Gli obiettivi di questo lavoro consistono nello sviluppo e nella validazione di modelli di distribuzione degli anfibi (Bufo bufo, Hyla intermedia, Rana esculenta complex, Rana dalmatina, Rana temporaria, Triturus carnifex e Triturus vulgaris meridionalis) su scala locale. A tale scopo sono stati registrati in un apposito database GIS (Geographic Information System), un totale di 1.368 registrazioni di presenza di anfibi censiti in 721 località del Piemonte nel periodo 1985-2005. I dati sono quindi stati suddivisi in due gruppi, uno per l'analisi su scala regionale e uno per quella su scala micro-geografica (relativa alla zona del Parco Regionale ¿La Mandria¿). Si è inoltre costruito un sistema cartografico comprendente tematismi quali l'altimetria del territorio, l'utilizzo del suolo, la pedologia, l'esposizione ed una serie di variabili climatologiche prese tali e quali o elaborate attraverso l'Analisi delle Componenti Principali (PCA). Facendo ricorso ad un sistema di modellizzazione della distribuzione di specie viventi basato sul principio della massima entropia ed implementato nel software Maxent, sulla base dei dati di presenza noti e delle variabili ambientali selezionate, sono stati realizzati, per entrambe le scale di analisi, dei modelli di distribuzione potenziale di ognuna delle 7 specie di anfibi. Questi modelli sono stati rappresentati cartograficamente attraverso mappe di compatibilità alla presenza degli anfibi. Infine è stato valutato il potenziale predittivo del modello elaborando la distribuzione potenziale partendo dai siti della zona del Parco Regionale ¿La Mandria¿ proiettata sul territorio regionale. I modelli ottenuti sono quindi stati sottoposti a due diverse validazioni. La prima, interna, basata per entrambe le scale di analisi sulla ROC curve analysis, l'AUC e sul tasso di omissione (omission errors). La seconda, esterna, basata sul confronto, per ogni specie, tra il grado di copertura proposto dai modelli e, per l'analisi su scala regionale, quello indicato sull'Atlante degli Anfibi e dei Rettili del Piemonte e della Valle d'Aosta (Andreone F. e Sindaco R., 1999) e, per l'analisi su scala micro-geografica, quello migliore prodotto dai miei modelli regionali. Sia la validazione esterna sia quella interna hanno confermato la validità dell'approccio metodologico utilizzato su scala regionale; su scala micro-geografica i risultati ottenuti sono risultati più deboli. La verifica del potenziale predittivo ha dato invece ottimi risultati. Si è quindi potuto concludere che, la modellizzazione basata sul principio della massima entropia, può essere utilizzata per la predisposizione di previsioni della distribuzione potenziale degli anfibi su un territorio relativamente ampio (Regione Piemonte), ma che, restringendolo a circa un decimo (zona del Parco-Regionale ¿La Mandria¿) e mantenendo invariata la maglia dei Grid, le previsioni risultano meno attendibili. E' stato inoltre dimostrato che l'utilizzo della PCA sulle variabili climatologiche migliora le capacità previsionali del modello.

APPLICAZIONE DI MODELLI PREDITTIVI DI DISTRIBUZIONE IN SCALA LOCALE

MALERBA, CARLO
2009/2010

Abstract

Gli obiettivi di questo lavoro consistono nello sviluppo e nella validazione di modelli di distribuzione degli anfibi (Bufo bufo, Hyla intermedia, Rana esculenta complex, Rana dalmatina, Rana temporaria, Triturus carnifex e Triturus vulgaris meridionalis) su scala locale. A tale scopo sono stati registrati in un apposito database GIS (Geographic Information System), un totale di 1.368 registrazioni di presenza di anfibi censiti in 721 località del Piemonte nel periodo 1985-2005. I dati sono quindi stati suddivisi in due gruppi, uno per l'analisi su scala regionale e uno per quella su scala micro-geografica (relativa alla zona del Parco Regionale ¿La Mandria¿). Si è inoltre costruito un sistema cartografico comprendente tematismi quali l'altimetria del territorio, l'utilizzo del suolo, la pedologia, l'esposizione ed una serie di variabili climatologiche prese tali e quali o elaborate attraverso l'Analisi delle Componenti Principali (PCA). Facendo ricorso ad un sistema di modellizzazione della distribuzione di specie viventi basato sul principio della massima entropia ed implementato nel software Maxent, sulla base dei dati di presenza noti e delle variabili ambientali selezionate, sono stati realizzati, per entrambe le scale di analisi, dei modelli di distribuzione potenziale di ognuna delle 7 specie di anfibi. Questi modelli sono stati rappresentati cartograficamente attraverso mappe di compatibilità alla presenza degli anfibi. Infine è stato valutato il potenziale predittivo del modello elaborando la distribuzione potenziale partendo dai siti della zona del Parco Regionale ¿La Mandria¿ proiettata sul territorio regionale. I modelli ottenuti sono quindi stati sottoposti a due diverse validazioni. La prima, interna, basata per entrambe le scale di analisi sulla ROC curve analysis, l'AUC e sul tasso di omissione (omission errors). La seconda, esterna, basata sul confronto, per ogni specie, tra il grado di copertura proposto dai modelli e, per l'analisi su scala regionale, quello indicato sull'Atlante degli Anfibi e dei Rettili del Piemonte e della Valle d'Aosta (Andreone F. e Sindaco R., 1999) e, per l'analisi su scala micro-geografica, quello migliore prodotto dai miei modelli regionali. Sia la validazione esterna sia quella interna hanno confermato la validità dell'approccio metodologico utilizzato su scala regionale; su scala micro-geografica i risultati ottenuti sono risultati più deboli. La verifica del potenziale predittivo ha dato invece ottimi risultati. Si è quindi potuto concludere che, la modellizzazione basata sul principio della massima entropia, può essere utilizzata per la predisposizione di previsioni della distribuzione potenziale degli anfibi su un territorio relativamente ampio (Regione Piemonte), ma che, restringendolo a circa un decimo (zona del Parco-Regionale ¿La Mandria¿) e mantenendo invariata la maglia dei Grid, le previsioni risultano meno attendibili. E' stato inoltre dimostrato che l'utilizzo della PCA sulle variabili climatologiche migliora le capacità previsionali del modello.
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