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

Presentazione sul tema: "Utilizzo di strumenti GIS ed analisi spaziale per lo studio della potenzialità produttiva della vongola filippina (Tapes philippinarum) nella Sacca di."— Transcript della presentazione:

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

2

3

4 Il problema Premesso che …
Non tutta l’area lagunare può essere sfruttata commercialmente Alcune aree della laguna hanno maggiore vocazionalità e, quindi, risultano più produttive di altre … esiste un forte potenziale di conflittualità fra i pescatori in competizione fra loro… Come organizzare il regime concessorio garantendo un’equa ripartizione del raccolto tra i pescatori? Come identificare i siti con maggiore vocazionalità per la coltivazione di vongole? First of all we have to remember that when we come to the issue of Goro management, we have to deal with a number of multiple conflicting goals which rise from the public good nature of the lagoon and the need of regulating what would be an otherwise open-access fishery 1) On one hand, conservation is a issue 2) The thriving clam market based of T.philippynarum exploitation provides work for a thousand of people and hundreds of families 3) Even if we didn’t care about the conservation issue of the natural park, fishery Regulation would be an issue, IS an issue, as there is always a more or less latent level of conflictuality among the different competing co-ops, as there is quite a substantial amount of money to share, and when we come to money, people becomes less friendly… As a consequence, given that .. … So, these are the questions we have work on, we are still working on

5 La Metodologia adottata nel presente studio
Costruzione di un semplice Indice di Vocazionalità dell’Habitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) E(Yx,y) = F(batimetriax,y , salinitàx,y , … ) Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna …I’ll quickly show you how we have started to address some of these issues. First, we have derived a simple but widely acceptable HSI Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dell’intera laguna parametro-specifiche Utilizzo dei dati disponibili come input del modello per l’identificazione dei siti a maggiore vocazionalità

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

7 Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSFp 3) HSIx,y 4) E(Prod.) 2° passaggio: Definire una Funzione di Vocazionalità dell’Habitat (PSSFp) per ogni parametro PSSFp è una funzione parametro-specifica che fornisce il grado di vocazionalità sito-specifico dell’habitat (PSSIx,y) espresso in una scala arbitraria tra 0 e 1, dove.. 0  habitat non appropriato per la coltivazione 1  habitat con massima vocazionalità …where 0 means that the habitat is not suitable with respect to that specific parameter, while 1 means that the habitat is most suitable

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

9 Ossigeno disciolto (%)
Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSFp 3) HSIx,y 4) E(Prod.) Le altre PSSF Idrodinamismo (m s-1) Batimetria (m) PSSI PSSI Ossigeno disciolto (%) PSSI Salinità (‰) Clorofilla “a” (mg l -1) PSSI PSSI

10 Costruzione HSI 1) Quali parametri 2) PSSFp 3) HSIx,y 4) E(Prod.) 3° passaggio: Calcolare l’Indice di Vocazionalità dell’Habitat sito-specifico (HSIx,y) come funzione di tutti i parametri HSIx,y= f(Salinità, Sedimento,…) Dove i pesi WSalt, WSand, WBat,… sono stati definiti con riferimento a Barillari et al. 1990 Wsedimento=5 Widrodinamismo=10 Wbatimetria=2 Wsalinità=1 Wossigeno=1 Wclorofilla”a”=1

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

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

13 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole
E(Yx,y) = F(batimetriax,y , salinitàx,y , … ) Sviluppo di un semplice Indice di Vocazionalità dell’Habitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna …I’ll quickly show you how we have started to address some of these issues. First, we have derived a simple but widely acceptable HSI Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dell’intera laguna parametro-specifiche Utilizzo dei dati disponibili per l’identificazione dei siti a maggiore vocazionalità

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

15

16 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole
E(Yx,y) = F(batimetriax,y , salinitàx,y , … ) Sviluppo un semplice Indice di Vocazionalità dell’Habitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna …I’ll quickly show you how we have started to address some of these issues. First, we have derived a simple but widely acceptable HSI Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dell’intera laguna parametro-specifiche Utilizzo dei dati disponibili per l’identificazione dei siti a maggiore vocazionalità

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

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

19 Identificazione dei siti produttivi per la coltivazione di vongole
E(Yx,y) = F(batimetriax,y , salinitàx,y , … ) Sviluppo un semplice Indice di Vocazionalità dell’Habitat (HSI) per la stima della produttività media di T. philippinarum sulla base di parametri sito-specifici (ad es. batimetria, salinità,…) Raccolta di dati relativi ad ogni parametro in siti significativi della laguna …I’ll quickly show you how we have started to address some of these issues. First, we have derived a simple but widely acceptable HSI Interpolazione dei dati puntuali per lo sviluppo di mappe dell’intera laguna parametro-specifiche Utilizzo dei dati disponibili per l’identificazione dei siti a maggiore vocazionalità

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

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

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

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

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

25 Accuratezza del Modello HSI
Sito 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Osservato [kg m-2] 1.4 4.1 2.8 Atteso 4.9 0.7 2.7 50-150% +20% Stima accurata

26 Problema: Come varia la stima di produttività al variare dei pesi Wi?
I pesi determinati da Barillari et al., pur corroborati dalle analisi condotte da Melià et al. (2004), non sono stati determinati attraverso una rigorosa procedura di calibrazione. Wsedimento=5 Widrodinamismo=10 Wbatimetria=2 Wsalinità=1 Wossigeno=1 Wclorofilla”a”=1 Analisi di sensitività dei risultati rispetto a variazioni dei pesi (Wsal, Wbati…)

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

28 Risultati Dall’80 al 90% dei CV della produttività sito-specifica risultano inferiori al 20% Le aree caratterizzate da CV superiori al 20% sono situate in aree della laguna con produttività molto bassa (0.5 kg m-2), ovvero in aree marginali scarsamente coltivate

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

30