Il modello basato su alberi di regressione sviluppato in questa attività è stato progettato per predire risultati numerici reali, come la mineralizzazione della sostanza organica del suolo, e per identificare le relazioni tra le variabili del dataset, rappresentanti le condizioni del sito. Il modello suddivide iterativamente lo spazio delle caratteristiche utilizzando iperpiani paralleli agli assi, generando intervalli il più possibile omogenei rispetto alla variabile target.

Il modello è stato addestrato su dati sperimentali reali provenienti dalla piattaforma sperimentale a lungo termine di Tetto Frati (UNITO), comprendenti nove parcelle sperimentali distribuite su 29 anni. Le variabili considerate includevano:

• Meteorologiche: 7 variabili relative alla temperatura (Tmax, Tmin, Tmedia, escursione termica, gradi-giorno a 0, 5 e 10°C), 4 variabili legate al bilancio idrico (apporto d’acqua, ET0, bilancio idrico, periodo secco) e 3 indici climatici consolidati, calcolati su 5 scale temporali.
• Pedologiche: 3 caratteristiche del suolo.

Nella figura seguente è riportato un esempio dei dati utilizzati nei test sperimentali