I.B.L. Indice di Biodiversità Lichenica - SIRA

34
INDICE DI BIODIVERSITÀ LICHENICA
L’approccio utilizzato comunemente per la trattazione dei dati di biodiversità lichenica non
si discosta da un’impostazione statistica classica.
La variabilità di un campione è l’intervallo all’interno del quale variano le misure rilevate
ed è quindi compreso tra il valore più alto e quello più basso. La variabilità, se può essere
un’informazione utile in alcuni tipi limitati di problematiche analizzate, è generalmente poco
significativa per capire come realmente sia la distribuzione dei dati all’interno del campione.
Per questo e come valutazione della precisione dei campionamenti realizzati viene
normalmente utilizzata anche la deviazione standard e l’intervallo di confidenza. La deviazione
standard o scarto quadratico medio, il cui simbolo è σ nel caso della popolazione e
S nel caso di un campione da essa estratto, è la radice quadrata della varianza,ed è una misura
del quadrato della distanza dei valori campionari dalla media.
L’intervallo di confidenza è l’intervallo di valori entro cui ricade il 95% delle osservazioni.
3.6.8 Geostatistica e analisi multivariata
Nelle indagini che hanno per oggetto elementi biologici si ha tuttavia a che fare con attributi
caratterizzati da elevata dispersione e sui quali agiscono, con diversi gradi di pressione,
più fattori esterni. In alcuni studi ambientali la strategia adottata per incrementare la
precisione della stima si fonda sulla suddivisione del territorio in sub-regioni a variabilità
presumibilmente più contenuta. In questo tipo di approccio non viene presa in considerazione
la configurazione spaziale dei dati, e le valutazioni che occorre fare diventano sempre
più soggettive quanto più dettagliata è la scala d’osservazione e quanto più graduale è
la variazione.
Nella realtà, la biodiversità e tutti quei parametri che la accompagnano e ne sono causa
ed in parte effetto, varia gradualmente e in modo continuo nello spazio geografico.
I valori generalmente manifestano uno stretto legame con la distanza di separazione tra
le località di campionamento, presentando un’autocorrelazione spaziale che può essere
trattata con la teoria delle variabili regionalizzate, e con le tecniche geostatistiche da essa
derivate. Le variabili regionalizzate sono variabili casuali continue definite nello spazio
geografico. Il loro valore in una data località viene stimato dal valore medio locale,
misurato in una piccola regione intorno al punto non campionato, e da una misura di variabilità
spaziale, denominata semivarianza, che rappresenta la varianza dell’incremento
quando le località di osservazione, prese a due a due, sono separate da una distanza vettoriale.
La geostatistica si basa sull’ipotesi di stazionarietà (ipotesi intrinseca), la quale
postula che valore medio e semivarianza siano finiti, che essi non dipendano dalla localizzazione
geografica e che la semivarianza sia funzione della distanza tra le località di
osservazione.
La relazione tra semivarianza e vettore distanza viene rappresentata nel variogramma.
Quando l’ipotesi di stazionarietà è soddisfatta, la semivarianza presenta prima un incremento
al crescere del vettore distanza, poi un valore costante.
A questo punto è opportuno ricordare che l’attuale grande disponibilità di pacchetti statistici
permette elaborazioni di varia complessità, ma che molte di queste elaborazioni sono
soggette alla verifica di alcune caratteristiche dei dati. In particolare, tutta la statistica
definita “parametrica” necessita di dati che soddisfino la condizione di “normalità”; tutte
le elaborazioni di natura multivariata necessitano di un rapporto casi-variabili pari ad almeno
5; l’interpolazione di dati utilizzando Kriging necessita del calcolo del semivariogramma,
che non è valido sempre e comunque.