Influenza sulla fecondità media totale

Nel tentativo di individuare le possibili cause che influenzano gli indici di fecondità media totale delle quattro specie target, sono state eseguite delle analisi di regressione lineare, limitando il

numero di casi ai soli frammenti nei quali è stato possibile raccogliere dati sulle nascite. Le variabili

148 densità media totale.

Per fecondità media totale si intende il numero medio di piccoli per femmina riscontrato nei frammenti campionati durante il periodo di studio.

Muscardinus avellanarius. I dati di fecondità per questa specie sono relativi a 12 frammenti su

30, pari al 40% dei siti campionati.

Tra i modelli elaborati (Appendice H5), tre di questi hanno mostrato valori di ΔAIC inferiori a 2 (Tab. 27). Pertanto, come già ampiamente descritto, si è proceduto all‟elaborazione del Model

Averaging Tab. 28 e Fig. 54).

Tabella 27. I primi sei modelli di regressione lineare multipla condotti sui valori di fecondità media totale del moscardino, gerarchicamente classificati in funzione dei valori di ΔAIC. La lista completa dei modelli è riportata in Appendice H5. N = Dimensione del campione, RSS = Residual Sum of Squares, p = N° di parametri nel modello, wi = AIC weight (peso relativo di ciascun modello), R² = Goodness of fit misurata secondo l‟indice di Nagelkerke, Resc wi = Peso relativo calcolato tenendo conto solo dei migliori modelli. Variabili: pch_conn: numero di frammenti connessi; AS: abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; dens: densità media totale della specie nel periodo di studio; AAF_ago/nov: abbondanza delle specie arbustive che fruttificano tra agosto e novembre; RA: componente che descrive la disponibilità di risorse; SS_0.5-4m: struttura arbustiva tra 0.5 e 4 m. Alcune variabili sono state standardizzate in logaritmo in base 10 prima di essere modellizzate. In grigio chiaro sono evidenziati i modelli entro i 2*ΔAIC.

Modello N RSS P AIC wi ΔAIC R2 Resc wi

Log_AAF_ago/nov 12 7.510 2 3.558 0.352 0 0.592 0.558 Log_AS 12 10.653 2 5.379 0.142 1.822 0.422 0.224 Log_AAF_ago/nov+dens 12 7.335 3 5.435 0.138 1.877 0.602 0.218 SS_0.5-4m 12 12.128 2 6.055 0.101 2.498 0.342 - RA 12 14.340 2 6.928 0.065 3.371 0.222 - Log_pch_conn+dens 12 10.463 3 7.286 0.055 3.728 0.432 -

Tabella 28. M. avellanarius. Modello medio in cui sono riportati la stima di ciascun parametro (β), il relativo errore standard (se) e il peso relativo posseduto da ciascun parametro (wi). Parametri: log_AAF_ago/nov = abbondanza delle specie arbustive che fruttificano tra agosto e novembre; log_AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; dens = densità media totale della specie. Modello medio Parametri β se wi costante 5,902350 0,600543 1 Log_AAF_ago/nov -3,456584 0,915835 0,775764 Log_AS -1,813000 0,671 0,224236 Dens -0,318000 0,687 0,218138

149 agosto e novembre), presente nel 1° e nel 3° modello, è risultata quella con il maggiore peso relativo nella determinazione del modello medio, seguita dalle variabili Log_AS (abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione) e Dens (densità media totale della specie) presenti rispettivamente nel 2° e nel 3° modello. Tutte e tre le variabili predittive evidenziano un arelazione negativa con la variabile dipendente. I valori di R2 dei primi tre modelli indicano una buona idoneità degli stessi.

Fig. 54. M. avellanarius. Contributo che ciascuna variabile predittiva apporta nella definizione del modello medio. Variabili predittive: log_AAF_ago/nov = abbondanza delle specie arbustive che fruttificano tra agosto e novembre; log_AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; dens = densità media totale della specie.

Apodemus flavicollis. Le analisi di regressione lineare sono state svolte sui dati di fecondità

riguardanti 18 frammenti su 29, che rappresenta il 62% del totale dei siti campionati.

I primi cinque modelli, tra quelli complessivamente elaborati, rilevano valori di ΔAIC inferiori a 2 (Tab. 29 e Appendice H6) e le variabili predittive in essi coinvolte sono: Log_gh_rov (produzione di ghiande di roverella) presente in quattro modelli su cinque, SA (componente che esplicita la disponibilità di specie arbustive) inclusa nel 1° modello, Dens (densità media totale della specie) presente nel 3° modello, AS (abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie) inclusa nel 4° modello e Log_gh_cer (produzione di ghiande di cerro) presente nel 5° modello.

Per evidenziare il contributo di ogni singola variabile predittiva, si è proceduto alla definizione del modello medio.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Log_AAF_ago/nov Log_AS Densità

A

IC

w

150 Tabella 29. I primi sei modelli di regressione lineare multipla condotti sui valori di fecondità media totale del topo selvatico collo giallo, gerarchicamente classificati in funzione dei valori di ΔAIC. La lista completa dei modelli è riportata in Appendice H6. N = Dimensione del campione, RSS = Residual Sum of Squares, p = N° di parametri nel modello, wi = AIC weight (peso relativo di ciascun modello), R² = Goodness of fit misurata secondo l‟indice di Nagelkerke, Resc wi = Peso relativo calcolato tenendo conto solo dei migliori modelli. Variabili: AS: abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; gh_rov: produzione di ghiande di roverella nel patch; gh_cer: produzione di ghiande di cerro nel patch; SA: componente che indica la disponibilità di specie arbustive; dens: densità media totale della specie; GLC: componente che descrive il grado di copertura a livello del suolo (erba + lettiera + suolo nudo). Alcune variabili sono state standardizzate in logaritmo in base 10 prima di essere modellizzate. In grigio chiaro sono evidenziati i modelli entro i 2*ΔAIC.

Modello N RSS P AIC wi ΔAIC R2 Resc wi

Log_gh_rov+SA 18 16,176 2 5,165 0,139 0 0,016 0,296 Log_gh_rov 18 16,177 2 5,165 0,139 0,0004 0,016 0,296 Dens+log_gh_rov 18 14,690 3 6,411 0,075 1,247 0,107 0,159 Log_gh_rov+AS 18 15,170 3 6,663 0,066 1,498 0,077 0,140 Log_gh_cer 18 20,811 2 7,134 0,052 1,970 0,029 0,110 GLC 18 21,061 2 7,228 0,050 2,063 0,038 0,296

Come rappresentato in Tabella 30 e in Figura 55, la quantità di ghiande di roverella prodotte (Log_gh_rov) è la variabile che incide maggiormente sulla fecondità media della specie, seguita dalla disponibilità di specie arbustive (SA). Le altre variabili mostrano un peso relativamente basso, oscillando tra 0,158 della densità media totale della specie (Dens) e 0,110 della quantità di ghiande di cerro prodotte (Log_gh_cer). Nel modello medio, tutte le varibili predittive presentano una relazione di dipendenza negativa con la fecondità media totale del roditore. Va evidenziato che gli elevati errori standard dei coefficienti di stima delle variabili predittive, unitamente ai bassi valori di R2 dei modelli migliori, rendono poco significative le variabili testate e avallano l‟ipotesi che esse possano essere marginali nel determinare i processi riproduttivi della specie.

Tabella 30. A. flavicollis. Modello medio in cui sono riportati la stima di ciascun parametro (β), il relativo errore standard (se) e il peso relativo posseduto da ciascun parametro (wi). Parametri: log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; log_gh_cer = produzione di ghiande di cerro nel patch; SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive; dens = densità media totale della specie; AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie.

Modello medio Parametri β se wi costante 4,615436 0,589223 1 Log_gh_rov -0,179431 0,444462 0,889566 SA -0,007000 0,363 0,295662 Densità -0,026000 0,025 0,158517 AS -0,197000 0,23 0,139796 Log_gh_cer -0,217000 0,328 0,110434

151 Fig. 55. A. flavicollis. Contributo che ciascuna variabile predittiva apporta nella definizione del

modello medio. Variabili predittive: log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; log_gh_cer = produzione di ghiande di cerro nel patch; SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive; dens = densità media totale della specie; AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie.

Apodemus sylvaticus. Per questa specie, i dati di fecondità provengono da 15 frammenti su un

totale di 29, pari a circa il 51%.

Tra i vari modelli elaborati (Appendice H7), cinque rientrano nel limite di 2*ΔAIC (Tab. 31). La variabile predittiva Dominanza di specie quercine (OD) è presente in quattro modelli su cinque (1°, 2°, 3° e 5°) e mostra una relazione positiva con i valori di fecondità media totale (β = 0,428; se = 0,175). La variabile predittiva che esprime la produzione di ghiande di roverella (Log_gh_rov), inclusa nel 2° modello, presenta anch‟essa una relazione positiva con la fecondità media totale (β = 0,2; se = 0,19). Anche le variabili predittive abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie (AS) e la disponibilità di specie arbustive (SA), presenti rispettivamente nel 3° e nel 5° modello, sono positivamente correlate alla fecondità media totale (β = 0,086; se = 0,065) (β = 0,148; se = 0,169). La variabile densità media totale di A. flavicollis (dens_af), inclusa nel 4° modello, mostra, al contrario, una relazione negativa con la variabile dipendente (β = -0,19; se = 0,012).

Con la tecnica del Model Averaging (Tab. 32 e Fig. 56) è stato possibile evidenziare come la fecondità media totale sia principalmente condizionata dalla dominanza di specie quercine (OD), e in maniera considerevolmente inferiore da tutte le altre variabili predittive considerate. L‟apporto minoritario di queste variabili è altresì condizionato da errori standard spesso molto elevati, se non addirittura superiori a quelli del beta stesso. Infine, l‟affidabilità dei modelli migliori non sembra

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Log_gh_rov SA Densità AS Log_gh_cer

A

IC

w

152 particolarmente elevata, con valori di R2 che oscillano da 0,436 del 2° modello a 0,158 del 4° modello.

Tabella 31. I primi sei modelli di regressione lineare multipla condotti sui valori di fecondità media totale del topo selvatico, gerarchicamente classificati in funzione dei valori di ΔAIC. La lista completa dei modelli è riportata in Appendice H7. N = Dimensione del campione, RSS = Residual Sum of Squares, p = N° di parametri nel modello, wi = AIC weight (peso relativo di ciascun modello), R² = Goodness of fit misurata secondo l‟indice di Nagelkerke, Resc wi = Peso relativo calcolato tenendo conto solo dei migliori modelli. Variabili: OD: componente che indica la dominanza di specie quercine; gh_rov: produzione di ghiande di roverella nel patch; AS: abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; gh_cer: produzione di ghiande di cerro nel patch; SA: componente che indica la disponibilità di specie arbustive; dens_af: densità media totale di A. flavicollis; pch_ha: area del frammento. Alcune variabili sono state standardizzate in logaritmo in base 10 prima di essere modellizzate. In grigio chiaro sono evidenziati i modelli entro i 2*ΔAIC.

Modello N RSS P AIC wi ΔAIC R2 Resc wi

OD 15 4,752 2 -1,488 0,226 0 0,290 0,290 OD+log_gh_rov 15 3,679 3 -1,155 0,192 0,333 0,436 0,246 OD+AS 15 4,137 3 -0,391 0,131 1,097 0,382 0,168 Dens_af 15 5,639 2 -0,373 0,130 1,115 0,158 0,166 OD+SA 15 4,466 3 0,107 0,102 1,596 0,333 0,131 Log_pch_ha 15 6,602 2 0,654 0,078 2,142 0,014 0,290

Tabella 32. A. sylvaticus. Modello medio in cui sono riportati la stima di ciascun parametro (β), il relativo errore standard (se) e il peso relativo posseduto da ciascun parametro (wi). Parametri: OD = componente che indica la dominanza di specie quercine; log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; dens_af = densità media totale di A.

flavicollis; SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive.

Modello medio Parametri β se wi costante 4,462848 0,256079 1 OD 0,428107 0,175538 0,833886 Log_gh_rov 0,200000 0,190000 0,245603 AS 0,086000 0,065000 0,167595 Dens_af -0,190000 0,012000 0,166114 SA 0,148000 0,169000 0,130621

Myodes glareolus. Nel caso dell‟arvicola rossastra, le analisi di regressione lineare sono state

condotte sui dati di fecondità relativi a soli 8 frammenti su 29, pari a circa il 27% del totale dei siti

campionati. I primi sei modelli tra quelli elaborati, hanno restituito valori di ΔAIC inferiori a 2 (Tab.

153 Fig. 56. A. sylvaticus. Contributo che ciascuna variabile predittiva apporta nella definizione del

modello medio. Variabili predittive: OD = componente che indica la dominanza di specie quercine; log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; AS = abbondanza di specie arbustive particolarmente legate all‟alimentazione della specie; dens = densità media totale di A.

flavicollis; SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive.

La variabile predittiva che considera la disponibilità di specie arbustive (SA) è presente in cinque modelli su 6 (2°, 3°, 4°, 5° e 6°) ed evidenzia una relazione positiva con la fecondità media totale (β = -0,766; se = 0,261). La variabile produzione di ghiande di roverella (log_gh_rov), inclusa in due modelli (1° e 2°), mostra una correlazione negativa con la fecondità media totale (β = 0,407; se = 0,304). Anche la variabile esplicativa della densità media totale di A. flavicollis (dens_af), presente nel 1° e nel 6° modello, evidenzia una relazione negativa con al fecondità media totale (β = -0,044; se = 0,018).

Tabella 33. I primi sette modelli di regressione lineare multipla condotti sui valori di fecondità media totale dell‟arvicola rossastra, gerarchicamente classificati in funzione dei valori di ΔAIC. La lista completa dei modelli è riportata in Appendice H8. N = Dimensione del campione, RSS = Residual Sum of Squares, p = N° di parametri nel modello, wi = AIC weight (peso relativo di ciascun modello), R² = Goodness of fit misurata secondo l‟indice di Nagelkerke, Resc wi = Peso relativo calcolato tenendo conto solo dei migliori modelli. Variabili: gh_rov: produzione di ghiande di roverella nel patch; gh_cer: produzione di ghiande di cerro nel patch; SA: componente che indica la disponibilità di specie arbustive; dens_af: densità media totale di A. flavicollis; dens_as: densità media totale di A.

sylvaticus; dens_mg: densità media totale di M. glareolus. Alcune variabili sono state standardizzate in logaritmo in

base 10 prima di essere modellizzate. In grigio chiaro sono evidenziati i modelli entro i 2*ΔAIC.

Modello N RSS P AIC wi ΔAIC R2 Resc wi

Dens_af+log_gh_rov 10 0,99 3 -2,044 0,175 0 0,768 0,264 SA 10 1,826 2 -1,385 0,126 0,659 0,615 0,190 Log_gh_cer+SA 10 1,253 3 -1,020 0,105 1,023 0,728 0,158 Log_gh_rov+SA 10 1,324 3 -0,781 0,093 1,263 0,690 0,140 SA+dens_as 10 1,342 3 -0,722 0,090 1,321 0,717 0,136 SA+dens_af 10 1,467 3 -0,336 0,074 1,708 0,691 0,112 Dens_mg+log_gh_rov 10 1,629 3 0,119 0,059 2,163 0,618 - 0.000000 0.100000 0.200000 0.300000 0.400000 0.500000 0.600000 0.700000 0.800000 0.900000 OD Log_gh_rov AS Dens_af SA A IC w Variabili predittive

154 La variabile predittiva che valuta la produzione di ghiande di cerro (log_gh_cer), inclusa nel 3° modello, risulta positivamente correlata con la fecondità media totale (β = 0,321; se = 0,416). Infine, la densità media totale di A. sylvaticus, presente nel 5° modello, mostra una relazione positiva con i valori di fecondità dell‟arvicolarossastra (β = 0,018; se = 0,013).

Tabella 34. M. glareolus. Modello medio in cui sono riportati la stima di ciascun parametro (β), il relativo errore standard (se) e il peso relativo posseduto da ciascun parametro (wi). Parametri: SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive; log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; dens_af = densità media totale di A.

flavicollis; log_gh_cer = produzione di ghiande di cerro nel patch; dens_as = densità media

totale di A. sylvaticus. Modello medio Parametri β se wi costante 4,117986 0,467706 1 SA 0,766838 0,261811 0,736366 Log_gh_rov -0,407096 0,304556 0,403865 Dens_af -0,044355 0,018507 0,375868 Log_gh_cer 0,321000 0,416 0,158061 Dens_as 0,018000 0,013 0,136180

Fig. 57. M. glareolus. Contributo che ciascuna variabile predittiva apporta nella definizione del modello medio. Variabili predittive: SA = componente che indica la disponibilità di specie arbustive; log_gh_rov = produzione di ghiande di roverella nel patch; dens_af = densità media totale di A. flavicollis; log_gh_cer = produzione di ghiande di cerro nel patch; dens_as = densità media totale di A. sylvaticus.

Il contributo di ciascuna variabile è stato ottenuto elaborando il modello medio (Tab. 34 e Fig. 57), il quale evidenzia che la disponibilità di arbusti influenza maggiormente la fecondità della

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

SA Log_gh_rov Dens_af Log_gh_cer Dens_as

A

IC

w

155 specie, seguita dalla produzione di ghiande di roverella (log_gh_rov) e dalla densità media totale di

A. flavicollis (dens_af). Il contributo al modello medio delle variabili produzione di ghiande di cerro

(log_gh_cer) e densità media totale di A. sylvaticus (dens_as) è basso e i relativi errori standard suggeriscono un ruolo marginale per queste variabili.

Gli elevati valori di R2 dei primi sei modelli indicano la loro affidabilità nello spiegare i dati osservati.