37 4. Discussione e conclusioni
Uno degli obiettivi di questo studio è quello di testare se la variabilità spaziale del popolamento epifita dei rizomi di Posidonia oceanica varia in funzione della scala spaziale considerata. Le tre metodiche statistiche offrono differenti indicazioni a tale scopo. In particolare, i variogrammi indicano che la variabilità non è strutturata nello spazio, mentre le componenti di varianza per il disegno di campionamento gerarchizzato e l’analisi multilivello mostrano il contrario, sebbene i risultati derivanti da queste due metodologie identifichino differenti andamenti della variabilità spaziale. Questo evidenzia come differenti metodiche di analisi possano influenzare i risultati ottenuti (Fraschetti et al. 2005) e le conseguenti ipotesi sui processi causali invocati per spiegarli.
I semivariogrammi non risultano un metodo appropriato per indagare i pattern di variabilità nella distribuzione e abbondanza di specie del popolamento epifita dei rizomi di P. oceanica. Questa metodica fornisce informazioni sull’andamento della variabilità all’aumentare della distanza tra campioni, ma tale metodica non è in grado di rilevare una struttura spaziale nell’andamento della variabilità nel presente studio. Questo potrebbe essere dovuto ad una variabilità elevata a scale spaziali più piccole rispetto alla dimensione dell’unità di campionamento utilizzata (Legendre & Legendre 1998). E’ necessario però considerare che all’interno del popolamento epifita dei rizomi di P. oceanica sono presenti organismi la cui taglia relativamente estesa impedisce l’utilizzo di unità di campionamento di dimensioni inferiori a quelle adottate in questo studio. A causa di questi problemi, i variogrammi nel presente studio falliscono nell’identificare i pattern di variabilità all’interno del popolamento in esame.
Le componenti di varianza per il disegno di campionamento gerarchizzato indicano elevata variabilità a scala spaziale ridotta (tra quadrati contigui). Tale risultato è in accordo con la maggior parte degli studi presenti in letteratura (recentemente riassunti nella review realizzata da Fraschetti et al. 2005) che utilizzano l’analisi della varianza come tecnica di analisi. L’elevata variabilità spaziale riscontrata a scale spaziali ridotte per il popolamento epifita dei rizomi di P. oceanica è gia stata evidenziata da Balata et al. (2007), che suggeriscono come processi causali la densità dei rizomi, il processo di colonizzazione di questi, l’attività dei predatori e la competizione intraspecifica.
38 Inoltre il confronto delle componenti di varianza indica elevata variabilità tra transetti. Studi sperimentali volti ad indagare le relazioni tra la variabilità dei processi ecologici e la variabilità delle modalità di distribuzione dei popolamenti richiederebbero pertanto un’elevata replicazione del numero di transetti per separare la variabilità naturale dall’effetto del trattamento. Ciò determinerebbe un elevato sforzo in termini logistici ed economici, dato che la realizzazione di transetti di tale estensione comporta un notevole impiego di risorse. Tali problematiche rendono indispensabile limitare la replicazione dei transetti, conseguentemente il calcolo delle componenti di varianza per un disegno di campionamento gerarchizzato non si caratterizza come uno strumento adatto a questo genere di analisi spaziali.
I risultati ottenuti mediante analisi multilivello indicano mediamente variabilità a tutte le scale esaminate, caratteristica di variabili con andamento casuale nello spazio. Tuttavia l’analisi spettrale evidenzia, per alcune variabili, coefficienti di densità spettrale positivi o negativi, che differiscono fra i tre transetti. Infatti le analisi multilivello mostrano che i pattern spaziali di variabilità per tre delle quattro variabili analizzate risultano essere meglio descritti dal modello completo. Questo modello implica che la variabilità varia in funzione della scala spaziale a cui viene misurata, ovvero che la variabile presenta andamento non casuale (con spettro red o blue), contrapposto al modello di sola intercetta, che descrive variabili con spettro “white”. L’analisi multilivello, capace di rilevare e confrontare pattern spaziali di variabilità in diverse aree, si dimostra il metodo più appropriato per le finalità del presente studio. Questa analisi offre infatti informazioni supplementari rispetto alle altre metodiche utilizzate (Mc Mahon & Diez 2007): in particolare fornisce indicazioni più elaborate rispetto all’analisi della varianza, descrivendo le relazioni tra la variabilità e la scala spaziale in maniera continua nello spazio, senza i salti di scale a cui sono costrette le stime di varianza in un disegno gerarchizzato.
Questo studio fornisce numerose informazioni utili a futuri studi sperimentali atti ad indagare le relazioni tra la variabilità dei processi ecologici e la variabilità delle modalità di distribuzione e abbondanza di specie dei popolamenti. I livelli di variabilità naturale rilevati possono essere utilizzati come indicazioni fondamentali per valutare gli effetti dell’applicazione ai popolamenti epifiti di P. oceanica di processi di disturbo con spettri di variabilità nota. Questi effetti potrebbero essere analizzati tramite HLM, che si caratterizza
39 come uno strumento adeguato ad indagare le relazioni tra lo spettro di variabilità dei processi e lo spettro di variabilità dei popolamenti naturali.
