Lo studio di Kedar Mehta e Wilfried Zörner, pubblicato su Solar Compass / ScienceDirect, propone un modello decisionale basato su 117 ricerche e casi internazionali per guidare la selezione delle colture in agrivoltaico. Un riferimento utile per agricoltori, progettisti e policy maker.
Un settore giovane e in piena espansione come l’agrivoltaico ha bisogno di regole chiare, non tanto sul piano normativo quanto su quello pratico: quali colture funzionano davvero sotto i pannelli? A questa domanda prova a rispondere una ricerca appena pubblicata su Solar Compass, la rivista scientifica di Elsevier sviluppata in collaborazione con l’International Solar Alliance per dare voce a studi peer-review capaci di guidare la transizione solare a livello globale.
Il lavoro porta la firma di Kedar Mehta e Wilfried Zörner, dell’Institute of New Energy Systems della Technische Hochschule di Ingolstadt. Il titolo è “Crop Selection in Agri-PV: International Review Based Strategic Decision-Making Model” e il contenuto è ambizioso: trasformare decine di esperienze frammentarie in un modello unico, utile a chi deve progettare impianti agrivoltaici.
Gli autori hanno analizzato 117 studi e casi reali provenienti da 25 Paesi, incrociando parametri agronomici ed energetici. Ne è nata una vera e propria bussola che classifica dodici grandi tipologie di colture sulla base di quattro criteri: consumo d’acqua, adattabilità all’ombra, potenziale economico e spazi richiesti.
Le conclusioni sono chiare: le colture più adatte all’agrivoltaico sono quelle ad alto valore e tolleranza all’ombra, come ortaggi a foglia, erbe aromatiche, piante medicinali e piccoli frutti. Funzionano bene anche alcune colture che beneficiano del microclima più fresco e dell’evaporazione ridotta sotto i pannelli, come i pomodori ciliegino (+90% di resa in certi casi) o il kiwi (+20%). Al contrario, cereali, colture da fibra e oleaginose richiedono grandi superfici e piena esposizione solare, risultando poco compatibili con gli impianti elevati tradizionali.
Un aspetto sottolineato dallo studio è che non esiste una soluzione valida ovunque. Clima, tipologia di impianto, densità dei pannelli e orientamento influiscono in modo decisivo, e la scelta deve sempre essere locale. Ma la novità sta proprio nell’avere uno strumento standardizzato che consente a agricoltori, progettisti e decisori pubblici di confrontare opzioni e scenari in modo sistematico.
Lo studio, finanziato anche dalla Bavarian State Chancellery, va oltre la letteratura esistente perché mette insieme la dimensione agricola, quella energetica e quella economica, creando un modello replicabile. E apre anche la strada a sviluppi futuri: intelligenza artificiale, monitoraggio remoto, valutazioni sulla biodiversità.
Immagine di copertina generata da AI
