3 RISULTATI 36
3.3 ANALISI DELLE RELAZIONI TRA VARIABILI ABIOTICHE E BIOTICHE 45
3.3.1 Meta-‐analisi 45
Il Forest plot è una rappresentazione grafica in cui sono riportati, per ogni studio preso in considerazione, i valori relativi alle dimensioni dell’effetto (correlazione) e dell’intervallo di confidenza oltre alla dimensione media dell’effetto e al suo relativo intervallo di confidenza stimata tramite i modelli a effetti fissi e a effetti casuali.
Per quanto riguarda la variabile biotica densità delle praterie, questa ha una correlazione negativa con la profondità. In particolare alcuni studi hanno valori di correlazione che si attestano intorno al -‐0,30 mentre altri si attestano intorno a valori di -‐0,70. Certi studi, come quello relativo ai report dei monitoraggi effettuati dalla Regione Murcia, hanno un maggior numero di punti e quindi una maggior influenza nel calcolo della correlazione media. Dal momento che il test per l’eterogeneità risulta significativo indicando un’alta eterogeneità pari a 86,8 % il modello da utilizzare per identificare l’esatto valore della correlazione media è quello ad effetti casuali (random effects model), il valore di correlazione di Pearson risultante è di -‐0,53. Quindi la relazione tra queste due variabili risulta essere forte e negativa. Dall’analisi dello Scatter plot corrispondente (fig A.1) non risultano esserci studi senza un adeguato range di variabilità per le variabili abiotiche e quindi non è stato eliminato nessuno studio tra quelli selezionati secondo i criteri indicati in precedenza (cfr. par. 2.3.2.1).
Al contrario la correlazione tra la densità e il CDOM è una correlazione positiva: alcuni studi hanno una correlazione nulla (Comunità Valenciana e Sicilia) mentre altri hanno correlazioni con valori intorno allo +0,30. Non essendoci eterogeneità nei dati (18,7%) viene utilizzato il modello ad effetti fissi per
stimare la correlazione media tra le due variabile che risulta avere un valore di +0,14. Esiste quindi una correlazione positiva ma debole. Anche in questo caso dall’osservazione degli Scatter plot (fig A2) non sono stati eliminati studi.
Infine per quanto riguarda la correlazione tra densità e salinità i valori oscillano dal -‐0,22 al +0,19 e un unico punto relativo alle coste Francesi (Campagna Infremer) raggiunge valori di correlazione elevati (-‐0,61). L’eterogeneità è alta (74,5%) e usando il modello a effetti casuali si ottiene un valore di correlazione di 0,07. Non c’è quindi una correlazione apprezzabile tra le due variabili. Bisogna inoltre ricordare come dall’analisi degli Scatter plot corrispondenti (fig A.3) sia stato necessario eliminare in questo caso lo studio di Lenzi (2006) perché ritenuto non adeguato per questa analisi.
Figura 5. Forest plot della relazione Densità – Profondità. Sono riportati: nome dello studio (Study); numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 6. Forest plot della relazione Densità – CDOM. Sono riportati: nome dello studio (Study);
numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 7. Forest plot della relazione Densità -‐ Salinità. Sono riportati: nome dello studio (Study);
numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Per quanto riguarda la variabile biotica copertura della prateria, la sua correlazione con il CDOM risulta essere negativa. Tutti gli studi presentano correlazioni comprese tra -‐0,46 e-‐0,10, tranne uno (Regione Murcia) che possiede una correlazione positiva di 0,32 e una notevole influenza dal momento che è caratterizzato da il maggior numero di osservazioni (104 punti). Le correlazioni risultano quindi molto eterogenee soprattutto per la presenza di questo studio e la correlazione calcolata con il modello ad effetti casuali è di 0,18 ma con un intervallo di confidenza ampio che comprende lo zero. La correlazione risulta essere quindi troppo debole.
Anche la correlazione tra copertura e contenuto di azoto risulta essere negativa: i valori di correlazione variano molto e raggiungono anche valori molto begativi (-‐0,62) ma la presenza di un gruppo di studi con una grande quantità di punti e con valore di correlazione quasi nullo influenza il valore medio finale e l’eterogeneità che è alta (78,1%). Tramite il modello ad effetti casuali la correlazione media risulta essere di -‐0,26. Le due variabili hanno quindi una buona correlazione negativa. Dall’analisi dello scatter plot (fig. A5) non sono stati eliminati studi.
La correlazione tra copertura e Kd490 risulta anch’essa essere negativa con valori negativi abbastanza vicini tra loro per tutti gli studi. Infatti non c’è eterogeneità e secondo il modello ad effetti fissi la correlazione media tra le due variabili è di -‐0,30. Tra le due variabili c’è quindi una buona correlazione negativa anche se va tenuto conto che dall’analisi dello Scatter plot (fig. A6) si è deciso di eliminare lo studio della Regione Murcia ritenuto non adeguato per questa analisi.
Figura 8. Forest plot della relazione Copertura -‐ CDOM. Sono riportati: nome dello studio (Study);
numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali. Figura 9. Forest plot della relazione Copertura -‐ N. Sono riportati: nome dello studio (Study); numero
di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 10. Forest plot della relazione Copertura -‐ Kd490. Sono riportati: nome dello studio (Study);
numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
La variabile biotica identificabile con l’acronimo LAI (Leaf Area Index), possiede una correlazione negativa con la profondità. Tre studi hanno valori molto simili che si attestano intorno al -‐0,35 mentre un solo studio con una forte influenza rispetto ai precedenti (190 punti) ha una correlazione nulla. Questo studio fa si che la correlazione media secondo il modello ad effetti casuali sia solo di -‐0,23 con un intervallo di confidenza molto ampio che comprende lo zero. Osservando lo Scatter plot (fig A7) si è deciso di eliminare lo studio di Djellouli (2007) perché non possiede una variabilità adeguata per i valori relativi alla variabile abiotica.
Anche per quanto riguarda la correlazione fra LAI e la SST si verifica il medesimo problema con lo studio della Regione Sicilia (2007). Qui tutti gli altri studi hanno correlazione positiva che si assesta intorno al valore di +0,43 ma l’influenza dello studio della Regione Sicilia riporta la correlazione media finale calcolata con il modello ad effetti casuali a +0,31 anche qui con un intervallo di confidenza talmente ampio da comprendere lo zero. Dall’analisi dello Scatter plot corrispondente (fig. A8) è stato eliminato lo studio Belgacem (2011).
In entrambi i casi quindi la correlazione tra le variabili non risulta essere chiara a causa della presenza dello studio Regione Sicilia (2007).
Figura 11. Forest plot della relazione LAI -‐ Profondità. Sono riportati: nome dello studio (Study);
numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 12. Forest plot della relazione LAI -‐ SST. Sono riportati: nome dello studio (Study); numero di
punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐ CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Infine per quanto riguarda la superficie media fogliare c’è una correlazione positiva con la profondità: tutti gli studi si attestano intorno al medesimo valore tranne Belgacem (2011) che ha una correlazione negativa (-‐0,17) ma avendo un’incertezza elevata influisce poco sulla correlazione media finale. Non c’è eterogeneità tra i diversi studi quindi tramite il modello ad effetti fissi la correlazione risulta essere di +0,22 che è il medesimo valore della correlazione dello studio della Regione Sicilia (2007) che è anche lo studio con maggior influenza. Guardando lo Scatter plot corrispondente si è deciso di eliminare lo studio di Djellouli (2007) perchè. La correlazione risulta essere quindi una buona correlazione positiva anche se molto influenzata dal valore di un singolo studio.
Allo stesso modo la correlazione tra superficie fogliare media e la salinità è negativa con valori omogenei tra di diversi studi tranne che per lo studio della Regione Puglia (2004) che ha una correlazione positiva. Non c’è eterogeneità e secondo il modello a effetti fissi la correlazione media si attesta a -‐0,12. Dall’analisi dello Scatter plot (fig. A10) si è deciso di eliminare lo studio Belgacem (2011). La correlazione quindi è una correlazione debole e negativa. La correlazione tra la superficie fogliare media e la concentrazione di azoto risulta essere negativa e un solo studio ha una correlazione positiva. È eterogenea e utilizzando il modello ad effetti casuali l’indice di correlazione medio è pari a -‐0,22. Esiste quindi una buona correlazione negativa anche se bisogna considerare che dall’analisi dello Scatter plot (fig. A 11) è stato eliminato lo studio di Belgacem (2011) perché non possiede una variabilità adeguata per i valori relativi alla variabile abiotica.
Per concludere la correlazione della superficie media fogliare con la SST risulta essere 5 e con il modello a effetti fissi la correlazione è -‐0,12. Dall’analisi dello Scatter plot corrispondente (fig. A12) si è eliminato lo studio di Belgacem (2011) sempre perché non adeguato. Le due variabili possiedono quindi una correlazione negativa debole.
Figura 13.Forest plot della relazione Superficie media fogliare -‐ Profondità. Sono riportati: nome dello
studio (Study); numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 14. Forest plot della relazione Superficie media fogliare -‐ Salinità. Sono riportati: nome dello
studio (Study); numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 15. Forest plot della relazione Superficie media fogliare -‐ N. Sono riportati: nome dello studio
(Study); numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.
Figura 16. Forest plot della relazione Superficie media fogliare -‐ SST. Sono riportati: nome dello studio
(Study); numero di punti per ciascuno studio (Total); valori di correlazione (COR); intervallo di confidenza al 95% (95%-‐CI); peso dei singoli studi per il modello a effetti fissi e casuali (W fixed, W random). Sono riportati i valori della correlazione media e i corrispettivi intervalli di confidenza con il modello ad effetti fissi (Fixed effect model) e con il modello ad effetti casuali (Random effects model). Sono riportati i risultati del test per l’eterogeneità (Heterogeneity). I punti rappresentano i valori della correlazione (±CI) e i quadrati grigi rappresentano la quantità di punti per studio. L’area dei rombi grigi rappresenta i valori delle correlazioni medie calcolate con i due diversi modelli (±CI). La linea verticale continua rappresenta l’assenza di correlazione, la linea verticale tratteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti fissi e quella punteggiata la correlazione media stimata con il modello ad effetti casuali.