Environmnetal Spatial Decision Support System (ESDSS) per la gestione delle aree marine

Da quanto visto finora si evince che le AMP sono sistemi molto complessi che da un lato hanno lo scopo di proteggere l’ambiente marino e la sua biodiversità, ma dall’altro devono aiutare la promozione di uno sviluppo socio-economico sostenibile delle comunità locali basato sui SE che l’ambiente marino fornisce all’uomo. Le diverse attività che insistono in una determinata zona, anche all’interno di un’AMP, spesso sono gestite singolarmente e separatamente trascurando la possibilità di impatti cumulativi sull’ambiente marino. È necessario uno spostamento verso una gestione più completa, con enfasi sugli approcci basati sugli ecosistemi e una valutazione dei loro impatti interattivi e cumulativi (Halpern et al., 2008).

Per far si che la gestione delle AMP e dei suoi SE sia efficace, è necessario che le politiche si basino su un processo decisionale informato. Ciò a sua volta richiede un accesso immediato a dati e informazioni, che devono essere appropriati, affidabili e aggiornati (Pérez et al., 2005). Inoltre, a causa delle differenze biofisiche e socio-economiche delle singole zone, molti di questi dati e informazioni hanno una dimensione spaziale che deve essere presa in considerazione.

Quindi, lo sviluppo e la realizzazione di sistemi innovativi che posano agevolare il processo decisionale sono sempre più necessari, specialmente in ambienti marino-costieri, in un’ottica di pianificazione territoriale e gestione integrata e sostenibile della fascia costiera (protocollo ICZM,

Maritime Spatial Planning Directive 2014/89/EU).

I decision makers devono quindi affrontare un problema complesso, che spesso ha molteplici e conflittuali obiettivi e relative soluzioni. Questi problemi sono spesso mal strutturati, con finalità e obiettivi non ben definiti. Queste mancanze portano a frormulare strategie gestionali non efficaci. Affrontare questi problemi richiede pertanto un approccio flessibile che possa aiutare l'utente fornendo un ambiente problem-solving. I Decision Support System (DSS) vengono appositamente progettati per facilitare il processo di ricerca di decisioni per problemi complessi, migliorando la coerenza e la qualità di tali decisioni. Consistono in un sistema informativo che assiste i decisori nella scelta tra le azioni alternative, applicando la conoscenza del dominio decisione per arrivare a raccomandazioni per le varie opzioni. Incorporano una procedura di decisione esplicita sulla base di una serie di principi teorici che assicurano la “razionalità” della stessa. Ciò implica una consapevolezza del problema che a sua volta deve essere basata su informazioni, esperienze e conoscenze sul processo (Poch et al., 2003).

I DSS sono costruiti integrando diversi metodi di intelligenza artificiale, componenti del GIS, tecniche matematico-statistiche e ontologie ambientali (Poch et al., 2003). Queste componenti possono essere più o meno rilevanti e utilizzate a seconda del caso di studio. Nel caso in cui il problema sia spazialmente distribuito, devono essere integrati sistemi di Geographic Information System (GIS) e si

parla di Spatial Decision Support System.

Uno Spatial Decision Support System utilizzato nella gestione ambientale, dove entrano in gioco elementi ambientali, economici e sociali, a volte conflittuali, che devono essere considerati sinergicamente e combinati nel processo decisionale, diventa un Environmental Spatial Decision

Support System (ESDSS).

Data la natura multidisciplinare dei problemi ambientali e la loro complessità, un ESDSS ideale per valide raccomandazioni in tale ambito deve integrare elementi fisici, biologici, socio-economici e politici del processo decisionale e deve includere componenti quantitative e di analisi. Esso deve inoltre essere user-friendly e adattarsi alle esigenze del cliente. Il campo di applicazione diventa quindi centrale. Una caratteristica importante di questi sistemi è che permettono l'uso e l’acquisizione di conoscenze specifiche da un ampio spettro di scienze naturali, che possono essere efficacemente applicate ad una varietà di attività di gestione ambientale e di progettazione. In tale contesto, un ESDSS svolge un ruolo importante nel contribuire a ridurre i rischi derivanti dall'interazione delle società umane con gli ambienti naturali (Cortés et al., 2000).

Gli ESDSS secondo Rizzoli & Young (1997) sono raggruppabili in due categorie:

 ESDSS problema-specifico: adattato a una ristretta gamma di problematiche ambientali, ma applicabile a una vasta gamma di differenti situazioni o dislocazioni geografiche;

 ESDSS situazione- e problema-specifico: su misura per uno specifico problema ambientale e per una specifica dislocazione geografica.

I problemi decisionali spaziali, anche in campo ambientale, hanno un grande numero di soluzioni alternative i cui risultati sono spazialmente variabili. Ogni alternativa viene valutata sulla base di criteri multipli, che possono essere qualitativi o quantitativi. Generalmente nel processo decisionale sono coinvolti più decisori, che giocano un ruolo chiave nella definizione del problema e nella valutazione delle alternative, in quanto hanno una conoscenza esperta che può essere integrata con i dati quantitativi dei modelli e con le informazioni qualitative. Questi decisori hanno preferenze diverse per quanto riguarda l'importanza relativa dei criteri di valutazione e le conseguenze delle decisioni. Le conoscenze acquisite da tale valutazione sono input per ulteriori analisi: se il risultato finale di un processo decisionale risulta essere insufficiente, gli output potrebbero essere usati per ritornare alla fase di formulazione del problema (Malczewski, 1997).

Rizzoli & Young (1997) e Cortés et al. (2000) hanno identificato una serie di capacità ideali di un ESDSS, tipiche di qualsiasi sistema basato sulla conoscenza (knowledge-based system):

1. acquisire, rappresentare e strutturare le conoscenze specifiche per il dominio di interesse;

2. presentare una conoscenza di base in grado di separare i dati dai modelli (per la riutilizzabilità del modello e la prototipazione);

3. acquisire e apprendere le conoscenze da database spaziali (GIS) e gestire i dati spaziali; 4. integrare modelli di intelligenza artificiale, statistici e numerici;

5. integrare moduli di ragionamento e integrazione che utilizzano diversi tipi di modelli e conoscenze per implementare un’attività predittiva, di pianificazione o di vigilanza sul sistema ambientale; 6. essere efficacemente utilizzato per diagnosi, pianificazione, gestione e ottimizzazione;

7. assistere l'utente durante la formulazione del problema e la selezione dei metodi di soluzione; 8. garantire l’interazione dell'utente con l'ESDSS: l'utente può chiedere giustificazioni e spiegazioni

delle decisioni suggerite ed eventualmente la convalida di alternative plausibili per prendere una decisione migliore.

In questo senso l’ESDSS può essere descritto come un sistema multistrato che collega l'utente con un sistema o processo ambientale (Cortés et al., 2000).

Cortés et al. (2000) espone lo schema di sviluppo circolare ideale di un ESDSS (Fig. 2.7).

Figura 2.7. Sviluppo di un EDSS (Cortés et al., 2000, modificata).

Nella prima fase il problema ambientale deve essere analizzato per ottenere un’accurata descrizione del problema. Da questa, dal processo ambientale stesso e dai criteri di valutazione individuati degli esperti ambientali, dovrebbe essere costruito un database per eseguire un'analisi sistematica (comprensione cognitiva, tecniche statistiche, tecniche di data mining per ottenere i dati rilevanti, correlazione tra le variabili coinvolte, un elenco di possibili modelli, ecc.). Il passo successivo è selezionare un insieme di metodi e modelli che coprano tutti i tipi di conoscenze e funzionalità necessarie per il processo decisionale, che devono poi essere pienamente implementati mediante apprendimento automatico, data mining, tecniche statistiche e numeriche. Dopodiché, questi modelli devono essere integrati per costruire l'intero ESDSS finale. L'ESDSS deve essere testato per verificarne le prestazioni, l'accuratezza, l'utilità e l'affidabilità, dal punto di vista sia dell'utente sia tecnologico. Se c'è qualche caratteristica sbagliata in qualsiasi fase di sviluppo gli sviluppatori devono tornare nel flusso e aggiornare i componenti richiesti. Quando la fase di valutazione è a posto,

l'ESDSS è pronto per essere applicato all'ambiente.

Secondo quanto suggerito da Armstrong & Densham (1990), si può dire che in un ESDSS sono necessari cinque moduli principali (Fig. 2.8), tra i quali avvengono flussi di dati e informazioni:

1. Database Management System (DBMS); 2. Model Base Management System (MBMS); 3. generatore di visualizzazione;

4. generatore di report; 5. interfaccia utente.

Figura 2.8. Struttura di un SDSS.

Il DBMS supporta visualizzazione cartografica, query spaziale e modellazione analitica integrando dati di localizzazione (primitive spaziali come le coordinate), dati topologici (attributi degli oggetti, come punti, nodi e linee, e relazioni tra essi) e dati tematici (attributi degli oggetti topologici, come popolazione, altitudine e vegetazione). Deve consentire all'utente di costruire e sfruttare relazioni spaziali complesse tra tutti e tre i tipi di dati in una varietà di scale, gradi di risoluzione e livelli di aggregazione.

Il MBMS permette di integrare modelli nei sistemi di geoprocessing, grazie ai piccoli pezzi di codice di cui è costituito, ognuno dei quali risolve un passo in un algoritmo. Poiché molti di questi passaggi sono comuni a diversi algoritmi, è possibile risparmiare grandi quantità di codice e lo sviluppatore del sistema deve solo modificare una parte di codice per aggiornare un passo di un algoritmo. Inoltre contiene informazioni sulla sequenza dei passaggi per eseguire un dato algoritmo.

I generatori di visualizzazione e di report dovrebbero fornire le seguenti funzionalità: display cartografico ad alta risoluzione; grafici statistici, tra cui grafici di dispersione a due e tre dimensioni; grafici specializzati per raffigurare i risultati, anche mediante sofisticati modelli matematici e

statistici; l'intera gamma di report tabellari normalmente associati ai grafici.

Attraverso l’interfaccia l’utente riceve e valuta gli output (soluzioni alternative), che possono essere accettati come una soluzione o utilizzati per definire nuove analisi. L’interfaccia utente deve essere facile per essere efficace nel processo decisionale. Utilizzando un display grafico per la comunicazione tra il decisore ed il sistema le icone possono essere utilizzate per rappresentare le capacità del sistema, l'utente può selezionare facilmente e intuitivamente parametri, dati, output, ecc., e l'utente può essere in grado di visualizzare più facilmente i processi rappresentati nel modello. L’interfaccia utente può anche essere utilizzata per la raccolta dei dati di input che devono essere forniti dall’utente.

Gli ESDSS forniscono un contesto per integrare sistemi di gestione database con problemi analitici, visualizzazione grafica e le conoscenze esperte dei decisori (Densham, 1991). Un ESDSS è quindi un sistema interattivo, basato sull'uso di computer progettato per supportare un utente o gruppo di utenti nel raggiungimento di una maggiore efficacia del processo decisionale, e nel frattempo risolvere un problema di decisione spaziale mal strutturato.

Esistono già sistemi di supporto alle decisioni in ambito ambientale e in particolare per la gestione delle aree protette. MARXAN (MArine Reserve EXplicit ANnealing) è il software più utilizzato nell’ambito della pianificazione sistematica di aree protette, dalla selezione di siti prioritari per la conservazione alla valutazione di aree già sottoposte a tutela (Stewart et al., 2003). Il programma è stato sviluppato presso l’Università del Queensland per ridefinire lo schema di zonizzazione della Grande Barriera Corallina Australiana (Possingham et al., 2000). MARXAN implementa diversi algoritmi matematici di ottimizzazione, introducendo diversi vincoli spaziali, per risolvere una particolare classe di problemi connessi alla pianificazione di aree protette, che consiste nell’individuare siti che assicurino la tutela di un ammontare minimo di biodiversità al minor costo possibile (McDonnell et al., 2002). Le caratteristiche di MARXAN sono flessibilità, efficienza e ripetibilità. Può essere applicato non solo al contesto delle aree marine protette, ma a una vasta gamma di problemi come la gestione di risorse naturali di sistemi marini, d’acqua dolce e terrestri. Inoltre fornisce molte soluzioni valide a problemi complessi, presentando una serie di opzioni e incoraggiando la partecipazione degli stakeholder. Queste caratteristiche offrono agli utenti un supporto decisionale per un’allocazione efficiente delle risorse attraverso una gamma di usi differenti.