GRANDI CARNIVORI IN LOMBARDIA

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1 GRANDI CARNIVORI IN LOMBARDIA Meriggi A., Milanesi P., Crotti C., Mazzoleni L. Dipartimento di Biologia Animale Università degli Studi Pavia

2 Classe: Mammiferi Ordine: Carnivori Famiglia Canidi Ursidi Felidi Genere Canis Ursus Lynx Specie lupus arctos lynx

3 Canis lupus ( L ) Ursus arctos ( L ) Lynx lynx ( L )

4 Distribuzione italiana dei grandi predatori : LUPO LINCE ORSO

5 INTRODUZIONE Espansione delle popolazioni di Grandi Carnivori in Europa Incremento numerico delle popolazioni in Europa e nei Paesi Mediterranei Espansione degli areali nelle Apli Centrali in Italia

6 Concause dell ESPANSIONE Tutela Progetti re-introduzione ( Lince, Orso ) Incremento / immissioni ungulati selvatici Ripresa allevamento bestiame Tecniche allevamento diverse dal passato Maggiore COSCIENZA NATURALISTICA Abbandono aree montane Incremento naturalità dell ambiente montano

7 Funzioni dei modelli predittivi modelli LOCALIZAZIONE DELLE AREE DI ESPANSIONE DELLE POPOLAZIONI Verifica cambiamenti delle aree di distribuzione e trend delle popolazioni PREVENZIONE DANNI/PREDAZIONI Pianificazione di sistemi di aree protette

8 Area di Studio

9 Area di Studio Altitudine Uso del suolo

10 Materiali e Metodi RACCOLTA DATI Segni di presenza delle specie raccolti occasionalmente ( ) Unitàdi campionamento (UC) 25 km 2 (N = 1118) Segni di presenza dei Grandi Carnivori raccolti su transetti standardizzati ( )

11 Materiali e Metodi Variabili Ambientali Uso del suolo (N = 14) Pendenza (N = 8) Esposizione (N = 9) Altitudine (N = 20)

12 Multi-model Inference Information Theoretic Approach Non-correlated variables subset (N=98) (Pearson bivariate parametric correlation P > 0.05) Binary Logistic Regression Analysis (BLRA), enter method Aims : - Testing the goodness of predictive models - Identifying the model that best explain variability - Identifying the most important predictor variables (Akaike Information Criterion, Akaike 1973): AIC = n ln (σ 2 ) + 2k AICc = AIC + 2k (k+1) / (n-k-1) => n/k < 40 # Best model AICc min (n = sample; σ = RSS; k = Sig.var) # Ranking models AICc i = AICc - AICc min wi # Relative importance of predictor variables: - Number of models in which the variable entered - (wi) of models in which each variable entered - Weighted µ of the standardized partial regression coefficients

13 Maximum Entropy algorithm MaxEnt Entropy Maximum Entropy Lagrange moltiplicator Maximum Entropy values

14 Ecological Niche Factor Analysis ENFA

15 VALIDAZIONE dei MODELLI CROSS - VALIDATION Sottocampioni casuali (K = 2) (Boyce et al. 2002) Riformulazione dei modelli Curva ROC (Receiver Operating Characteristic ) Correlazione bivariata non parametrica di Spearman (SBNPC)

16 Risultati

17 Risultati ORSO Presenza UC ( N = 54 ) Segni di presenza ( N = 194 ) LUPO Presenza UC ( N = 32 ) Segni di presenza ( N = 165 )

18 Risultati Orso

19 Risultati Lupo

20 Risultati Areali ORSO LUPO

21 Risultati Orso AICc multi-model inference Mod Variabili R 2 2 LL AIC c Δ AIC c w Classificazioni corrette (%) 0 1 tot Area ROC (P) 1 Pend 0, m s.l.m. 0,86 37,29 41,41 0 0,44 92,6 96,3 94,4 0,96 (P<0,001) m s.l.m. 0,85 38,96 43,08 1,67 0,19 92,6 96,3 94,4 0,97 (P<0,001) m s.l.m., m s.l.m. 0,85 38,99 43,08 1,67 0,19 92,6 96,3 94,4 0,97 (P<0,001) Variabili wi β β SE Intervallo di Confidenza al 95% di β Lim. Inf. Lim. Sup. Pendenza 0 0,44-3,34 0,81-4,93-1, m s.l.m. 0,38-2,71 1,22-5,09-0,31

22 Risultati Lupo AICc multi-model inference Mod Variabili R 2 2 LL AIC c Δ AIC c w Classificazioni corrette (%) 0 1 tot Area ROC (P) 1 Pendenza 0, Acque e formazioni fluviali 0,86 56,84 63,23 0 0,21 59,4 93,8 76,6 0,86 (P < 0,001) m s.l.m. 0,85 59,16 63,37 0,13 0,19 56,3 96,9 76,6 0,77 (P < 0,001) m s.l.m., m s.l.m. 0,85 59,16 63,37 0,13 0,19 92,6 96,3 94,4 0,77 (P < 0,001) Variabili wi β β SE Intervallo di Confidenza al 95% di β Lim. Inf. Lim. Sup m s.l.m. 0,38-2,24 0,79-3,81-0,68 Pendenza 0 0,21-1,18 0,48-2,14-0,22 Acque e formazioni fluviali 0,21-0,88 0,87-2,59 0,82

23 Risultati Orso MaxEnt

24 Risultati Lupo MaxEnt

25 Risultati Orso ENFA Variabili Marginalità (53%) Spec. 1 (18%) Spec. 2 (5%) Spec. 3 (3%) Aree Urbane Corsi d acqua Ghiacciai Coltivi Boschi di latifolgie m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l m a.s.l Pendenza

26 Risultati Lupo ENFA Variabili Marginalità (59%) Spec. 1 (16%) Spec. 2 (4%) Spec. 3 (2%) Incolti Rocce Urbano Prato pascoli Coltivi m s.l.m m s.l.m m s.l.m m s.l.m m s.l.m m s.l.m m s.l.m

27 Probabilità di presenza dell orso bruno in Lombardia Logistic Models MaxEnt ENFA

28 Probabilità di presenza del lupo in Lombardia Logistic Models MaxEnt ENFA

29 Aree idonee alla presenza dell orso bruno in Lombardia Logistic Models MaxEnt 49.6 % 8.9 % ENFA 38.9 %

30 Aree idonee alla presenza del lupo in Lombardia Logistic Models MaxEnt 44.2 % 3.9 % ENFA 33.8 %

31 Probabilità di presenza ed aree idonee alla presenza della lince in Lombardia %

32 MODELS VALIDATION CROSS VALIDATION Orso Model ROC curve Spearman ρ BLRA 1 ( I sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) BLRA 1 ( II sample ) (P < 0.001) 0,999 (P < 0.001) BLRA 2 ( I sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) BLRA 2 ( II sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) BLRA 3 ( I sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) BLRA 3 ( II sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) MaxEnt ( I sample ) (P < 0.001) (P = 0.003) MaxEnt ( II sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) ENFA ( I sample ) (P < 0.001) (P < 0.001) ENFA ( II sample ) (P < 0.001) (P < 0.001)

33 MODELS VALIDATION CROSS VALIDATION Lupo Model ROC curve Spearman ρ BLRA 1 ( I sample ) 0,891 (P < 0,001) 0,798 (P < 0,001) BLRA 1 ( II sample ) 0,816 (P < 0,001) 0,861 (P < 0,001) BLRA 2 ( I sample ) 0,781 (P < 0,001) 0,798 (P < 0,001) BLRA 2 ( II sample ) 0,754 (P < 0,001) 0,164 (P = 0,650) BLRA 3 ( I sample ) 0,781 (P < 0,001) 0,798 (P < 0,001) BLRA 3 ( II sample ) 0,754 (P < 0,001) 0,164 (P = 0,650) MaxEnt ( I sample ) 0,943 (P < 0,001) 0,944 (P < 0,001) MaxEnt ( II sample ) 0,897 (P < 0,001) 0,939 (P < 0,001) ENFA ( I sample ) 0,911 (P < 0,001) 0,861 (P < 0,001) ENFA ( II sample ) 0,877 (P < 0,001) 0,957 (P < 0,001)

34 MODELS VALIDATION CROSS VALIDATION Orso Model Spearman ρ Sig. BLRA P < BLRA P < BLRA P < MaxEnt P < ENFA P < 0.001

35 MODELS VALIDATION CROSS VALIDATION Lupo Model Spearman ρ Sig. BLRA 1 0,818 P < 0,001 BLRA 2 0,516 P = 0,02 BLRA 3 0,516 P = 0,02 MaxEnt 0,756 P < 0,001 ENFA 0,819 P < 0,001

36 Distribuzione potenziale cumulativa ( models)

37 Aree idonee all orso bruno (cumulative)

38 Aree idonee al lupo (cumulative)

39 Probabilità di presenza dell orso bruno in Lombardia Comuni Aree Protette S.I.C. Z.P.S.

40 Probabilità di presenza del lupo in Lombardia Comuni Aree Protette S.I.C. Z.P.S.

41 Probabilità di presenza della lince in Lombardia Comuni Aree Protette S.I.C. Z.P.S.

42 Allevatore: constatazione della predazione e/o danno Amministrazione provinciale Veterinario ASL Esperto incaricato Sopralluogo congiunto Regione

43 Conclusioni MONITORAGGIO STANDARDIZZATO e CONTINUATIVO PERSONALE ESPERTO E QUALIFICATO DATI ROBUSTI -> RISULTATI ROBUSTI

44 Ringraziamenti Laboratorio di genetica (I.S.P.R.A.) Parco Regionale delle Orobie Bergamasche Polizia Provinciale di Brescia

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