1,721,007 research outputs found
Agronomical use of sewage sludge from Urban Waste Water Treatment : heavy metals in Zea Mais
No full textThe Urban Waste Water Treatment Directive (91/271/EEC) aims to encourage the use of sludge whenever appropriate ; the Sewage sludge is a product of wastewater treatment which could find a reutilisation in the agricultural field.
The necessity to find a solution to the sewage and biomass disposal has lead to the development of techniques based on natural reuse of agricultural soils.
In this way it represents, through a closed loop system, a source of all the nutritional elements which has been remove by the agriculture.
The sewage sludge application on soils represents an alternative to the traditional stock strategies ; more convenient, from the economical point of view, than incineration or disposal in landfill, it also
contributes to solve the sewage sludge recycling issue. The aim of this project is to grow up maize under experimental conditions, in order to evaluate the nutrients contribution of the sewage sludge
on the final production, while observing the connection between application of sewage sludge and residual heavy metals concentration in the different plant parts
La gestione agronomica dei fanghi di depurazione : (GE.FA.DE)
No full textL'Azienda Multiservizi Abbiatense Gestioni Ambientali S.p.A. (A.M.A.G.A.) è gestore di un impianto biologico di depurazione delle acque reflue di fognatura, provvisto di un sistema di stabilizzazione anaerobica dei fanghi.
Una rilevante quantità di fanghi e compost industriali e civili viene prodotta dagli impianti di depurazione, ma solo una parte può essere utilizzata in agricoltura a causa dei rischi legati all’accumulo di metalli pesanti.
Obiettivo del progetto è garantire un servizio migliore all’agricoltore e alla collettività a partire dall’esperienza tecnica maturata nell’abbiatense.
Saranno realizzati: un data-base di analisi di fango, terreni, percolati, residui colturali, residui nella granella; un data-base delle produzioni di mais e riso. Questi risultati saranno disponibili per le amministrazioni pubbliche, le aziende agricole, i consulenti in agricoltura, e descritti in una pubblicazione scientifica.
Tale trasferimento dei risultati apre la possibilità di utilizzare in agricoltura i fanghi di qualità prodotti da depuratori civili, affrontando un problema che interessa l’intera collettività ed il territorio regionale.
Si prevede una sperimentazione, operata da AMAGA con la collaborazione dell’Università degli Studi di Milano (Di.Pro.Ve) ed Agricola 2000 Soc. Coop. per Azioni, sulla “maturazione” dei fanghi prodotti dal depuratore di Abbiategrasso, da realizzare insieme ad una prova agronomica di durata biennale. Le prove agronomico-ambientali saranno effettuate in vasche lisimetriche mediante uno schema sperimentale con le seguenti specifiche:
Mais e Riso:3 livelli di fango con 3 livelli di azoto minerale e con 4 ripetizioni per un totale di 72 parcelle di prova. I rilievi sulle colture saranno biometrici, fenologici e produttivi.
Saranno effettuate le seguenti misurazioni ambientali:
Analisi del terreno: prima della distribuzione dei fanghi e dopo la raccolta per ogni anno di sperimentazione pari a 144 analisi/anno.
Analisi dei percolati: 2 su ogni parcella pari a 144 analisi/anno.
Analisi dei residui colturali e delle granelle: 1 su ogni parcella pari a 144 analisi/anno.
Quale completamento delle indagini analitiche saranno effettuate analisi di 28 fanghi di depurazione a diverso grado di maturazione.
Le attività di sperimentazione, che si svolgeranno nell’arco di 24 mesi a partire dal gennaio 2006, si articolano in diverse fasi di seguito dettagliate:
A) dal gennaio 2006: prelievo mensile del fango di depurazione primario e secondario, con successive analisi
B) marzo: preparazione impianto di sperimentazione, analisi chimico-fisica del terreno e del percolato per singola vasca lisimetrica;
C) aprile-maggio: operazioni colturali con apporto del fango alle dosi previste, concimazione chimica e semina;
D) da maggio alla raccolta: rilievi sulle colture di tipo biometrico, fenologico e produttivo, operazioni colturali necessarie, prelievi dei percolati per singola vasca lisimetrica loro misura e analisi;
E) ottobre-dicembre: raccolta granelle e paglie, analisi chimico-fisica del terreno e del percolato per ogni vasca lisimetrica, analisi residui colturali e granelle, calcolo delle produzioni per singola coltura e per singola vasca lisimetrica, elaborazione dati;
F) al termine del biennio: predisposizione dei documentai finali e realizzazione di un convegno scientifico-divulgativo.
Il contributo di questa ricerca sarà utilizzabile dalle aziende agricole che potranno risparmiare sull’acquisto dei fertilizzanti, ma porterà un vantaggio anche per la collettività in quanto potranno ridursi le spese per lo smaltimento dei “fanghi di qualità”
Valutazioni territoriali dei PUA e dei PUAS in Regione Lombardia
Full text linkIl software VA.TE. consente di simulare le dinamiche dell'acqua e dell'azoto nel sistema suolo-coltura e di identificare soluzioni a basso impatto ambientale per la gestione agronomica dei reflui zootecnici in aziende con allevamenti. Il software integra un modello dinamico di simulazione dei sistemi colturali (CropSyst) con alcuni database agro-ambientali lombardi (meteorologici, pedologici, allevamenti). Il software consente la preparazione automatica delle simulazioni, la loro esecuzione e la visualizzazione tabellare e grafica dei risultati. E' rivolto ai tecnici che si occupano della redazione o della valutazione dei piani di utilizzazione agronomica dei reflui zootecnici (PUA e PUAS) in Lombardia
Il contributo di Giovanni Haussmann allo sviluppo delle colture foraggere e il ruolo delle stesse nella sostenibilità
No full text
Spatial interpolation of soil physical properties for irrigation planning
No full textTo calculate water balances at a regional scale, a frequently adopted approach (choropleth mapping) consists of using soil profile observations to identify 'homogeneous areas', to which simulation models are applied. However, spatial variability of soil properties within 'homogeneous areas' is a potential source of error, if the relationship between model inputs and model outputs is not linear. The aim of this work is to assess the feasibility of using spatially variable soil information for providing more detailed inputs to simulation models and to evaluate its effects on calculated irrigation water requirements. Point observations of soil properties in the topsoil layer were collected in a plain area near Milano (northern Italy). Particle size distribution was determined on 154 samples. The cropping systems simulation model CROPSYST was applied at the study area by using four different sets of soil input data: the first one was derived from the soil map (1 datum per soil mapping unit), the other three were obtained by the use of geostatistical procedures applied to point observations (several data per soil mapping unit). The results of CROPSYST'S multi-year simulation for grain-maize were used to calculate the amount of grain biomass produced, actual crop evapotranspiration (ET), irrigation water needed and soil water drainage (SWD) for each soil unit (SU), their standard deviation (S.D.) in time and their S.D. in space within each SU. A clear spatial structure could be identified for all georeferenced model inputs and for model outputs related to crop growth (yield, ET). Simulated values for grain yield (GY), actual ET, irrigation water applied (IWA) and SWD were very similar for choropleth mapping and for geostatistics-based procedures. The S.D. in time was low for variables related to crop growth and was increasing for IWA and SWD. For all simulated variables the S.D. in space was always very low. In general, the spatial variability of model results was much lower than the spatial variability of model inputs: this smoothing effect was due to the application of kriging, pedotransfer functions (PTF) and simulation modeling. These results suggest that for evaluating water management scenarios at this scale, when hydrological properties are not measured, georeferenced soil data are available only for topsoil, and variability of soil particle distribution within SUs is not too high, the choropleth mapping method can be successfully used
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