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30 pretare la variabilità di Cv. Nello specifico la variabile geo(mindel) (geomorfologia a cordoni morenici e terrazzi mindeliani) esibisce il valore più basso di AIC; di conseguenza la presenza di questo tipo di morfologia del territorio influisce positivamente sulla presenza di brugo e brughiere. Di particolare rilevanza è pure l’influenza di altre due variabili legate alla geomorfologia, geo(riss) e geo(wurm-m), anche se incidono in modo negativo sulla presenza di C. vulgaris. Nella tabella 3 sono riportati i valori dei coefficienti di correlazione per ranghi di Spearman ( ) tra tutte le variabili ambientali. Si ∂ riscontra una forte correlazione tra quasi tutte le variabili di tipo climatico e bioclimatico con la quota,come pure tra la presenza di umbrisols e i rilievi alpini al bordo della pianura.Conseguentemente nel calcolo dei modelli multivariati non sono state considerate le variabili: quota, temp, prec, lang e pedo(umbrisols). cambis. luvis. ultis. umbris. mindel riss wurm-m recente prealpi quota temp prec gams lang solar elettro luvisols -0.29 ultisols -0.28 -0.40 umbrisols -0.25 -0.36 -0.35 mindel -0.32 +0.44 +0.26 -0.41 riss -0.16 +0.13 +0.28 -0.26 -0.33 wurm-m +0.63 -0.25 -0.21 -0.10 -0.31 -0.20 recente -0.05 +0.02 +0.05 -0.06 -0.19 -0.12 -0.11 prealpi +0.03 -0.36 -0.35 +0.76 -0.41 -0.26 -0.24 -0.15 quota +0.02 -0.46 +0.03 +0.47 -0.21 -0.18 +0.00 -0.30 +0.63 temp +0.04 +0.43 -0.12 -0.38 +0.14 +0.13 +0.06 +0.27 -0.51 -0.95 prec +0.08 -0.53 +0.08 +0.41 -0.45 +0.07 +0.08 -0.19 +0.53 +0.77 -0.78 gams +0.00 -0.39 +0.01 +0.44 -0.12 -0.23 -0.01 -0.31 +0.59 +0.98 -0.91 +0.63 lang +0.01 -0.53 +0.09 +0.47 -0.36 -0.01 +0.01 -0.23 +0.59 +0.88 -0.91 +0.96 +0.78 solar -0.16 -0.01 +0.18 -0.07 +0.20 +0.02 -0.09 -0.13 -0.07 +0.18 -0.24 +0.04 +0.21 +0.13 elettro -0.08 -0.01 +0.11 -0.02 +0.18 -0.08 -0.07 -0.07 -0.02 +0.04 -0.07 +0.09 +0.01 +0.08 +0.05 fuoco +0.01 -0.02 +0.03 +0.01 +0.10 -0.07 -0.10 -0.11 +0.10 +0.14 -0.12 +0.06 +0.14 +0.08 -0.02 +0.10 Tab. 3: valori dei coefficienti di regressione di Spearman ( ) tra le variabili ambientali analizzate. I valori in grassetto sono quelli per cui > 0,70. ∂ ∂ Il modello finale ricavato dalla stepwise regression senza interazioni tra le variabili (Tab. 4) è risultato statisticamente equivalente (Chi-quadro = 5.804, d.f. = 2, p = 0.055) a quello in cui si sono considerate le interazioni tra le variabili.È stato dunque preferito il modello senza interazioni, anche per la relativa maggior semplicità e interpretabilità rispetto al modello che comprende le interazioni. Nel modello finale si riscontra come sulla variabile Cv influiscano positivamente la presenza di determinate situazioni geomorfologiche, come geo(prealpi) e geo(mindel), verosimilmente in relazione alla presenza rispettivamente di particolari substrati geolitologici, come la Gonfolite o Conglomerato di Como su cui si possono rinvenire le brughiere rupestri, o condizioni edafiche, ad esempio i suoli acidi e spesso oligotrofici tipici del Diluvium antico (ARTINI 1927).
Variabili Coefficienti (± s.e.) Z (intercetta) -6.7125 (± 0.8957) -7.494 *** pedo(ultisols) -1.1598 (± 0.2640) -4.393 *** geo(mindel) +3.4783 (± 0.5896) 5.899 *** geo(prealpi) +1.7010 (± 0.6569) 2.589 ** gams +0.2255 (± 0.0515) 4.376 *** fuoco +0.0103 (± 0.0033) 3.085 ** Tab. 4: parametri del modello finale che interpreta la distribuzione potenziale del brugo e dell’habitat di brughiera nell’area di studio (***, p
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