Social learning and behavior modeling on climate change in Northern Italy

Agriculture is one of the most vulnerable sectors to climate change, while at the same time being an important contributor to this global crisis, and essential to guarantee food security in an increasingly changing climate. It is thus necessary, in order to manage the scarce natural resources where agriculture is competing with other soil uses, to find multidisciplinary, bottom-up approaches that link together both technical and social studies: when considering areas where nature and human activities are strongly interconnected, disregarding one of the two would lead to a lacking description of the system. This thesis aims to investigate the characteristics, attitudes and adaptive capacity towards climate change of the farmer community in the Lombardy region, in Northern Italy, and then use the insights from this social learning process to improve the development of a model description of the system. A survey to recap farmers’ awareness, perceived impacts, and adaptation measures and barriers to face climate change was answered by 460 farmers from 12 irrigation districts. Data collected was analyzed with both descriptive and inferential statistical analysis, in order to identify and explore the farmers’ characteristics, attitudes, and preferences for action regarding climate change. From this gathered knowledge, four distinct groups of farmers were identified, sharing different risk preferences and decision-making heuristics. A risk aversion module was developed, in order to integrate the insights from the farmers’ risk preferences into an Agent Based Model, named ABNexus, which models the decision-making processes by farmers of an area of the Adda river basin, in the south of the Lombardy region. This integration allowed for describing agents with different behaviors, according to their personal attitudes and risk preferences. The results from the analysis of the survey responses highlighted a community that is aware of climate change and perceive its impacts related to warming temperatures and more frequent and intense extreme events. Different attitudes were instead found in the preference towards certain adaptation measures, and in the identification of different barriers, external and internal, that constraint climate change adaptation. The implementation of differentiated behaviors in ABNexus allowed creating a more realistic decision-making process, where farmers’ heterogeneity is considered, building different behavior patterns and creating a diversity of scenarios than the expected perfect rationality alternative. Although further development is needed to provide an accurate description of the complex system in study, some promising results are already evident. This study allowed the context-dependent description of a small agricultural area, creating an insightful snapshot of the current adaptive capacity and behavior change state of the farming community, and enabled the introduction of different agents’ behavior into an Agent Based Model, thus creating a link between the description of the natural system and their interaction with social aspects conditioning the decision-making process at the local scale.

L’agricoltura è uno dei settori più vulnerabili ai cambiamenti climatici, un importante fattore che contribuisce a questa crisi globale e allo stesso tempo la sua salvaguardia è essenziale per garantire la sicurezza alimentare in un clima sempre più mutevole. È quindi necessario, per gestire le scarse risorse naturali degli ambienti in cui l’agricoltura è in competizione con altri usi del suolo, trovare approcci multidisciplinari e bottom-up che colleghino insieme la sfera scientifica e sociale: quando si considerano aree in cui natura e attività umane sono fortemente interconnesse, trascurare una delle due porterebbe a una descrizione insufficientemente accurata del sistema. Questa tesi si propone di indagare le caratteristiche, gli atteggiamenti e la capacità di adattamento ai cambiamenti climatici della comunità di agricoltori della Lombardia, nel Nord Italia, e di utilizzare le informazioni derivanti da questo processo di apprendimento sociale per migliorare lo sviluppo di un modello che descrive questo sistema. 460 agricoltori di 12 distinti distretti irrigui hanno risposto a un sondaggio volto a rilevare la consapevolezza riguardo i cambiamenti climatici degli agricoltori, gli impatti percepiti, le misure di adattamento e le barriere percepite che rallentano il processo di adattamento. I dati raccolti sono stati analizzati con analisi statistiche descrittive e inferenziali, al fine di identificare ed esplorare le caratteristiche, le attitudini e le preferenze degli agricoltori nei confronti dei cambiamenti climatici. Da queste conoscenze raccolte, sono stati identificati quattro gruppi distinti di agricoltori, con diverse preferenze di rischio ed euristiche decisionali. È stato sviluppato un modulo di avversione al rischio per integrare le conoscenze sulle preferenze degli agricoltori in ABNexus, un Agent Based Model che modella i processi decisionali degli agricoltori di un’area del bacino del fiume Adda, nel sud della regione Lombardia. Questa integrazione ha permesso di descrivere agenti con comportamenti diversi, in base alle loro attitudini personali e alle loro preferenze di rischio. I risultati dell’analisi delle risposte al sondaggio hanno evidenziato una comunità consapevole del cambiamento climatico e che percepisce i suoi impatti legati al riscaldamento delle temperature e a eventi estremi più frequenti e intensi. Atteggiamenti diversi tra gli individui sono stati invece riscontrati nella preferenza verso alcune misure di adattamento e nell’identificazione di diverse barriere, esterne e interne, che limitano l’adattamento ai cambiamenti climatici. L’implementazione di comportamenti differenziati in ABNexus ha permesso di creare un processo decisionale più realistico, in cui si tiene conto dell’eterogeneità degli agricoltori, creando comportamenti differenziati e una diversità di scenari rispetto all’alternativa di razionalità perfetta testata in precedenza. Sebbene siano necessari ulteriori sviluppi per fornire una descrizione accurata del complesso sistema in studio, sono già evidenti alcuni risultati promettenti. Questo studio ha permesso di descrivere, nel contesto specifico dell’area considerato, una piccola area agricola, creando una rappresentazione dettagliata dell’attuale capacità di adattamento e dello stato di cambiamento del comportamento della comunità agricola, e ha permesso di introdurre il diverso comportamento degli agenti in un modello decisionale, creando in questo modo una connessione tra il sistema naturale e gli aspetti sociali che condizionano il processo decisionale.