrendo benefici anche per il work-life balance degli allevatori. Tuttavia, l’adozione è ancora limitata per motivi normativi e richiede ulteriori validazioni scientifiche. L’integrazione tra dati da droni e informazioni comportamentali provenienti dai collari VF può aumentare significativamente l’efficacia della gestione del pascolo.

Oltre alla gestione dei pascoli, le tecnologie PLF contribuiscono alla sostenibilità dei sistemi di allevamento estensivi grazie all’uso di tecnologie avanzate per monitorare e gestire il comportamento, la salute e il benessere degli animali durante il periodo di pascolamento. In questo contesto, sono in corso numerosi sforzi per raccogliere più dati in modo remoto dagli animali al pascolo.

Monitoraggio e gestione degli animali al pascolo tramite sistemi di PLF

Identificazione e localizzazione:

• Marche auricolari, sistemi di identificazione tramite radio frequenza e sistemi di computer vision permettono l’identificazione individuale.
• GPS e collari consentono il tracciamento in tempo reale, supportato da Internet of Things (IoT) per geofencing e recupero animali dispersi.

Condizioni ambientali:

• Sensori ambientali e indossabili monitorano temperatura corporea, stress termico e disponibilità d’acqua.
• Tecnologie come termografia, stazioni meteorologiche e sensori on-animal aiutano a ottimizzare il benessere animale e la gestione del pascolo.

Comportamento, salute e benessere animale:

• Accelerometri 3D, sensori per la ruminazione, e microfoni monitorano attività, ruminazione, comportamenti e segnali di stress.
• I sensori per il comportamento forniscono allarmi per interventi tempestivi, migliorando il benessere animale.

Alimentazione e produzione di metano:

• Sensori on animal e reti wireless stimano l’ingestione.
• Misurazioni di metano tramite camere, GreenFeed e marcatori aiutano a monitorare le emissioni.
• Strategie come il pascolamento razionale e l’alimentazione con leguminose riducono le emissioni.

Performance produttive e riproduttive:

• Bilance e sensori 3D stimano peso, BCS e dimensioni corporee.
• Il monitoraggio di estro e parto tramite sensori e GPS riduce lavoro e migliora accuratezza.

Predazione:

• Telecamere, sensori, GPS e robot “SheepDog” aiutano a prevenire le predazioni, con sistemi di allarme in tempo reale e gestione di spostamento strategico degli animali.

Selezione genetica:

• I sistemi PLF supportano la selezione genetica monitorando tratti come crescita, produzione, fertilità e resistenza alle malattie.
• Favoriscono la resilienza e la sostenibilità delle mandrie, integrando dati genetici con comportamenti e salute in tempo reale.

Applicazioni attuali dei sistemi di PLF nell’allevamento dei ruminanti al pascolo

Le tecnologie stanno rivoluzionando il modo in cui gli allevatori monitorano, gestiscono e ottimizzano salute, produttività e impatto ambientale.

In base alla letteratura, la Figura 2 mostra una heatmap che illustra la distribuzione geografica della ricerca sulle tecnologie PLF nei ruminanti al pascolo, evidenziando le regioni in cui queste tecnologie sono state studiate maggiormente.

Vantaggi economici, ambientali e sociali offerti dagli strumenti PLF per i sistemi di ruminanti basati su pascolo

Sul piano economico, i sistemi di PLF permettono agli allevatori di ottimizzare le risorse e la gestione dell’alimentazione, riducendo sprechi e costi operativi, migliorando la produttività e la redditività. La possibilità di rilevare precocemente le malattie consente, inoltre, di contenere le spese veterinarie e le perdite dovute a problemi sanitari. Dal punto di vista ambientale, queste tecnologie favoriscono una gestione più sostenibile dei pascoli, prevenendo il sovrapascolamento, promuovendo la salute del suolo e riducendo l’erosione. Attraverso il monitoraggio del comportamento animale, della qualità del pascolo e delle emissioni di gas serra, i sistemi di PLF contribuiscono a ridurre le emissioni di metano e a ottimizzare l’uso di nutrienti e acqua. Strumenti come il virtual fencing consentono di gestire gli animali in modo da ridurre gli impatti su fauna e terreni vulnerabili, migliorando complessivamente la sostenibilità dei sistemi pascolivi. Sul piano sociale, la PLF supporta il benessere animale garantendo interventi tempestivi in caso di malattia o stress. Nelle comunità rurali, queste tecnologie favoriscono l’innovazione e creano opportunità di lavoro, soprattutto nella gestione dei dati e nell’applicazione delle tecnologie.

Prospettive, lacune conoscitive e approcci di ricerca

Nonostante i numerosi vantaggi, permangono sfide importanti per l’adozione diffusa dei sistemi PLF al pascolo. È necessario colmare lacune conoscitive relative agli effetti a lungo termine sul comportamento e sulla salute degli animali, alla sostenibilità economica per piccoli allevatori e all’integrazione ottimale delle diverse tecnologie. Questioni legate ai costi elevati, alla privacy dei dati e alla necessità di adattare le tecnologie ai diversi contesti pascolivi devono essere affrontate. La ricerca futura dovrà concentrarsi su studi interdisciplinari, progetti pilota e collaborazioni con gli allevatori per sviluppare soluzioni pratiche, efficaci e responsabili, in grado di sfruttare appieno il potenziale delle tecnologie di PLF per migliorare efficienza, sostenibilità e benessere animale nei sistemi di pascolo.

Riferimenti

Tratto dalla review Marchegiani, S., Gislon, G., Marino, R., Caroprese, M., Albenzio, M., Pinchak, W. E., … & Ceccobelli, S. (2025). Smart technologies for sustainable pasture-based ruminant systems: A review. Smart Agricultural Technology, 100789.

Autore

Gruppo editoriale ASPA – Giuseppe Conte, Alberto Stanislao Atzori, Fabio Correddu, Luca Cattaneo, Gabriele Rocchetti, Antonio Natalello, Sara Pegolo, Aristide Maggiolino, Antonella Della Malva, Giulia Gislon, Manuel Scerra.