L’analisi dell’idoneità ambientale del territorio è stata condotta secondo la metodologia di riferimento della land suitability (FAO, 1976), finalizzata alla stima del grado di attitudine di una certa area ad un determinato uso del suolo.
L’analisi è stata sviluppata in ambiente GIS seguendo un approccio multicriteriale su base raster con logica fuzzy (ZADEH, 1965; GROENEMANS et al., 1997; BURROUGH E
MCDONNELL, 1998; EASTMAN, 2006; COLLINS et al., 2001).
Indagini simili condotte nel nostro Paese per valutare l’attitudine del territorio all’impianto di specie forestali sono descritte, a esempio, da DE NATALE (1994),
BELLOTTI (1998), PIERANGELI et al. (2001), CHIRICI et al. (2002), SALVATI et al. (2007) e CAPPELLI et al. (2009). Per una più ampia trattazione di casi di studio nel settore agro-forestale si rimanda al lavoro di CHIRICI et al. (2007).
5.2.1. - Esigenze ecologiche delle specie e scelta dei parametri ambientali
Per individuare gli ambiti territoriali che presentano caratteristiche ambientali potenzialmente idonee per le specie oggetto di studio (pino nero, cerro, castagno e faggio) all'interno della Tesi, è stata condotta un'analisi del grado di attitudine delle specie a vivere in un determinato territorio, analizzando i valori di tollerabilità delle specie per alcuni fondamentali fattori ambientali.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 F re q u e n z a % Quota (m.)
66 A tal fine è stata eseguita un’indagine bibliografica per individuare i campi di tollerabilità e le esigenze ecologiche delle specie esaminate La ricerca si è focalizzata sui parametri ecologici di cui in letteratura è disponibile una loro quantificazione in relazione alle esigenze di una determinata specie, tenendo in considerazione la necessità di dovere rappresentare su cartografia la variabilità dei fattori ecologici .
Parametro ecologico Pino nero Faggio
Temperatura (°C)
Media mese più freddo
min -2 2 - 4 2
Media annua 7 a 12 2 min 6 a max12 3
Precipitazioni (mm)
Precipitazioni annue min 400 3– ott.>1400 1 ott. > 1500 3 Precipitazioni estive min 100 ott. >300 1 >150 ott. > 200 3
Suolo
Drenaggio Basse esigenze 2 Notevoli esigenze 2 Tessitura Sabbiosi e argillosi 1 Medio impasto 1 Profondità Anche superficiali 1 Profondi 1
pH 4 ind. di reazione Landolt 4
3 ind. di reazione Landolt 4
1
GELLINI et. al.,1996; 2 BERNETTI, 1995; 3 BERNETTI et. al., 1998; 4LANDOLT, et. al., 2010.
Parametro ecologico Castagno Cerro
Temperatura (°C)
Media mese più freddo -2 a 3 3 min.-1, 2-3, max. 7 3 Media annua min. 8 2; 9-15 3 min.7,10-15, max17 3
Precipitazioni (mm)
Precipitazioni annue >600 2 ott. >1000 3 >800 ott.>1000 3 Precipitazioni estive >100-150 3 >80 ott.>100 3
Suolo
Drenaggio Notevoli esigenze 1 Buono 3 Tessitura Molto sciolti 1 Argillosi 1 Profondità Profondi 1 Profondi 3
pH 2 ind. di reazione Landolt 4
3 ind. di reazione Landolt 4
1
GELLINI et. al.,1996; 2 BERNETTI, 1995; 3 BERNETTI et. al., 1998; 4LANDOLT, et. al., 2010.
Tabella 6 - Esigenze ecologiche e parametri ambientali selezionati per il pino nero, il faggio, il castagno e il cerro
67 La scelta di questi fattori è ricaduta dunque su quelli per cui è stato possibile elaborare dati cartografici per il territorio della Regione Toscana e dei quali si conoscono le esigenze ecologiche delle specie esaminate.
Bisogna fare attenzione al fatto che lo studio è finalizzato a definire il potenziale ecologico di una specie a livello di popolamento, e non tanto di singola pianta, o di piccole comunità locali. Quindi fattori abiotici che a livello locale hanno una grande importanza, come per esempio: le grandinate, le gelate tardive o precoci, l’umidità dell'aria e fenomeni di inversione termica, a scala regionale perdono di significato, a causa dell’alta variabilità dell'evento.
Di seguito si riportano i parametri ambientali selezionati e in Tabella 6 i risultati della ricerca bibliografica:
- Parametri morfologici
Pendenza del terreno: fattore morfologico che può essere spazializzato, influisce in maniera indiretta sulla fertilità di una zona, in quanto a valori maggiori di pendenza corrisponde una minor profondità di terreno e, quindi, condizione più difficili per l’accrescimento delle piante
- Parametri atmosferici
Temperatura: l’energia termica condiziona la distribuzione delle specie vegetali in senso geografico, altitudinale ed anche a livello di microhabitat. Essa influenza le principali funzioni fisiologiche di una pianta, prime fra tutte fotosintesi, respirazione e traspirazione.
Pioggia: la piovosità ha influenza a livello regionale, ed è quindi di grande importanza nella distribuzione di specie ed associazioni vegetali. In base all’andamento ed alla quantità di piogge annuali, si caratterizzano i regimi delle precipitazioni.
- Parametri edafici:
Tessitura del suolo: questo dato (rapporto percentuale su base di peso tra le tre classi dimensionali di particelle minerali <2 mm, sabbia, limo e argilla) ha notevole influenza sulla distribuzione delle varie specie, in quanto regola l’aerazione, la ritenzione idrica, la meccanica del substrato, ecc.
pH del suolo: è un importante fattore di selezione per le piante che influenza la disponibilità di nutrienti, o favorisce il rilascio di ioni che possono risultare dannosi.
68
Drenaggio del suolo: (facilità con cui l’acqua è rimossa dal suolo o il periodo di tempo in cui il suolo rimane saturato di acqua) questa caratteristica indica la capacità di deflusso dell’acqua dagli orizzonti del suolo. La scarsa capacità di drenaggio di un suolo comporta ristagni idrici, con conseguente situazione di asfissia dell’apparato radicale delle piante.
Profondità del terreno: (spessore del terreno compreso tra la superficie e la roccia inalterata) questo dato influisce sulla capacità di sviluppo dell’apparato radicale delle piante. Specie pioniere hanno la capacità di vegetare e di accrescersi su substrati meno profondi, rispetto a specie più esigenti.
5.2.2. - Modellizzazione dei parametri ambientali
Per ciascun parametro considerato è stato realizzato un modello cartografico in formato raster georeferenziato, con sistema di coordinatane WGS 84 – UTM 32n. Le cartografie o carte tematiche in formato raster, utilizzate a tal fine, sono descritte qui di seguito:
- Pendenza
La carta della pendenza è stata ottenuta in ambiente GIS dall'elaborazione di un modello digitale del terreno (DTM) con risoluzione spaziale di 250 m prodotto su scala nazionale da Blasi et al. (2007). La carta della pendenza, espressa in percentuale, è stata riclassificata in 5 classi di pendenza (Tabella 5).
- Precipitazioni e Temperatura
Sono state utilizzate le mappe digitali (risoluzione spaziale di 250 m) delle temperature medie mensili, minime, massime e medie, e delle precipitazioni medie mensili, prodotte da Blasi et al. (2007). Tali dati sono stati ottenuti dalle misurazioni di temperatura, rilevate nell'arco di 30 anni, su circa 400 stazioni distribuite su tutto il territorio nazionale. Queste mappe digitali sono state utilizzate per realizzare le seguenti carte tematiche:
- temperatura media del mese più freddo (mese di gennaio); - temperatura media annua;
- precipitazione media annua;
69 - Caratteristiche edafiche del suolo
Per quanto riguarda l’analisi di questo fattore, è stata utilizzata la “Carta dei suoli della Toscana in scala 1:250.000”. Il progetto per la sua realizzazione è stato finanziato dal Ministero delle Politiche Agricole Alimentari e Forestali nell’ambito del programma interregionale “Agricoltura e Qualità”, per la creazione della “Carta dei Suoli d’Italia a scala 1:250.000”.
Tale progetto ha lo scopo di monitorare i fenomeni erosivi del suolo, seguendo le linee guida per la realizzazione del “Manuale del database georeferenziato dei suoli d’Europa in scala 1:250.000” (FINKE et al., 1998), pubblicato dall’European Soil Bureau, tramite l'utilizzo della “Carta dei suoli della Toscana a scala 1:250.000”, e la guida alla descrizione dei suoli in campagna e alla definizione delle loro qualità (GARDIN et al., 2002)
Sulla base dell'Unità Tipologiche di Suolo (UTS) o Tipologie di Suolo riportate nella carta dei suoli della Toscana, sono state create quattro carte tematiche che riportano le seguenti informazioni:
pH del terreno;
Tessitura;
Profondità;
Drenaggio.
5.2.3. - Valutazione dei parametri ambientali
Gli strati informativi dei fattori ambientali sono stati valutati singolarmente per quantificare l’attitudine del territorio in relazione alle esigenze ecologiche delle specie forestali esaminate.
La valutazione è stata eseguita secondo un approccio basato sulla teoria dei fuzzy set (Zadeh,1965). Nelle analisi di idoneità territoriale, l’applicazione di funzioni di appartenenza fuzzy (membership function) consente di definire il livello di idoneità secondo una transizione graduale (soft classification) espressa in una scala di valori continui compresi tra 0 e 1, dove 0 corrisponde al livello minimo di idoneità (non idoneo), e 1 corrisponde al livello massimo (idoneo). Tutti i valori compresi nell’intervallo 0-1 esprimono livelli di idoneità intermedi.
Le funzioni di appartenenza fuzzy, utilizzate in questo studio, sono state messe a punto sulla base delle indicazioni reperite in bibliografia (Tabella 4). Quindi, il risultato di questa valutazione esprime un valore di idoneità potenziale del territorio nella scala di valori fuzzy compresi tra 0, idoneità nulla, ed 1 idoneità massima. Per valutare i fattori relativi alla “temperatura media annua”, alla “temperatura media del mese più freddo”(gennaio), alla “precipitazione media annua” e alla
70 “precipitazione media estiva” (mesi di giugno, luglio e agosto), sono state utilizzate le funzioni di appartenenza fuzzy riportate rispettivamente in Figura 5, in Figura 6, in Figura 7 e in Figura 8.
Pino nero Cerro
1 0 6 7 12 15 (°C) 1 0 7 10 15 17 (°C) Castagno Faggio 1 0 8 9 15 17 (°C) 1 0 6 7 9 12 (°C)
Figura 5 - Funzioni di appartenenza fuzzy per il fattore “temperatura media annua”.
Pino nero Cerro
1 0 -2 0,5 3 (°C) 1 0 -1 2 3 7 (°C) Castagno Faggio 1 0 -2 1 3 (°C) 1 0 -4 -2 0 (°C)
Figura 6 - Funzioni di appartenenza fuzzy per il fattore “temperatura media del mese più freddo”.
71
Pino nero Cerro
1 0 400 1400 (mm) 1 0 800 1000 (mm) Castagno Faggio 1 0 600 1000 (mm) 1 0 1300 2000 (mm)
Figura 7 - Funzioni di appartenenza fuzzy per il fattore “precipitazione media annua”.
Pino nero Cerro
1 0 100 300 (mm) 1 0 80 150 (mm) Castagno Faggio 1 0 100 150 (mm) 1 0 150 200 (mm)
72 La valutazione dei parametri qualitativi relativi alle classi di pendenza del terreno e alle classi di suolo è stata eseguita assegnando un punteggio alle classi utilizzando valori compresi nell’intervallo 0-1 sulla base di un giudizio formulato da esperti. In particolare, per valutare il fattore “classe di pendenza del terreno” a ciascuna classe è stato assegnato un punteggio compreso nell’intervallo di valori fuzzy 0-1, come riportato in Tabella 7.
Classe di pendenza Pendenza in % Valore fuzzy
Classe 1 0-20 1
Classe 2 20-40 0,75
Classe 3 40-60 0,5
Classe 4 60-173 0,25
Classe 5 173-220 0
Tabella 7 - Punteggi nella scala di valori fuzzy assegnati alle classi di pendenza.
Si è proceduto allo stesso modo per valutare il fattore “suolo”, assegnando un punteggio compreso nell’intervallo di valori fuzzy 0-1, sulla base delle esigenze delle specie esaminate in relazione al drenaggio, alla tessitura e alla profondità del suolo, come riportato in Tabella 8.
Parametro edafico Pino nero Cerro Castagno Faggio
Profondità Profondo 1 1 1 1 Mediamente prof. 1 0,5 0,5 0,5 Superficiale 0,5 0 0 0 Drenaggio Buono 1 1 1 1 Medio 1 0,5 0,5 0,5 Lento 0,5 0 0 1 Tessitura Sabbioso 1 0 1 0,5 Limoso 1 1 1 1 Argilloso 1 1 0 0,5 pH Acidi 0 0,5 1 0,5 Neutri 0,5 1 0,5 1 alcalini 1 0,5 0 0,5
Tabella 8 - Punteggi nella scala di valori fuzzy assegnati in funzione alle caratteristiche dei suoli.
73
5.2.4. - Combinazione dei parametri ambientali
Per ciascuna specie esaminata i valori di idoneità dei singoli parametri ambientali sono stati combinati con il metodo della Linear combination (EASTMAN, 2006). Il risultato di questa operazione esprime, nella scala di valori fuzzy (0, idoneità nulla; 1, idoneità massima), l’idoneità complessiva del territorio per le specie oggetto di studio.
Tradizionalmente, le cartografie tematiche presenti all’interno di strumenti di pianificazione del territorio sono generalmente realizzate tramite tecniche di classificazione discreta, per cui per ogni poligono o pixel viene attribuita una singola classe all’interno del sistema di nomenclatura scelto.
Le carte tematiche che vengono prodotte tramite il modello sopra descritto, sono realizzate secondo una classificazione di tipo soft, in grado di identificare il grado di variabilità interna all’entità da classificare (pixel o poligono) sulla base di una funzione di appartenenza di tipo continuo.
In questo modo, il processo di attribuzione ad una classe di appartenenza non sarà più rigido e limitato alla condizione di appartenenza di tipo booleano {0/1}, ma sarà graduale, cioè variabile da 0 (grado di appartenenza nullo) a 1 (grado di appartenenza certo)
74
5.3. - Scenario di cambiamento climatico
Lo scenario di cambiamento climatico adottato in questo studio si basa sui dati riportati nel Quarto Rapporto di Valutazione IPCC, che esprimono, in sintesi, i valori climatici futuri stimati dal modello climatico HadCM3 United Kindom (IPCC, 2007).
Tali valori sono di carattere globale e si riferiscono allo scenario di emissioni A2, descritto nel capitolo 3. Il modello ipotizza un aumento della temperatura di 0.5 °C al 2020 e di 3.2 °C al 2080 e una diminuzione delle precipitazioni del 10% al 2100. (IPCC,2007b).
Altri modelli riportano valori diversi di intensità del cambiamento che, comunque, non si discostano molto l'uno dall'altro, mentre vi è una sensibile differenza se vengono considerati scenari di emissioni future differenti.
Si è deciso l’utilizzo dei valori riassuntivi del modello climatico HadCM3, anche se si analizza una superficie ridotta come quella della Toscana, dato che si tratta di un modello globale atmosferico-oceanografico comunemente utilizzato in questa tipologia di ricerche.
E' stato dunque scelto lo scenario di emissioni future A2, perché è quello che maggiormente viene proposto in molteplici studi scientifici, ed è quello che più di altri mette in risalto il cambiamento climatico (BARCAIOLI et al., 2006; BERNETTI et
al., 2010; GUALDI et al., 2005)
Considerando il 2013 come data di inizio per l’applicazione del modello HadCM3, in Tabella 9 si riportano i valori attesi di cambiamento climatico alle date considerate dallo scenario A2 (2020 e 2080).
PARAMETRO 2020 2080
Temperatura Media mese più freddo + 0,5 °C + 3,2 °C
Media annua + 0,5 °C + 3,2 °C
Precipitazioni Precipitazioni annue -1 % -7 %
Precipitazioni estive -1 % -7 %
Tabella 9 – Variazione dei parametri climatici al 2020 e 2080, desunti dal modello HadCM3 per lo scenario climatico A2.
Le variazioni dei valori di temperatura e precipitazione previsti dallo scenario A2 sono stati applicati ai modelli cartografici delle temperature e delle precipitazioni e sono stati utilizzati per ripetere l’analisi di idoneità ecologica potenziale del territorio per ciascuna delle specie esaminate alle date del 2020 e 2080.
75
5.4 - Valutazione dell’accuratezza del modello.
Se il risultato del modello è una variabile continua (quantitativa), un metodo per valutare l’accuratezza del modello è rappresentato dalla cosiddetta ROC (Receiver Operating Characteristics) (ZWEIG et al., 1993).
Nel caso dell’analisi di idoneità potenziale del territorio, eseguita in questo studio, il risultato che viene prodotto dall’analisi non è una variabile binaria (si/no; vero/falso), ma una variabile continua, che esprime il grado di idoneità potenziale del territorio in una scala di valori compresi fra 0 e 1.
Non trattandosi di un test qualitativo, non esiste un valore soglia selettivo “cut-off” (cut-point, threshold), che permetta di discriminare i risultati in “idonei” e in “non idonei”.
E’ necessario quindi procedere con la costruzione della curva ROC, che viene realizzata considerando tutti i possibili valori del test, calcolando per ognuno di essi la proporzione di veri positivi (la sensibilità) e la proporzione di falsi positivi (specificità).
Per eseguire il test di accuratezza è stato effettuato, per ogni specie, un campionamento casuale di 2000 punti su tutta la Regione Toscana, di cui 1000 punti ricadenti dove è segnalata la specie dall’IFT, e 1000 dove non è presente.
La proporzione di falsi positivi si calcola con la formula standard: 1 - specificità. Congiungendo i punti che mettono in rapporto la proporzione di veri positivi e di falsi positivi (le cosiddette coordinate) si ottiene l’andamento della curva ROC.
TEST PRESENZA ASSENZA
IDONEO a – VERO POSITIVO b- FASO POSITIVO
NON IDONEO c – FALSO POSITIVO d – VERO NEGATIVO
a + c = totale presenza specie b + d = regione Toscana –
areale presenza della specie Tabella 10 – Tabella di contingenza o tabella della verità.
- la sensibilità: è la probabilità che in un punto del territorio esaminato, che presenta caratteristiche ambientali idonee per una delle specie esaminate, la specie in esame sia effettivamente presente sia presente. Questo valore viene calcolato, tramite la come proporzione dei punti con test positivo (valori idonei) rispetto a tutti quelli su cui è presente la specie in oggetto [a/(a+c)], “veri positivi” (vedi Tabella 10).
- la specificità: è la probabilità che in un punto del territorio esaminato, che presenta caratteristiche ambientali idonee per una delle specie esaminate la specie in esame
76 non risulta essere presente non sia presente la specie stessa. Questo valore viene calcolato come la proporzione dei punti con test negativo(valori non idonei) rispetto a tra tutti quelli in cui non è presente la specie in oggetto [d/(b+d)], “veri negativi”; (vedi Tabella 10).
L’area sottostante alla curva ROC (AUC, “Area Under the Curve”) è una misura dell’accuratezza del modello elaborato.
Più alta è l’accuratezza, maggiore è l’area sottesa ad una curva. Se un ipotetico test discriminasse perfettamente i risultati, l’area della curva ROC avrebbe valore 1, cioè il 100% di accuratezza, e potrebbe quindi essere considerato un classificatore perfetto, convertendo la curva in una retta verticale dal punto (0,0) che restituisce solo veri positivi. Caso opposto sarebbe se il test non discriminasse per niente i risultati, la curva ROC avrebbe, in tal caso, un’area di 0.5 (o 50% bisettrice degli assi).
In genere si considera sufficientemente accurato un modello con un’area sotto la curva ROC ≥80%. L’area sotto la curva può assumere valori compresi tra 0.5 e 1.0. Tanto maggiore è l’area sotto la curva (cioè tanto più la curva si avvicina al vertice del grafico), tanto maggiore è il potere discriminante del modello. Per l’interpretazione dei valori dell’area sottostante la curva ROC è possibile riferirsi alla classificazione proposta da Swets (1988):
- AUC=0.5 il modello non è informativo; - 0.5<AUC≤0.7 il modello è poco accurato;
- 0.7<AUC≤0.9 il modello è moderatamente accurato; - 0.9<AUC<1.0 il modello è altamente accurato; - AUC=1 modello perfetto.
77
5.5. - Relazione tra indici climatici e idoneità ecologica potenziale del
territorio.
Stimare il potenziale ecologico delle specie esaminate, tramite il modello applicato in questa Tesi, richiede un'approfondita conoscenza dell'ecologia delle specie e tutta una serie di dati climatici, pedologici e morfologici caratteristici del territorio della Toscana.
Per poter determinare se una specie sia più o meno idonea in un determinato territorio, tramite metodi più speditivi, si può fare riferimento alla classificazione fitoclimatica del Pavari, del 1916, che anche se datata è comunque sempre accettata in ambito forestale.
Tale classificazione, suddivide il territorio italiano in cinque fasce fitoclimatiche e sottozone, facendo riferimento alle temperature medie dell'anno, del mese più caldo, del mese più freddo, le medie dei minimi e per alcune zone anche della piovosità. Questa suddivisione, seppure sempre valida, presenta alcune criticità fra cui la sua staticità, in quanto non considera il cambiamento climatico che, come è stato dimostrato da più organismi di ricerca internazionale, è avvenuto nell'ultimo secolo ed è ancora in atto.
Per ovviare a questa criticità, in questa ricerca si è cercato di determinare in maniera speditiva l'idoneità o meno per una specie attraverso il calcolo di alcuni principali indici climatici, valutando poi se esiste una correlazione tra questi e il valore potenziale di idoneità ecologica del territorio determinato per le specie esaminate alle date del 2013, 2020 e 2080 sulla base dello scenario di cambiamento climatico. A tale proposito, tramite la serie di dati climatici utilizzati per il modello è stato possibile calcolare i seguenti indici semiempirici:
- L'indice di Crowther - L'indice di De Martonne
Non è stato possibile calcolare altri indici climatici, anche se assai significativi, in quanto avrebbero richiesto la conoscenza di ulteriori dati climatici come ad esempio: l'evapotraspirazione, l'umidità del suolo, la capacità idrica del terreno, l' escursione termica, ecc..
5.5.1. - Indice di De Martonne.
L’indice di De Martonne permette di stabilire il livello di aridità di una determinata zona, prendendo in considerazione due variabili fondamentali, la precipitazione media annua e la temperatura media annua (De Martonne, 1927). Nelle regioni dove
78 sono presenti temperature costantemente elevate, vi è una forte perdita di acqua per evapotraspirazione quindi, anche con precipitazioni relativamente elevate, ben poca acqua rimane a disposizione delle piante.
L'indice di De Martonne calcola un indice di aridità, facendo il rapporto fra la precipitazione media annua e la temperatura media annua accresciuta di 10 unità:
ID = P / (T + 10)
P= media delle precipitazioni annue in cm; T = temperatura media annua in °C.
Classificazione dei tipi climatici secondo Martonne: ID < 5 = Desertico ID < 15 = Steppico ID < 20 = Mediterraneo ID < 30 = Subumido ID < 60 = Umido ID > 60 = Perumido 5.5.2. - Indice di Crowther.
L’indice di Crowther riguarda un bilancio fra precipitazione ed evaporazione (stimata indirettamente) (BOVE et al., 2005).
IC = P - 3,3 T
P= media delle precipitazioni annue in cm; T = temperatura media annua in °C
Classificazione dei tipi climatici secondo Crowther: IC > 40 = Arido 15 < IC < 40 = Semiarido 15 < IC < 0 = Secco 0 < IC < -15 = Subumido -30 < IC < -15 = Umido IC < - 30 = Perumido
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