Raccolta, immagazzinamento e analisi di dati biologici e idromorfologici per la modellazione dell’habitat fluviale = Collection, storage and analysis of biological and hydro-morphological data for river habitat modeling

I fiumi sono spesso soggetti a forti pressioni idromorfologiche, come l'alterazione del regime di flusso naturale che provoca una diminuzione della disponibilità di habitat acquatico per la comunità biotica esistente. Per valutare, quantificare e gestire correttamente i cambiamenti nella disponibilità di habitat, sia in Italia che all'estero, sono ampiamente utilizzati gli strumenti di modellazione dell’habitat fluviale. Uno degli approcci più efficaci è rappresentato dalla metodologia MesoHABSIM, uno strumento di modellazione a meso-scala basato sulla valutazione e sull'analisi dei mesohabitat acquatici, che corrisponde per dimensione e posizione alle unità morfologiche (es. pool, riffles, rapids). Per stimare la quantità di habitat disponibile nei fiumi, vengono utilizzati modelli di distribuzione di specie che li distinguono in non idonei, idonei e ottimali. Questi criteri di idoneità possono essere sviluppati per diversi target ecologici (come singole specie, stadi vitali o comunità di pesci o macroinvertebrati) utilizzando la tecnica di machine learning Random Forest (RF). L'applicazione della tecnica RF, costituita da una moltitudine di alberi decisionali, permette di definire le caratteristiche dell'habitat che maggiormente influenzano la distribuzione dei target ecologici. Vengono generati due modelli statistici binari di assenza/presenza e presenza/abbondanza per valutare rispettivamente habitat non idonei/idonei e habitat idonei/ottimali. La tecnica RF permette inoltre di rappresentare la relazione tra le caratteristiche di ciascun habitat e la probabilità di presenza o abbondanza attraverso l'utilizzo dei Partial Dependance Plot (PDP). Questi grafici forniscono quindi un'importante interpretazione ecologica dell'influenza dei singoli parametri del modello. Nel presente lavoro di tesi i dataset, biologici e idromorfologici raccolti in Italia per l'applicazione della metodologia MesoHABSIM, sono stati formattati e accorpati in un unico database nazionale. A partire dal 2009 sono stati campionati per i pesci più di 1300 mesohabitat. Circa 19000 esemplari, appartenenti a 40 specie ittiche d'acqua dolce italiane, sono stati inseriti nel database e le loro presenze e abbondanze sono state georeferenziate alla meso-scala e legate alle caratteristiche fisiche dell'habitat. Inoltre, per la raccolta dei dati biologici in campo, è stato sviluppato un nuovo strumento informatico costituito da un'app mobile, progettata per l'utilizzo su telefoni cellulari, che consente un'acquisizione rapida e sistematica dei dati di distribuzione del pesce che vengono periodicamente salvati nel cloud. L'app aumenta la velocità di acquisizione dei dati rispetto alle tecniche comunemente utilizzate, riducendo al minimo la loro possibilità di perdita. La funzionalità e l'efficacia dello strumento sono state testate e verificate durante due settimane di rilievi, effettuati tra marzo e maggio 2022, in 8 corsi d'acqua ubicati in provincia di Savona e Imperia (regione Liguria). Utilizzando il nuovo database, facilmente alimentato dalla nuova app mobile, è attualmente possibile estrarre informazioni su singole specie e stadi vitali in formato standardizzato, utile per la generazione di modelli di distribuzione di specie. Come esempio di applicazione, è stato sviluppato un modello RF per lampreda padana (Lampetra zanandreai), specie minacciata autoctona del bacino del fiume Po. L'analisi delle prestazioni del modello e l'interpretazione dei PDP hanno portato ad ottenere risultati ecologicamente consistenti.