La matrice dei dati o database

I dati rilevati in campo sono stati inseriti manualmente su dei fogli excel con questa sequenza; le prime due colonne descrittive delle coordinate di latitudine e longitudine, poi il numero di fusti, l’area basimetrica espressa in centimetri quadri, il diametro minimo e massimo in centimetri, l’altezza minima e massima in metri, il sesso, le classi di rinnovazione, il numero di plantule o semenzali. Da questo database è stato quindi possibile ad esempio conoscere la somma dei fusti presenti in ciascun sito.

Questi dati rilevati in campo inseriti su fogli Excel (.xls), trasformati in un formato (.dbf) che costituisse la tabella di base compatibile alle esigenze del programma di cartografia. L’elaborazione è avvenuta tramite l’ausilio di un GIS (Geographical Information System), nella fattispecie ARC VIEW 3.1, che ha consentito di creare una cartografia con i punti rilevati tramite il GPS in campo. Una volta individuate le aree di pertinenza del progetto si è poi proceduto alla loro georeferenziazione sovrapponendo le immagini aeree con le tavolette delle Carte Tecniche Regionali della regione Lazio ed Abruzzo.

Come secondo passo si è ritenuto necessario, per approfondire il livello d’indagine, utilizzare un modello digitale del terreno (DEM) che consentiva dunque di conoscere di ciascun punto rilevato i dati riguardanti pendenza, esposizione e quota. Poiché la reperibilità di tale materiale risultava alquanto problematica si è proceduto alla digitalizzazione manuale delle curve di livello presenti sulle rispettive CTR. In questo modo per ciascun sito abbiamo ottenuto un modello tridimensionale del terreno.

Tramite l’utilizzo delle analisi statistiche in dotazione del GIS a ciascun punto individuato in campo con il GPS è stato possibile associare dei valori definiti nello spazio che hanno portato quindi alla creazione di un database complessivo. Le

categorie scaturite dall’analisi geostatistica presenti nel database sono, oltre alle prime due colonne descrittive delle coordinate di latitudine e longitudine, il numero di fusti, l’area basimetrica espressa in centimetri quadri, il diametro minimo e massimo in centimetri, l’altezza minima e massima in metri, il sesso, le classi di rinnovazione, il numero di plantule o semenzali, l’esposizione in gradi, la pendenza in gradi, la quota in metri.

Questi dati, tramite Excel, sono stati oggetto di ulteriori analisi tramite l’utilizzo di tabelle Pivot. Infatti grazie a questo strumento di calcolo, risultato l’unico in grado di gestire complessivamente una mole così elevata di dati, siamo riusciti ad analizzare ciascuna variabile in funzione delle altre.

Per ciascuna area, al database presente nel primo foglio di lavoro sono collegate le altre analisi elaborate per ciascun sito riportate in una serie di fogli di lavoro successivi.

Il primo di essi ha riguardato la creazione di tre tabelle Pivot generali da utilizzare da base per le successive elaborazioni riguardanti la pendenza (in classi di dieci gradi), la quota (in classi di dieci metri), l’esposizione (in classi di cinque gradi). In queste tabelle è possibile anche inserire contemporaneamente delle altre variabili, che nel caso nostro sono il numero di fusti e le classi di rinnovazione, che ci consentono di effettuare ulteriori osservazioni incrociate.

Tali valori fungono da “filtro” per analizzare come variano le risposte delle altre variabili ad esse collegate. Quindi dobbiamo immaginare come se analizzassimo un grafico ove sull’asse delle ascisse sono riportate due variabili, ovvero le classi di rinnovazione ed il numero di fusti raggruppati rispettivamente secondo classi di quota, esposizione e pendenza, mentre sull’asse delle ordinate, nella campitura della tabella “dati”, sono indicati i valori quantitativi in presenza-assenza per ciascun punto censito con il GPS ovvero: il conteggio della rinnovazione, il massimo diametro, l’altezza massima, la somma del numero di fusti, la somma dell’area basimetrica, la somma delle plantule.

Per ogni “dato” è stato prodotto un foglio excel in cui tale parametro è stato analizzato singolarmente in base alla pendenza, esposizione e quota sempre discriminando la presenza/assenza secondo le quattro classi di rinnovazione (nulla,1,2,3,); così facendo si sono prodotte quattro curve che indicano gli andamenti dei “dati”.

Cosi procedendo abbiamo analizzato il territorio in cui è presente il tasso per esteso riuscendo però ad operare in maniera razionale suddividendo la superficie secondo le classi di quota, pendenza, esposizione.

Per ciò che concerne il numero di fusti e l’area basimetrica, si è voluta approfondire l’indagine producendo degli ulteriori grafici in cui tali parametri sono riportati ad ettaro ed inoltre analizzati rispetto alla totalità della popolazione presente. Quest’ultima voce deriva dall’incrocio nella tabella Pivot dei casi in cui abbiamo sia il massimo dei fusti che di rinnovazione (Tab. 1).

Tabella 1. Esempio di Tabella pivot; campi dati ordinati secondo le classi di pendenza.

Sempre tramite l’analisi del GIS si è ritenuto opportuno evidenziare il dato non più solamente in maniera puntuale ma anche in maniera estesa.

Per mezzo delle elaborazioni geostatistiche le aree in cui è presente il tasso sono state suddivise in porzioni di territorio i cui estremi vengono definiti dagli intervalli di ciascuna classe di quota, pendenza ed esposizione. Il valore ottenuto esprime dunque quanti ettari o porzione di essi sono realmente rappresentati per quell’intervallo di dati. Dividendo quindi il numero totale dei fusti per l’area interessata si ottiene il valore totale di fusti presenti all’interno dell’intervallo considerato.

Si è dunque potuto confrontare e, in un certo qual modo, anche ponderare i differenti valori derivanti dall’analisi puntiforme rispetto a questi più estensivi. In una certa maniera con questa operazione si è pesato il dato riferendolo alla reale superficie di territorio presente all’interno di ciascuna popolazione studiata. Da questa procedura emerge quindi in maniera più nitida quale sia realmente la “fascia” in cui l’abbondanza di tasso è più rappresentata avendo un valore reale per ettaro. Si evince dunque se il valore di numero di fusti e di area basimetrica è rappresentato in quella porzione da un’elevata frequenza piuttosto che da pochi punti in cui magari vi sono addensamenti concentrati.

Da queste elaborazioni si sono prodotti dei grafici con i valori totali censiti e suddivisi per singola classe di esposizione da cui scaturiscono le curve secondo le

N_FUSTI (Tutto) RINNOV (Tutto) MEAN pend Dati <0 0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 Conteggio di RINNOV 65 29 200 229 204 207 152 58 25 16 Max di D_MAX_CM 76 72 84 125 110 134 120 76 100 58 Max di H_MAX_M 12 11 13 15 15 17 17 13 13 8 Somma di N_FUSTI 132 38 413 505 585 715 586 89 81 36 Somma di G_CM2 40582.57 29339.32 80439.09522 144142.3995 114635.14 259067.0507 160782.19 54072.31096 23964.86478 5379.97 Somma di PLANTULE 0 0 0 0 0 0 0 0 0

differenti classi di rinnovazione. Inoltre per quello che concerne l’esposizione i valori derivati riportati ad ettaro e quelli indicanti la presenza per fascia sono rappresentati da grafici di tipo “radar riempito” che evidenziano i quadranti maggiormente interessati dalla presenza del tasso.

Abbiamo poi messo a confronto i grafici dell’area basimetrica con quelli del numero di fusti per cercare di capire come i due parametri fossero relazionati fra loro.

2.2.2.2 La cartografia prodotta, carte di distribuzione del tasso, le analisi