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Utilizzo di strumenti GIS ed analisi spaziale per lo studio della potenzialità produttiva della vongola filippina (Tapes philippinarum) nella Sacca di.

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1 Utilizzo di strumenti GIS ed analisi spaziale per lo studio della potenzialità produttiva della vongola filippina (Tapes philippinarum) nella Sacca di Goro (Italia) Simone Vincenzi, Giulio de Leo, Dip. Scienze Ambientali, Università di Parma Remigio Rossi, Dip. Biologia, Università di Ferrara Graziano Caramori Ist. Delta di Ecologia Applicata, Ferrara GIS Day

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4 Il problema Premesso che …Premesso che … –Non tutta larea lagunare può essere sfruttata commercialmente –Alcune aree della laguna hanno maggiore vocazionalità e, quindi, risultano più produttive di altre … –esiste un forte potenziale di conflittualità fra i pescatori in competizione fra loro… Come organizzare il regime concessorio garantendo unequa ripartizione del raccolto tra i pescatori? Come organizzare il regime concessorio garantendo unequa ripartizione del raccolto tra i pescatori? Come identificare i siti con maggiore vocazionalità per la coltivazione di vongole? Come identificare i siti con maggiore vocazionalità per la coltivazione di vongole?

5 La Metodologia adottata nel presente studio b)Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna c)Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dellintera laguna parametro-specifiche E(Y x,y ) = (batimetria x,y, salinità x,y, … ) a)Costruzione di un semplice Indice di Vocazionalità dellHabitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) d)Utilizzo dei dati disponibili come input del modello per lidentificazione dei siti a maggiore vocazionalità

6 1 ° passaggio: Quali parametri possono influire sulla raccolta di vongole? Vocazionalità dell habitat come funzione di: Vocazionalità dell habitat come funzione di: –Tipo di sedimento –Ossigeno Disciolto –Salinità –Idrodinamismo –Profondità dellacqua (Batimetria) –Clorofilla "a Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.) Fonte: letteratura grigia di settoreFonte: letteratura grigia di settore -Barillari et al., Condizioni ambientali nellallevamento di Tapes philippinarum. In: Tapes philippinarum biologia e sperimentazione. Regione Veneto, E.S.A.V. pp Paesanti e Pellizzato, Tapes philippinarum – Manuale sulla vongola verace dallevamento. Veneto Agricoltura.

7 2 ° passaggio: Definire una Funzione di Vocazionalità dellHabitat (PSSF p ) per ogni parametro PSSF p è una funzione parametro-specifica che fornisce il grado di vocazionalità sito- specifico dellhabitat (PSSI x,y ) espresso in una scala arbitraria tra 0 e 1, dove..PSSF p è una funzione parametro-specifica che fornisce il grado di vocazionalità sito- specifico dellhabitat (PSSI x,y ) espresso in una scala arbitraria tra 0 e 1, dove.. 0 habitat non appropriato per la coltivazione 0 habitat non appropriato per la coltivazione 1 habitat con massima vocazionalità 1 habitat con massima vocazionalità Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.)

8 Esempio di PSSF: % di sabbia nel sedimento Sedimento [% sabbia] 0 habitat non vocazionale 1 massima vocazionalità Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.) PSSI

9 Clorofilla a ( g l -1 ) Salinità () Ossigeno disciolto (%) Batimetria (m) Idrodinamismo (m s -1 ) Le altre PSSF Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.) PSSI

10 3 ° passaggio: Calcolare lIndice di Vocazionalità dellHabitat sito- specifico (HSI x,y ) come funzione di tutti i parametri HSI x,y = f(Salinità, Sedimento,…) Dove i pesi W Salt, W Sand, W Bat,… sono stati definiti con riferimento a Barillari et al Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.) W sedimento =5W idrodinamismo =10W batimetria =2 W salinità =1W ossigeno =1W clorofillaa =1

11 4 ° passaggio: Associare la produttività attesa [in kg m -2 y -1 ] a HSI Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.) HSI E[Prod] (kg m -2 y -1 )

12 In conclusione al punto (a)… Una volta che abbiamo informazioni su:Una volta che abbiamo informazioni su: –Salinità –Ossigeno Disciolto –Tipo di sedimento –Idrodinamismo –…–…–…–… per un sito allinterno della laguna, possiamo ottenere una stima indicativa della produttività potenziale [in kg m -2 y -1 ] del sito indagatopossiamo ottenere una stima indicativa della produttività potenziale [in kg m -2 y -1 ] del sito indagato Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSF p 3) HSI x,y 4) E(Prod.)

13 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole b)Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna c)Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dellintera laguna parametro-specifiche E(Y x,y ) = (batimetria x,y, salinità x,y, … ) a)Sviluppo di un semplice Indice di Vocazionalità dellHabitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) d)Utilizzo dei dati disponibili per lidentificazione dei siti a maggiore vocazionalità

14 b) Campionamenti I parametri biogeochimici ed idrodinamici sono stati campionati in almeno 15 siti differenti allinterno della lagunaI parametri biogeochimici ed idrodinamici sono stati campionati in almeno 15 siti differenti allinterno della laguna Per i parametri con fluttuazioni stagionali (salinità, clorofilla a, ossigeno disciolto) I cicli di campionamento sono stati ripetuti 4 volte in un anno:Per i parametri con fluttuazioni stagionali (salinità, clorofilla a, ossigeno disciolto) I cicli di campionamento sono stati ripetuti 4 volte in un anno: –Primavera, Estate, Autunno, Inverno L idrodinamismo è stato stimato in 4 condizioni di marea:L idrodinamismo è stato stimato in 4 condizioni di marea: –Bassa marea, alta marea, marea intermedia decrescente, marea intermedia crescente

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16 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole b)Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna c)Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dellintera laguna parametro-specifiche E(Y x,y ) = (batimetria x,y, salinità x,y, … ) a)Sviluppo un semplice Indice di Vocazionalità dellHabitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) d)Utilizzo dei dati disponibili per lidentificazione dei siti a maggiore vocazionalità

17 Mappe GIS Dati puntuali interpolati con algoritmo nearest neighbour su griglia 100 x 88 (celle di 1 ha)Dati puntuali interpolati con algoritmo nearest neighbour su griglia 100 x 88 (celle di 1 ha) Mappe utilizzate dalla Provincia di FerraraMappe utilizzate dalla Provincia di Ferrara

18 Batimetria Salinità (primavera) OD (estate) % Sabbia nel Sedimento

19 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole b)Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna c)Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dellintera laguna parametro-specifiche E(Y x,y ) = (batimetria x,y, salinità x,y, … ) a)Sviluppo un semplice Indice di Vocazionalità dellHabitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) d)Utilizzo dei dati disponibili per lidentificazione dei siti a maggiore vocazionalità

20 Costruire la Mappa di Vocazionalità dellHabitat per ogni parametro Salinità PSSF Sal Applicazione del modello 1) PSSF map 2) HSI map 3) E(Prod) map 4) Siti vocazionali vocazionali 5) Statistiche

21 Applicazione del modello 1) PSSF map 2) HSI map 3) E(Prod) map 4) Siti vocazionali vocazionali 5) Statistiche Costruire la Mappa HSI calcolando la media geometrica pesata delle 6 PSSF p Mappa HSI dellarea lagunare

22 Associare la Produttività Attesa alla Mappa di Vocazionalità dellHabitat Mappa HSI Mappa di Prod.Attesa (in kg m -2 y -1 ) Applicazione del modello 1) PSSF map 2) HSI map 3) E(Prod) map 4) Siti vocazionali vocazionali 5) Statistiche.5.5

23 Identificare le Aree Vocazionali Applicazione del modello 1) PSSF map 2) HSI map 3) E(Prod) map 4) Siti vocazionali vocazionali 5) Statistiche

24 2 Ricavare indici vari di Produttività Attesa e sulle Aree Vocazionali Expected Yield (kg m -2 ) Commercial area (ha) Applicazione del modello 1) PSSF map 2) HSI map 3) E(Prod) map 4) Siti vocazionali vocazionali 5) Statistiche

25 Accuratezza del Modello HSI Sito Osservato [kg m -2 ] Atteso [kg m -2 ] % % Stima accurata

26 Problema: Come varia la stima di produttività al variare dei pesi W i ? I pesi determinati da Barillari et al., pur corroborati dalle analisi condotte da Melià et al. (2004), non sono stati determinati attraverso una rigorosa procedura di calibrazione. Analisi di sensitività dei risultati rispetto a variazioni dei pesi (W sal, W bati …) W sedimento =5W idrodinamismo =10W batimetria =2 W salinità =1W ossigeno =1W clorofillaa =1

27 (1) Per ognuno dei pesi W i abbiamo definito un intervallo di variazione [W min, W max ] ed una funzione di distribuzione di probabilità di tipo beta[a,b] (2) Abbiamo estratto un valore casuale dalla funzione beta[a,b] di ogni peso (3) I pesi così ottenuti sono stati utilizzati per generare una nuova mappa di vocazionalità e produttività potenziale (4) Abbiamo ripetuto le operazioni (2) e (3) 1000 volte (5) Infine, abbiamo utilizzato le 1000 repliche per calcolare statistiche puntuali, in termini di media, deviazione standard e Coefficiente di Variazione Metodo: Analisi Monte Carlo Metodo: Analisi Monte Carlo

28 Risultati Dall80 al 90% dei CV della produttività sito-specifica risultano inferiori al 20% Le aree caratterizzate da CV superiori al 20% sono situate in aree della laguna con produttività molto bassa (0.5 kg m -2 ), ovvero in aree marginali scarsamente coltivate

29 2. Ri-stimare lHSI su un appropriato set di dati utilizzando rigorose tecniche statistiche –Eliminare le informazioni non-importanti o ridondanti LIdrodinamismo è altamente correlato al Tipo di Sedimento?LIdrodinamismo è altamente correlato al Tipo di Sedimento? La Clorofilla a potrebbe non essere un fattore limitante a GoroLa Clorofilla a potrebbe non essere un fattore limitante a Goro –Utilizzo di algoritmi di calibrazione per la stima dei pesi e tecniche di validazione Sviluppi futuri 1.Riapplicare il Modello di Vocazionalità su un nuovo set di dati relativi alla batimetria e allidrodinamismo raccolti in anni successivi.

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