Procedure di lavoro

Per la formulazione dei modelli è stato necessario in primis la realizzazione di strati informativi acquisiti in ambiente GIS utilizzando i software ArcView 3.2 e ArcGis 9.2 (ESRI inc., USA). La prima operazione effettuata è stata la scelta delle variabili ecogeografiche la cui individuazione è stata condizionata, inevitabilmente, dalla disponibilità di dati con copertura omogenea a livello regionale e sulla base delle conoscenze delle esigenze ecologiche delle specie, supportate dalla letteratura.

La serie di cartografie di base, utilizzate per la realizzazione del modello sono di seguito descritte:

- Carta dell'uso del suolo; (per la descrizione delle classi si rimanda all‟Appendice 1) - Modello Digitale di Elevazione (DEM)

- Carta delle esposizioni, - Carta delle pendenze; - Carta delle Aree Protette; - Carta dei Siti Natura2000;

- Carta delle Piano Faunistico-Venatorio regionale - Carta dell‟Indice Infrastrutturale

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Prima dell'analisi finalizzata alla costruzione dei modelli, è stato necessario rendere omogenea la proiezione ed il formato di tutta la serie di strati acquisiti. Il Modello Digitale di Elevazione, ricampionato a 100 metri, è stato utilizzato come riferimento per la rasterizzazione degli altri strati.

Gli strati informativi generati con ArcGIS, in formato vettoriale, sono stati convertiti in formato raster, ovvero in grid, perché in tal modo le operazione di riclassificazione e modellizzazione risultano più semplici. Tutte gli strati informativi sono stati uniformati applicando una griglia 100m x100m, in modo tale che tutti i raster avessero lo stesso numero di celle, lo stesso numero di righe e di colonne, lo stesso sistema di riferimento e lo stesso punto di origine, e pertanto fossero perfettamente sovrapponibili.

L‟altitudine è stata ricavata dal DEM, da questo si sono ottenute la carta delle pendenze e dell‟esposizione. Le tipologie vegetazionali sono state ricavate dalla Carta dell‟Uso del Suolo (CUS) della Regione Lazio. A partire dalle aree naturali protette e dai siti Natura2000 e dal Piano Faunistico-Venatorio regionale è stato elaborato uno layer ex-novo contenente aree con presenza e assenza di caccia che riassumesse in se tutte queste caratteristiche.

Le variabile ambientali così definite sono state utilizzate per formulare i tre tipi di i modelli per entrambe le specie.

Per quanto riguarda i dati raccolti in campo nel caso del modello deduttivo, i dati sono stati utilizzati solo per la validazione, mentre nel caso dell‟ENFA sono stati utilizzati esclusivamente i dati di presenza delle specie ottenuti dall‟analisi genetica, mentre per il GLM sono stati utilizzati sia i dati di presenza che i dati di assenza, ossia le stazioni nulle e i punti d‟inizio dei transetti nulli. Si è deciso di non utilizzare i dati ottenuti dai campionamenti notturni per la formulazione dei modelli poiché sono strettamente legati al tipo di campionamento (vicinanza alle strade percorribili) e non indipendenti come nel caso del campionamento genetico dove i punti sono stati estratti casualmente.

Tutti e tre i modelli ottenuti sono stati validati applicando la stessa procedura (cross-

validation) (cfr § 4.3.5.) lo stesso software (BioMapper) e lo stesso set di dati ossia tutti i siti

di rilevamento delle specie ottenuti sia dal campionamento genetico sia da quello notturno. L‟ampliamento del dataset di validazione ha lo scopo di valutare più efficacemente l‟adeguatezza del modello nel descrivere le dinamiche di un sistema ambientale ossia la sua

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capacità nel prevedere i valori della variabile dipendente (l'abbondanza della specie da gestire) su un'area in cui non se ne abbiano informazioni.

I valori di idoneità stimati hanno permesso la rappresentazione cartografica del modello, individuando delle aree idonee e delle aree meno idonee. I valori ottenuti da ciascun modello sono stati infine riportati in un range compreso tra 0 e 100, in modo tale che i confronti potessero essere fatti sulla stessa scala.

Inoltre essi sono stati ulteriormente suddivisi in 4 classi (non idoneo, poco idoneo, mediamente idoneo e molto idoneo) seguendo la natural break‟s classification (Puddu et al. 2009)(Jenks‟method disponibile in ArcGis 9.2) allo scopo di avere una più semplice ed efficace rappresentazione grafica.

Modello deduttivo

Nel caso dei modelli deduttivi sono stati utilizzati layer in formato raster; ad ogni parametro ambientale, è stato attribuito dagli specialisti un valore compreso nell'intervallo fra 0 e 3, come di seguito esplicitato:

0: non idonea; 1: poco idonea;

2: mediamente idonea; 3: molto idonea.

Il valore assegnato per ogni parametro, risultato della media tra più pareri, è stato attribuito ad ogni cella. L'Indice d'Idoneità Ambientale (IdIA) è stato calcolato mediante l'equazione:

IdIA = (Al * A2 * ... * An)1/n

dove Al * A2 * ... * An sono i valori attribuiti, per ogni cella, ad ogni parametro ambientale usato e n è il numero di parametri utilizzato. L‟elaborazione dei dati è avvenuta con ArcGIS 9.2.

ENFA

Nel caso dell‟ENFA è stato utilizzato il software Biomapper4 (Hirzel et al., 2008), pertanto gli strati informativi generati in formato raster, sono stati convertiti in file informatici con estensione *.idrisi; l‟operazione è stata condotta mediante l‟estensione grid2idrisi di ArcGIS 9.2. Tutti i dati qualitativi e descrittivi sono stati trasformati in dati quantitativi,

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tramite l‟applicazione Booleanisator di BioMapper. A titolo semplificativo, la carta della vegetazione è stata prima scorporata nelle singole categorie di livello III e in seguito sono state calcolate le frequenze di ciascuna tipologia mediante l‟applicazione CircAn di BioMapper. Per la presenza delle Lepri sono stati utilizzati i dati ottenuti dal campionamento genetico e si è attribuito un valore pari a uno (1) laddove la specie è stata individuata.

GLM

Nel caso dell‟GLM sono stati usati modelli lineari generalizzati (GLM, McCullagh e Nelder, 1989) con una probabilità di distribuzione binomiale e un collegamento logico per calcolare le mappe di idoneità ambientali basate su dati di presenza/assenza. Il modello è stato implementato nel software R, (R Development Core Team, 2005) sull‟intero dataset di presenza/assenza si è attribuito un valore pari a uno (1) laddove la specie è stata individuata e paria zero (0) nel caso contrario.

Ad ogni punto di presenza/assenza delle specie è stato associato il valore corrispondente di ciascuna variabile ambientale, tali valori sono gli stessi dei file in formato *.idrisi. Le informazioni così ottenute sono state raggruppate in una tabella in formato *.exl in cui erano riportate le coordinate dei punti di presenza e di assenza della specie considerata. A questo data base è stato applicato il modello GLM e le variabili più importanti sono state selezionate con una procedura stepwise basata sul criterio di AIC (Akaike, 1973; R software). Questa analisi consiste nell‟aggiungere e togliere le variabili al modello che viene rilanciato più volte fino a trattenere solo le variabili significative. Alla fine si è ottenuto un coefficiente di regressione per ogni variabile predittiva trattenuta. Il modello si ottiene moltiplicando semplicemente ogni coefficiente di regressione con la sua variabile predittiva.

Nel nostro caso, questi coefficienti sono stati moltiplicati per il data base regionale, che conteneva per ogni centroide della griglia le stesse informazioni delle variabili considerate, ottenendo così un valore di idoneità per ogni pixel.