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28 con procedura backward, impiegando l’Akaike Information Criterion (AIC) come regola di arresto (SAKAMOTO et al.1986).La non-linearità e le interazioni tra le variabili esplicative sono state testate introducendo termini al quadrato e interazioni tra le variabili ambientali risultate significative nei precedenti modelli. Le differenze statistiche tra tutti i modelli elaborati sono state esaminate tramite il test del Chi-quadro, al fine di individuare quale modello meglio interpreta la distribuzione della variabile risposta Cv. Sono stati in seguito individuati due cut-off level della variabile Cv stimata dal modello finale, con lo scopo di ottimizzare la proporzione di corrette predizioni per i valori Cv = 1 e Cv = 2. In altre parole, i cut-off level rappresentano un compromesso tra la probabilità di individuare correttamente siti con brugo (o con brughiera) e la probabilità di individuare correttamente siti in cui questa specie (o la brughiera) è assente. I cut-off level sono stati calcolati tramite uno stump tree ricavato impiegando la tecnica unbiased recursive binary partitioning (HOTHORN et al. 2006).Il modello finale è stato quindi validato sull’evaluation dataset, stimando la sua performance tramite la statistica kappa di Cohen (SIEGEL & CASTELLAN 1988). Per ciascuna variabile entrata nel modello finale è stato prodotto un raster (grid) con celle di 20 m. È stato dunque possibile spazializzare il modello su tutte le aree con vegetazione naturale (prevalentemente boschi) e con uso del suolo di tipo agricolo (prati e coltivi). Le analisi spaziali sono state eseguite con il software ArcView GIS 3.2 (ESRI Inc., Redlands, California), mentre tutte le analisi statistiche sono state effettuate impiegando diverse library nella piattaforma software R (R: a language.... 2006), una open source version di S-PLUS (IHAKA & GENTLEMAN 1996). Leaf Area Index: nell’ambito delle brughiere del terrazzo mindeliano di Brenna (provincia di Como) si sono individuate 10 fitocenosi, a diverso grado di ricoprimento di C. vulgaris. Le comunità indagate sono state scelte in modo tale da coprire tutta la gradazione floristico-vegetazionale lungo la successione ecologica del pianalto e quindi da vegetazioni aperte di brughiera sino alle formazioni forestali (boscaglie di invasione di pioppo tremolo e pinete di pino silvestre). In ciascuna comunità individuata si è posizionato casualmente un transetto di 15 m di lunghezza.Ad intervalli di 3 m è stato collocato un reticolo di 1x1 m, suddiviso in 16 maglie da 25x25 cm. Nel reticolo è stata quindi rilevata la presenza/assenza di brugo in ciascuna maglia;la frequenza complessiva di questa specie in ciascun reticolo è quindi compresa tra 0 e 16. Il Leaf Area Index (LAI) è un parametro adimensionale che esprime la superficie fogliare che insiste su di una unità di superficie topografica. In ciascun punto del transetto in cui è stato collo-
Risultati e discussione cato il reticolo, si è proceduto alla misurazione del LAI mediante lo strumento LAI 2000 - Plant Canopy Analyzer (Li-cor Inc., Lincoln-USA); il sensore di tale strumento è stato posizionato ad un’altezza di circa 1 m da terra, escludendo in tal modo lo strato erbaceo delle fitocenosi e includendo l’eventuale copertura di Pteridium aquilinum. I valori di LAI riferiti a boschi con presenza di conifere non sono stati corretti, come invece suggerito da GOWER & NORMAN (1991), in quanto nelle fitocenosi rilevate le conifere sono presenti in consorzi misti a latifoglie. La possibile relazione esistente tra i valori di LAI e la frequenza di brugo (FC) in ciascun reticolo è stata stimata tramite regressione con il metodo dei minimi quadrati, servendosi della piattaforma software R (R: a language.... 2006). Il valore del coefficiente relativo a ciascuna variabile ambientale e ricavato dal modello univariato viene riportato nella tabella 2,assieme al rispettivo valore della statistica AIC.Un coefficiente positivo indica che valori crescenti della variabile ambientale determinano un incremento anche della variabile Cv;in altre parole, la variabile ambientale influisce positivamente sulla presenza di brugo e dell’habitat di brughiera.In antitesi,un coefficiente negativo suggerisce un effetto sfavorevole della variabile ambientale sulla presenza del brugo e dell’habitat di brughiera. Minore è il valore della statistica AIC, maggiore è invece la capacità da parte di una determinata variabile ambientale di inter- Variabile Coefficiente AIC geo (mindel) +1.1809 504.7 geo (riss) -3.2559 508.0 geo (wurm-m) -2.4008 519.3 gams +0.1563 522.9 pedo (cambisols) -1.8025 523.8 geo (recente) -16.3831 530.0 fuoco +0.0125 530.0 pedo (luvisols) +0.7421 530.6 quota +0.0038 532.3 temp -0.6801 538.4 pedo (ultisols) -0.5859 539.9 geo (prealpi) +0.5017 540.2 pedo (umbrisols) +0.4461 541.7 prec -0.0026 542.0 elettro +0.6604 542.6 solar +0.0004 545.2 lang -0.0027 546.8 Tab. 2: valore del coefficiente e della statistica AIC nel modello univariato elaborato per ciascuna variabile ambientale. 29
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