Studio sulla presenza della lince - Università degli Studi di Padova

La diversa tecnica nella mia raccolta delle misure cuticolari è un tentativo per ovviare a
questo problema. L’obiettivo è quello di trovare misure che distinguano senza ombra di
dubbio la lince da qualsiasi altra specie, anche se ciò non discrimina le altre specie tra
loro. Il pattern cuticolare, nonché la forma delle scaglie, essendo geneticamente
determinati, sono considerati caratteri diagnostici per l’identificazione di famiglie o specie
animali (Chernova, 2002). Per capire se tali misure permettano un’effettiva
discriminazione tra specie, si è proceduto in un’analisi statistica della varianza (con
programma SAS ® ) sulle 6 variabili AREA, ASTR e ASLO, sia dello shield che dello shaft.
Obiettivi nell’analisi statistica sono:
capire se si riscontrano differenze tra le 6 variabili in corrispondenza della zona
corporea di provenienza;
trovare dei range di valori che possano essere di riferimento rispetto alle misure
prese sui campioni incerti.
Sono stati così presi in considerazione 33 peli di lince certi, divisi in 6 categorie (dorso,
ventre, coda, testa, zampa ant., zampa post.) e 21 peli di lince certa di cui però la zona
corporea di provenienza era sconosciuta. Si ricorda che per ciascun pelo sono state
eseguite 60 misure, 20 per AREA, 20 per ASTR e 20 per ASLO, ripartite in shield e shaft.
Si è proceduto in una cluster analysis considerando, da un lato i campioni di lince
di testa e dorso più quelli raccolti su campo (128 totali), e dall’altro, i campioni di
lince solo della testa, più quelli raccolti su campo (122 totali). La cluster analysis
è una tecnica di analisi multivariata attraverso cui è possibile raggruppare le unità
statistiche, in modo da minimizzare la lontananza interna a ciascun gruppo e di
massimizzare quella tra i gruppi. Ad ogni pelo corrispondono 10 misure per
ciascuna delle 6 variabili. Si ottengono per ciascun pelo 10 “vettori”, ognuno dato
dall’insieme delle 6 misure, che verranno attribuiti a vari cluster. Per ciascun pelo si
avranno, quindi, 10 cluster di riferimento, di cui il programma calcolerà il baricentro,
ovvero il cluster finale di appartenenza del pelo, derivante dalla media dei 10 cluster
iniziali.
4.5.2 I quadranti
Per georeferenziare i punti di localizzazione dell’animale, raccolti con la
telemetria, si è usata una carta CTR 1:50.000, la quale permette di visualizzare
tutto l’areale di Ricky. Tale carta è stata elaborata al Dipartimento di Scienze
della Produzione Animale, con il programma MapInfo © .
Sulla carta è stata creata una griglia di quadranti 1x1 km, i quadranti sono 504,
ognuno georeferenziato con le coordinate del suo punto centrale e identificato da
una sigla alfanumerica.
L’operatore deve riportare la propria posizione al momento dell’effettuazione del
fix. Ogni luogo è infatti codificato da coordinate e dal quadrante corrispondente.
Poi, in base ai gradi presi con la bussola, al gain e all’intensità del segnale si può
tracciare una posizione dell’animale sulla cartina Tabacco ® . Secondo passaggio è
riportare dalle cartine tabacco ® alla carta CTR la posizione della lince, allo scopo
di sapere quali quadranti siano stati maggiormente frequentati, e poi inserire nel
database informatico: latitudine, longitudine e codice alfanumerico del punto
individuato.
Sulla carta CTR sono stati infine individuati i quadranti in cui sono state
posizionate le unità di paletti. Ogni stazione ha infatti delle coordinate GPS di
riferimento. Le stazioni durante la prima sessione di lavoro sono comprese in 7
quadranti, mentre per le successive due sessioni i quadranti sono 13, come
riassunto in tabella 6.
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