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VII Congresso dell’Associazione Teriologica Italiana Il contributo della ricerca scientifica alla gestione dei Mammiferi Fabriano, 5-7 maggio 2010 Dati.

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1 VII Congresso dell’Associazione Teriologica Italiana Il contributo della ricerca scientifica alla gestione dei Mammiferi Fabriano, 5-7 maggio 2010 Dati preliminari sulla stima di densità della popolazione di capriolo italico mediante fototrappolaggio (Parco Nazionale del Gargano) Sorino R., Gaudiano L., Scorrano S., Corriero G. Università degli Studi di Bari Dipartimento di Biologia Animale ed Ambientale

2 Foto-trappolaggio Il metodo è utilizzato prevalentemente per stilare check-list di mammiferi elusivi Stima della densità di popolazione su specie i cui individui sono riconoscibili (metodo di cattura-ricattura) Karanth & Nichols, 1998; Maffei et al., 2004; Silver et al., 2004; Rovero & De Luca, 2007; Silveira et al., 2008; Tobler et al., 2008; Anile et al., 2009 uniba_12 giugno 2009-PNGuniba

3 Foto-trappolaggio Stima di densità senza il riconoscimento individuale Modello che descrive le frequenze di contatto tra animali e foto-trappole da cui è possibile ottenere un estimatore della D (Rowcliffe et al., 2008) Il trapping rate è correlato alla densità:  O’Brien et al., 2003 – tigre e prede (4 specie di ungulati): R 2 =0,79;  Rowcliffe et al., 2008 – ungulati in semi-cattività: R 2 =0,69;  Rovero & Marshall, 2009 – 1 specie di ungulato: R 2 =0,90. Modelli meccanicistici che descrivono la frequenza di collisione delle molecole di gas DerivaDeriva

4 Scopi e obiettivi Applicare lo stimatore proposto da Rowcliffe et al. (2008) per la stima di densità della popolazione di capriolo italico nel Parco Nazionale del Gargano senza il riconoscimento individuale Testare il metodo del foto-trappolaggio mediante confronto con la battuta (metodo indipendente) Mettere a punto un nuovo metodo di censimento del capriolo

5 Foto-trappolaggio Stima di densità secondo il modello proposto da Rowcliffe et al. (2008) dove: y/t : numero di fotografie sull’unità di tempo espressa in ore; v : velocità di spostamento dell’animale espressa in km/h; r : distanza massima (raggio), espressa in km, alla quale il sensore PIR è attivato al passaggio di un corpo (r = 0,007 Km); θ : angolo di apertura dell’obiettivo (superficie realmente soggetta a monitoraggio) espressa in radianti (θ = 0,94). Equ. 4, Rowcliffe et al. (2008): D = y/t * π / v r (2+θ) r θ

6 Velocità di spostamento degli animali Rowcliffe et al. (2008) ottengono il valore di velocità dall’osservazione diretta di animali nell’area di studio Rovero & Marshall (2009) ottengono i valori di velocità da una specie congenerica basandosi su calcoli allometrici (Carbone et al., 2005)  I valori di velocità del nucleo garganico sono stati ottenuti da 9 animali marcati con radio-collare satellitare, calcolando le distanze giornaliere percorse da ogni individuo marcato (distanza inter-fix) (Rif. Università di Siena, Dipartimento di Scienze Ambientali)

7 Velocità di spostamento degli animali (fine marzo-agosto 2009) Velocità mediana totale Velocità mediana per singola sessione velocità mediane specifiche per sessioni di foto-trappolaggio: v_diverse valore mediano nell’intero periodo di studio v_costante = 83,87 m/day

8 Velocità di spostamento degli animali (fine marzo-agosto 2009) Data/SessioneVelocità (valore mediano; m/day) 30-03/ , / , / , / , / , / , / , / , / ,07 (Rif. Università di Siena, Dipartimento di Scienze Ambientali)

9 Foto-trappole Foto Trap mod. DFV Digital Foto Video

10 Area Studio: Foresta Umbra- PNG 8000 ha 80 UdG

11 Periodo di studio: 30 Marzo – 13 Agosto 2009 Campionamento random 38 UdG indagate (48%) Sessione settimanale Sforzo totale: 6432 h (14 sessioni) Distribuzione foto-trappole

12 Contatti al capriolo 15 contatti al capriolo in 13 UdG (16,3%)

13 Area minima di distribuzione del capriolo: MPC (100%) 2500 ha (31,2%) 23 UdG indagate Sforzo nell’area minima: 3888 h (60,4 %) (12 sessioni) Area minima di distribuzione

14 Stima della densità minima con il foto-trappolaggio: velocità costante Densità minima totale7,02 ind./100 ha D=y/t*π/vr(2+θ) (Equ. 4; Rowcliffe et al., 2008) Contatti = 15 Sforzo = 3888 h (12 sessioni) V = 83,87 m/day

15 Stima della densità media minima con il foto-trappolaggio: velocità costante SessioneContatti Sforzo (h/macchina) V (m / day) D (ind./100 ha) ,8710, ,875, ,876, ,8712, ,8710, ,8710, ,877, ,879, ,8710,83 D media =7,03 I.C. 95%=4,35-9,71

16 Stima della densità media minima con il foto-trappolaggio: velocità diverse SessioneContatti Sforzo (h/macchina) V (m / day) D (ind./100 ha) ,637, ,645, ,845, ,296, , ,019, ,098, ,1312, ,0710,76 D media =6,25 I.C. 95%=3,64-8,86

17 Stima di densità mediante battuta (Rif. Università di Siena, Dipartimento di Scienze Ambientali) AnnoD (ind./ 100 ha) , ,1 Area campioneDataEttariN. PosteN. BattitoriN. CapiD (ind./100 ha) Jacovizzo , ,4 Case , ,2 Sfilzi , ,7 Tavolone , ,2 Valle Tesoro , ,1 Totale , ,2 Battuta 2008

18 Confronto: Battuta 2008-Macchine (v_diverse) Confronto: Battuta 2008-Macchine (v_costanti) p>0,05; U-Test

19 Confronto stime di densità: Battuta 2004-’05 e 2008-Macchine (v_cost. e v_diverse) p>0,05; K-W H-Test

20 Stima della popolazione minima : velocità costante Densità minima totale Densità media minima 7,02 ind./100 ha 7,03 ind./100 ha I.C. 95% = 4,35 – 9,71 N tot = 175,5 ind./2500 ha N medio = 175,8 ind./2500 ha I.C. 95% = 108,8 – 242,8

21 Stima della popolazione minima: velocità diverse SessioneContattiSforzo (h/macchina) V (m / day) D (ind./100 ha)Stima di popolazione N ,63 7,92198, ,64 5,12128, ,84 5,41135, ,29 6,33158, , ,01 9, ,09 8,64215, ,13 12,02300, ,07 10,76354,4 D media =6,25 N medio =156,2 I.C. 95%=90,96-221,4

22 Censimento tramite battuta Censimento tramite foto-trappolaggio Velocità costante 95% I.C. Velocità diverse 95% I.C. D totale = 7,02 ind/100ha - D media = 6,25 ind/100ha 3,64–8,86 D media = 7,03 ind/100 ha 4,35–9,71 N medio =156,2 90,96–221,44 N medio =175,8 108,8–242,8 AnnoD (ind./ 100ha) , , ,2 La metodologia del camera-trapping senza riconoscimento individuale sembra attendibile ai fini della stima di densità di popolazione, con elevate potenzialità per monitoraggi durevoli di specie dalle abitudini forestali ed elusive.

23 (i)Riduzione delle unità di campionamento con UdG<1 Km di lato; (ii)Sessioni di fototrappolaggio nelle core area (“aree di controllo”); (iii) Sessioni di fototrappolaggio nei poligoni di battuta (“aree di controllo”); (iv) Considerare le variazioni stagionali nel comportamento spaziale (e sociale) dei due sessi. work in progress: validazione del metodo

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25 Un ringraziamento sentito ad Anna Bocci e a Sandro Lovari per la condivisione dei dati, senza i quali questo lavoro non sarebbe stato possibile, all’Ente Parco Nazionale del Gargano e al Corpo Forestale dello Stato (UTB di Umbra) per la disponibilità e collaborazione


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