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I valori del parco oltre il parco

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Presentazione sul tema: "I valori del parco oltre il parco"— Transcript della presentazione:

1 I valori del parco oltre il parco
Caderzone Terme novembre 2012 I valori del parco oltre il parco the Birds Directive (BD) and the Habitat-Directive (HD) do not literally mention „ES“ but generally they „take account of economic, social and cultural requirements”/”economic and recreational requirements” ( anthropocentric demand for ‘services’ of parts of an ecosystem) (Article 2/3 HD, Article 2 BD) D.r. Rocco Scolozzi

2 Parchi… oltre la cartolina
Salute Sequestro carbonio Legname Ricreazione Cibo Educazione the Birds Directive (BD) and the Habitat-Directive (HD) do not literally mention „ES“ but generally they „take account of economic, social and cultural requirements”/”economic and recreational requirements” ( anthropocentric demand for ‘services’ of parts of an ecosystem) (Article 2/3 HD, Article 2 BD) Ciclo dei Nutrienti Regolazione acque

3 Parchi… oltre la cartolina
metrovancouver.org

4 Capitale Naturale, Sociale e Culturale
Landscape structure or processes (es. habitat forestale o produttività primaria) Landscape function (capacity) (es. produzione legnosa o altri prodotti) Ecosystem service (flows) (es. materie prime, cibo) Benefit(s) (es. contributo alla salute, sicurezza ecc.) (econ.) Value (es. disponibilità a pagare per protezione o prodotti) Pressioni vs. Politiche di gestione/mantenimento It reported that in 1997 the government of New York City faced a choice: either to install a new water .filtration plant at a cost of $4–6 billion, with $250 million a year in operating costs, or spend much less money “to preserve the rural nature of the Catskill Mountains from which New York gets most of its water” (Economist 2005, 76–78). New York City at a cost of about $1 billion “has opted to buy and restore the watershed, i.e., to let nature work for the people.

5 Perché valutare gli ecosistemi
Economia Sociologia Ecologia Capitale Naturale, Sociale e Culturale Landscape structure or processes (es. habitat forestale o produttività primaria) Landscape function (capacity) (es. produzione legnosa o altri prodotti) Ecosystem service (flows) (es. materie prime, cibo) Benefit(s) (es. contributo alla salute, sicurezza ecc.) (econ.) Value (es. disponibilità a pagare per protezione o prodotti) Pressioni vs. Politiche di gestione/mantenimento It reported that in 1997 the government of New York City faced a choice: either to install a new water .filtration plant at a cost of $4–6 billion, with $250 million a year in operating costs, or spend much less money “to preserve the rural nature of the Catskill Mountains from which New York gets most of its water” (Economist 2005, 76–78). New York City at a cost of about $1 billion “has opted to buy and restore the watershed, i.e., to let nature work for the people.

6 Perché valutare gli ecosistemi
It reported that in 1997 the government of New York City faced a choice: either to install a new water .filtration plant at a cost of $4–6 billion, with $250 million a year in operating costs, or spend much less money “to preserve the rural nature of the Catskill Mountains from which New York gets most of its water” (Economist 2005, 76–78). New York City at a cost of about $1 billion “has opted to buy and restore the watershed, i.e., to let nature work for the people. Ostrom, E A General Framework for Analyzing Sustainability of Social-Ecological Systems, Science 325

7 Perché valutare gli ecosistemi
Ecological Social Economical Ecological Social La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. Economical - Ecological - Social MACRO Ecological-Social Ostrom, E A General Framework for Analyzing Sustainability of Social-Ecological Systems, Science 325

8 Come valutare gli ecosistemi
La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. (ridisegnato da de Groot et al., 2002

9 Come valutare gli ecosistemi
1 - DOVE - Mappa dell’offerta e domanda 1 2 P B Possibili relazioni spaziali tra aree di produzione del servizio ecosistemico (P) e le aree di beneficio (B): produzione e benefici si realizzano nello stesso luogo il servizio è omnidirezionale, erogato in tutte le direzioni e 4) mostrano servizi che forniscono benefici direzionali. P - B B P B P La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. 4 3 (ridisegnato da Costanza, 2008)

10 Come valutare gli ecosistemi
1 - DOVE - Mappa dell’offerta e domanda La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

11 Come valutare gli ecosistemi
1 - DOVE - Mappa dell’offerta e domanda La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. Burkhard B. et al. (2012) Mapping ecosystem service supply, demand and budgets. Ecological Indicators 21: 17–29

12 2 - VALORE ECONOMICO POTENZIALE – metodo Benefit transfer
Come valutare gli ecosistemi 2 - VALORE ECONOMICO POTENZIALE – metodo Benefit transfer La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. Scolozzi R. Et al. (2012) Delphi-based change assessment in ecosystem service values to support strategic spatial planning in Italian landscapes. Ecological Indicators 21: 134–144

13 Come valutare gli ecosistemi
3 - VALORE REALE – Valore Economico Totale (1) Componente Valore Economico Totale Dati o indicatori usati Fonte Valore d’uso diretto Servizio produttivo (usato) Legno Prezzo macchiatico per produttività delle particelle forestali (come da piano economico forestale) Provvigione media per formazione forestale Servizio Foreste PAT Funghi Tre approcci a confronto: a-numero di permessi alla raccolta1, somma del loro costo2 b-funghi freschi (potenzialmente) raccolti per ogni permesso giornaliero equivalente: 2 kg/permesso3 x prezzo mercato c-produttività media dei boschi per prezzo mercato di funghi freschi Prezzo medio3 al kg (media tra finferli e porcini) fresco: €/kg Comuni, PNAB Mercati periodici (Trento) Selvaggina Numero capi abbattuti, prezzo stimato4 al kg della carne di selvaggina (5€/Kg) Dati Servizio Foreste, dati PNAB, Parere esperto (Associazione cacciatori trentini, valori di mercato austriaco, tedesco, sloveno) Acqua potabile Prelievi da sorgenti per uso domestico, prezzo indicativo5 consumo acqua potabile (esclusi servizi): 0.40€/m3 Servizio Statistica, Comuni PNAB Acqua per idroelettrico Produttività dati di costruzione, fattore di correzione cautelativo (0.5)6, valore medio di 1kWh secondo “tariffa omnicomprensiva” per fonti rinnovabili: 0.222€ KWh Tariffa Omnicomprensiva D.M. 18/12/2008 La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

14 Come valutare gli ecosistemi
2 - VALORE REALE – Valore Economico Totale (2) Componente Valore Economico Totale Dati o indicatori usati Fonte Servizio culturale Valore ricreativo Valore ricreativo - turistico dei boschi trentini: € 47,55 €2012/ha (Goio et al. 2008) valore rivalutato al gennaio 2012 Valore ricreativo caccia - Stima spesa totale annua per l’esercizio di caccia: media permessi/licenza caccia in Trentino + spesa media nazionale armi/munizioni + spesa media nazionale abbigliamento = 1720€ per cacciatore - Numero di licenze di caccia relative al territorio del Parco Dati PNAB Associazione Cacciatori Trentini Federcaccia Ricerca “ I cacciatori Italiani e la caccia”7 Valore d’uso indiretto Servizio di regolazione Assorbimento del carbonio come accrescimento medio di formazioni forestali -Prezzo atteso 20208: t CO2 (nel mercato crediti di carbonio): 31€/ t CO2 (Tonolli and Salvagni 2007) (Tvinnereim et al. 2011) Servizio di protezione Costi di sostituzione con soluzioni equivalenti di ingegneria naturalistica per boschi in aree a diverso rischio: - ad alto rischio idrogeologico: 254,27 €2012/ha - a rischio valanghivo: 608,89 €2012/ha - a moderato rischio idrogeologico: 159,86 €2012/ha Più costo evitato di imbrigliamento torrenti per limitare il trasporto solido (vedi Notaro e Paletto, 2004) (Notaro and Paletto 2004) Prezzi 2004 rivalutati al gennaio 20129 La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

15 1- Mappe dell’offerta e domanda
Risultati per il Parco Adamello Brenta 1- Mappe dell’offerta e domanda Servizio di produzione: ricarica delle falde e sorgenti Tipo derivazione N° derivazioni Volume medio annuo (m3) Altri usi (vari) 79.314 Antincendio 1 Fontana Pubblica 2 17.040 Idroelettrico - piccoli impianti 21 Idroelettrico - grandi impianti 41 n.d. Igienico e Assimilati 60 Industriale per usi vari Irriguo 16 Uso Potabile 135 Stabilimenti pescicoltura 4 Zootecnico 7 La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

16 1 - Mappe dell’offerta e domanda
Risultati per il Parco Adamello Brenta 1 - Mappe dell’offerta e domanda La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative. Questo servizio emerge a livello locale e dipende dalla posizione e movimento del fruitore, la rappresentazione include strettamente il territorio del parco (ove il servizio si esplica). La valutazione è da interpretarsi come valore “locale”, cioè potenzialmente “percepito” dal fruitore. In altre parole, un visitatore, in media e verosimilmente, assegnerà un valore più alto al “paesaggio” se situato nelle aree fucsia, piuttosto che in quelle blu.

17 2 - Valore economico potenziale
Risultati per il Parco Adamello Brenta 2 - Valore economico potenziale Servizi ecosistemici Valori €2007/anno % Regolazione clima e gas atmosferici 1,8% Mitigazione e prevenzione eventi dannosi 2,8% Regolazione e fornitura acqua 70,6% Assimilazione rifiuti e residui 1,6% Regolazione nutrienti 5,2% Funzione habitat biodiversità 9,8% Servizi ricreativi Servizi estetico - percettivi 0,2% Mantenimento e formazione dei suoli 0,4% Impollinazione 5,7% Totale 100,0% La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

18 3 - Valore Economico Totale (stima parziale - 1)
Risultati per il Parco Adamello Brenta 3 - Valore Economico Totale (stima parziale - 1) Servizio produttivo (usato) Legno Prezzo macchiatico (media tra valori (2009 – 2010) X volume prelevato nelle particelle forestali Parco m3 X €/ m3 = €/anno Funghi Metodo 1 (Ricavo totale permessi 2011 raccolta “nel” parco) € ,12 Metodo 2 (N° tot permessi giornalieri equivalenti 2011 x quantità raccolta x prezzo mercato) giornate x 2 kg/giornata x €/kg = € ,00 Metodo 3 (produttività media dei boschi per valore di mercato di funghi freschi) 19.892,58 ha x 1.5 kg/ha x €/kg = € ,58 €/anno (media 3 metodi) Selvaggina Numero capi abbattuti2 x stima kg/capo x prezzo €/kg Camosci: 892 capi x 20 kg/capo x 5 €/kg = € ,00 Caprioli: 505 capi x 15 kg/capo x 5 €/kg = € ,00 Cervi: 172 capi x 50 kg/capo x 5 €/kg = € ,00 €/anno Acqua potabile Volume derivazioni medio annuo ( ) x prezzo indicativo consumo acqua in bolletta (escluse voci di servizi) ,45 m3 x 0.40€/ m3 = €/anno Acqua per idroelettrico Produzione potenziale centrali (dati progetto) S. Massenza, Ponte Pià, Nembia x fattore correzione x prezzo ( ) Milioni KWh/anno x 0.5 x 0.222€/KWh €/anno La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

19 Risultati per il Parco Adamello Brenta
3 - Valore Economico Totale (stima parziale -2) Servizio culturale Valore ricreativo Sup. boschiva x Valore ricreativo - turistico dei boschi trentini 19.892,58 ha x 47,55 €/ha = €/anno Valore ricreativo caccia Numero licenze caccia (sezioni nel Parco, 2011) x costo annuale medio esercizio caccia 1.129 x 1.720€/anno = €/anno Servizio di regolazione Tonnellate equivalenti CO2 x prezzo atteso nel 2020 ,06 t CO2 x 31€/ t CO2 = €/anno Servizio di protezione sup. boschi a elevato rischio idrogeologico x costo soluzione relativa + costo evitato 4997,61 ha x 254,27 €2012/ha ,61 ha x 219,55 €2012/ha = € ,57 Sup. boschi a rischio valanghivo x costo soluzione relativa + costo evitato 3.035,80 ha x 608,89 €2012/ha ,80 ha x 219,55 €2012/ha = € ,15 Sup. boschi a moderato rischio idrogeologico x costo soluzione relativa + costo evitato 30.064,50 ha x €2012/ha ,50 ha x 219,55 €2012/ha = € ,94 €/anno Valore Economico Totale €/anno La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

20 Limiti e opportunità della valutazione
Valutazione qualitativa: generalizzazione di caratteristiche correlate alle coperture del suolo anziché agli ecosistemi, e alle variabili locali. Valutazione con benefit transfer: come per tutte le valutazioni non di mercato dei beni ambientali, più quelle specifiche del metodo benefit transfer (Johnston and Rosenberger 2010). Valutazione del Valore Economico Totale: la scarsità di dati ha reso difficoltosa una valutazione esaustiva del VET, così la valutazione risulta parziale e sbilanciata verso i servizi ecosistemici di produzione (5 voci, contro le 2 sole per i servizi di regolazione e di protezione). La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

21 Limiti e opportunità della valutazione
Vantaggi Spazialmente esplicito, quindi sensibile ai cambiamenti di uso del suolo e fare riferimento a valori localizzabili nel territorio e non genericamente attribuiti (specialmente per i paesaggi) Facilmente aggiornabile, incorporando eventuali nuove conoscenze economiche o ecologiche che siano successivamente disponibili. Spazialmente scalabile (per quanto riguarda la valutazione dei servizi ecosistemici), la risoluzione spaziale della valutazione dipende da quella della cartografia di uso del suolo usata, l’intera procedura può essere applicata e dettagliata a diverse scale spaziali (dal livello regionale, a quello di bacino, fino al singolo comune). Economicamente comparabile con altre indagini periodicamente realizzate (specialmente per quanto riguarda il settore turistico). La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

22 Limiti e opportunità della valutazione
Complessivamente il metodo, se applicato a intervalli, può costituire uno efficiente strumento di monitoraggio di un territorio e della sua gestione, nell’ottica del perseguimento di uno sviluppo sostenibile. Lo stesso concetto di “sviluppo sostenibile”, spesso ambiguo e vago, potrebbe essere interpretato (e misurato) come quello sviluppo (o politica, gestione, pianificazione) del territorio che non intacca o che addirittura aumenta il Capitale Naturale. La tab presenta variabili di secondo livello per l’analisi identificate in molte ricerche empiriche che influenzano le interazioni e i risultati, la scelta delle variabili rilevanti dipendono dalla particolare domanda sotto studio, il tipo di SES, e le scale spaziali e temporali. Un esempio di applicazione dello schema: quando gli utilizzatori di una risorsa investiranno tempo ed energia per evitare una “tragedia dei beni comuni”? Hardin assumeva che gli users qualora intrappolati in un accelerato sovrautilizzo, non investirebbero mai tempo e energia per estrarsi da questa trappola. Diversi studi hanno trovato che users di diversi risorse hanno investioo nel disegnare e implementare sistemi costosi di governo per aumentare la probabilità di sostenere le risorse. Questo dipende dalla percezione del beneficio correlato () rispetto ai costi, nel breve tempo, rispetto alla paura di fallire lo sforzo, che qualcuno possa infrangere le regole quindi trarne profitto, che porterebbe a evitare i costi immediati e a continuare lo sovra-sfruttamento. Alcune variabili sono identificate come positivamente o negativamente correlate alla probabilità che gli utenti si organizzino per gestire una risorsa, le stesse potenzialmente importanti per comprendere la sostenibilità a quando attività auto-organizzate si presentaranno, bisogna indagare su come queste influenzano i costi e benefici percepiti. La dimensione del sistema di risorse: foreste, grandi distese difficilmente sono gestite in modo auto-organizzato per il costo di definire i confini (fisicamente, circordarli con marcatori, segnali, recinti) monitorare l’uso e la distribuzione dellìuso (use pattern) e collezionare una conoscenza ecologica. Territori troppo piccoli non generano un significativo flusso di prodotti. Così territori modesti risultano i più probabili candidati ad essere gestiti in modo auto-organizzato. Pescatori che gestiscono una modesta parte di costa, o di lago, o di fiumi anche sono più probabilmente gestiti in modo organizzato che pescatori che viaggiano attraverso gli oceani in cerca di pescato ad alto valore. Produttività del sistema: produttività ha una relazione curvilineare con l’auto-organizzazione per tutti i settori, se una risorsa idrica e area di pesca è esaurita o apparentemente molto abbondante gli users non vedranno la necessità di gestirla per il futuro, gli users hanno bisogno di osservare qualche scarsità prima di investire nell’auto-organizzazione. Predicibilità del sistema complesso: i sist dinami necessitano di essere sufficientemente predicibili perchè gli users possano stimare cosa succederebbe se loro stabiliscono una particolare regola di uso, consumo, o territorio no-entry (sistemi forestali sono più facilmente predicibili di sistemi acquatici). Scelte e regole collettive: quando gli users hanno una piena autonomia a livello di scelte collettive di creare e rinforzare proprie regole (come comunità montane del Nepal, di pescatori in Messico, o nel Regole di Spinale-Manez), affrontano minori costi nella difesa della risorsa e nello scambio. Mobilità della risorsa: per i costi di osservazione e gestione di un sistema, l’auto-organizzazione è meno probabile con risorse mobili, come specie selvatiche, l’acqua in un fiume non regolato, rispetto a unità di risorsa immobili come alberi, acqua in un lago o bacino. Numero degli users: impatto della dimensione del gruppo nei costi di scambio di auto-organizzazione tendono ad essere negativi dato il più alto costo per coinvolgere gli users e concordare e condividere i cambiamenti. D’altra parte nella gestione di una risorsa, sebbene monitorare estese comunità forestali in India possano essere veramente costosi, gruppi più grandi possono mobilizzare grandi risorse e energie suffiicienti. La dimensione è sempre rilevante ma il suo effetto sull’auto-organizzazione dipende da altre variabili del SES, e dati di attività di gestione. Leadership: quando qualche users di qc tipo di sistema di risorsa ha capacità imprenditoriali, è rispettato come leader locale e risultato di una precedente organizzazione per altri scopi, l’autorganizazzione è più probabile. La presenza di laureati e anziani influenti, per esempio, ha avuto una forte correlazione positiva sullo stabilirsi di organizazzioni irrigue in un campionamento stratificato di 48 sistemi irrigui in Karnataka e Rajastan in India. Norms/social capital: utenti di tutti i tipi di sistemi risorsa che condividono standard morali etici, riguardo al comportamento nel gruppo, così le norme di reciprocità, con un sufficiente fiducia nell’altro che to mantenere gli accordi, avranno minori costi di scambio nella ricerca di accordi e minori costi di monitoraggio Knowledge of the SES: quando gli users condividono importante conoscenze sui rilevanti attributi del SES, su come le loro azioni influenzano le altre, percepiranno minori costi di organizzazione. Al contrario se il sistema di risorse si rigenera lentamente mentre la popolazione cresce rapidamente, come nell’Isola di Pasqua, gli users potrebbero non capire la CC della risorsa, fallire nell’organizzare l’uso, e distruggere la risorsa irreversibilmente. Importanza della risorsa: nei casi di successo di auto-organizzazione gli users sono sia dipendenti dalla risorsa per un parte importante della sussistenza o attribuiscono grande valore alla sostenibilità della risorsa. Altrimenti il costo di organizzazione e mantenimento di un sistema auto-organizzato può non valerne la pena. Ottenere misure di queste 10 variabili sono un primo passo per analizzare se gli users di uno o più SES si organizzerebbero. L’analisi di queste relazioni è arduo, sfidante, l’impatto di una variabile dipende dal valore di altre, l’interazione tra variabili non è lineare, in moltri sistemi complessi. In ultimo se la sostenibilità dipende dagli users o da un governo che stabilisce le regole, queste regole possono non essere sufficienti nel lungo periodo. Se il set iniziale di regole stabilite dagli users o da un governo non sono congruenti con le condizioni locali la sostenibilità a lungo periodo non può essere raggiunta. Studi su sistemi di irrigazione, forest, pesca suggeriscono che la sostenibilità di lungo periodo dipende da regola coerenti con gli attributi dei resource system, delle resource unit, e gli usi. Regole che impediscono la pesca di gamberi femmina pieni di uova sono facili da monitorare, le uove sono visibili sul carapace, per altri pesci può essere più difficile. Semplici linee guida governative non funzionano. Per es. La quota totale di pescato stabilito dal governo canadese per la pesca sulla costa ovest, ha provocato la chiusura della pesca nel 95. Qualitativi e dati quantitativi sono necessari, e devono esser usati per costruire e testare modelli teorici dei costi e benefici tra governi, comunità e individui e portare a politiche innovative.

23 Prossimi sviluppi Linee guida per integrare la valutazione dei servizi ecosistemici nella gestione delle aree protette - 1 Indicatore A Indicatore B ... Indicatore C Indicatore D ... Indicatore E Indicatore F ...

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25 ES are the product of PA!!! The business approach is a means to an end: a better, more sustainable protected area  better ecosystems = more functions. Source : Emerton, L., Bishop, J., and Thomas, L. (2006). Sustainable Financing of Protected Areas: A global review of challenges and options. IUCN, Gland, Switzerland and Cambridge, UK.

26 Il progetto scientifico
Trend ES Regol. clima Prev. danni Reg. acque Assimil. Reg. nutr. Habitat Ricreat. Estet. Suolo Pollin. Max perdita -3,6% -7,5% -1,2% -9,5% -1,7% -6,2% -3,2% -18,6% -10,0% -0,9% Max guadagno 3,0% 10,1% 8,6% 20,7% 6,1% 1,1% 15,9% 15,5% 13,6% 4,8% Media 0,2% 1,6% 2,9% 4,7% 1,9% -1,3% 5,1% 0,0% 2,3% 2.7. I fruitori dell’Area Protetta Diverse tipologie di aree protette possono soddisfare differenti gruppi di beneficiari, a secondo del tipo di beni e servizi offerti dall’area protetta. L’insieme dei benefici prodotti da un AP o da un sistema di AP, dipende in larga parte dalle caratteristiche ecologiche e territoriali. Tuttavia, anche altre elementi come l’accessibilità rispetto agli stakeholders e alle classi di fruitori, così come la struttura istituzionale e le politiche ambientali dell’AP possono aiutare a determinare i benefici dell’AP. Per esempio, un’area marina protetta prossima ad una rotta di navi da crociera avrà maggiori possibilità di offrire benefici ricreativi diretti rispetto ad un area marina isolata. È dunque compito della direzione de Parco identificare i beneficiari pertinenti, ed integrarli nel piano finanziario dell’area o del sistema di AP in modo che sia compatibile con gli obiettivi di conservazione. I meccanismi finanziari sono strumenti creati per attrarre, generare e muovere e/o trasferire risorse che finanziano la protezione della biodiversità attraverso diversi programmi. Inoltre sono strumenti che permettono il trasferimento di tecnologia e la generazione di capacità per la gestione finanziaria. Durante il progetto è stata fatta un’analisi su scala internazionale delle possibilità di finanziamento delle aree protette

27 Il progetto scientifico

28 Prossimi sviluppi Linee guida per integrare la valutazionoe dei servizi ecosistemici nella gestione delle aree protette - 2 i) Definizione aree di produzione e aree di beneficio ii) Analisi dati socio-economici per buffer concentrici P - B P B 1 4 2 3


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