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Tutela ambientale del Lago Trasimeno - ARPA Umbria

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2 . E c o l o g i a<br />

1 1 1<br />

cità di cause interagenti: tra queste, i dati<br />

di letteratura indicano principalmente la<br />

stabilizzazione artificiale dei livelli lacustri,<br />

l’inquinamento <strong>del</strong>le acque e <strong>del</strong><br />

sedimento, i danni indotti da parassiti,<br />

il disturbo meccanico da parte <strong>del</strong> moto<br />

ondoso causato dalla navigazione, il<br />

consumo da parte di erbivori, la scarsa<br />

diversità genetica (si tratta infatti di una<br />

specie a propagazione prevalentemente<br />

vegetativa).<br />

6.3. Analisi condotte al lago<br />

<strong>Trasimeno</strong><br />

A partire dal 2006, i canneti <strong>del</strong> lago<br />

<strong>Trasimeno</strong> sono stati oggetto di un’indagine<br />

finalizzata a formulare una diagnosi<br />

sullo stato di conservazione <strong>del</strong>l’ecosistema<br />

palustre. In particolare, si è cercato<br />

di verificare e quantificare la presenza di<br />

sintomi di declino e la loro affinità con<br />

il fenomeno diffuso in Europa centrosettentrionale,<br />

allo scopo di verificare<br />

l’eventuale presenza di die-back anche in<br />

un contesto bioclimatico mediterraneo.<br />

Lo studio è partito dall’individuazione<br />

di 7 siti rappresentativi <strong>del</strong>la diversità<br />

fitocenotica ed <strong>ambientale</strong> dei canneti<br />

<strong>del</strong> <strong>Trasimeno</strong>, nei quali la vegetazione<br />

palustre avesse superficie sufficientemente<br />

ampia da consentire al suo interno<br />

l’individuazione di punti di campionamento<br />

distanti dalle aree maggiormente<br />

antropizzate. I siti risultano ubicati<br />

nelle seguenti località (tra parentesi la<br />

sigla utilizzata per ciascun sito): La Valle<br />

di S. Savino (OAS), Poggio di Braccio<br />

(BRA), Porto di Panicarola (POR),<br />

Rio Pescia (POM), Castiglione <strong>del</strong> <strong>Lago</strong><br />

(IDR), Borghetto (BOR), Passignano<br />

(PAS) (fig. 1). Nei siti sono quindi stati<br />

individuati, con modalità casuale, 19<br />

plot di superficie pari a 1 m 2 destinati a<br />

monitoraggio periodico, effettuato negli<br />

anni 2006, 2007, 2009 e tuttora in<br />

corso. Sulla base <strong>del</strong>le conoscenze esistenti<br />

è stata selezionata una rosa di plant<br />

traits, sintomatici <strong>del</strong> fenomeno di moria<br />

dei canneti come descritto in letteratura,<br />

sui quali è stata effettuata l’attività di<br />

monitoraggio. Tipologia di parametri e<br />

modalità di monitoraggio sono descritti<br />

nel seguito.<br />

6.3.1. Analisi macromorfologica<br />

I parametri utilizzati nelle indagini<br />

macromorfologiche comprendono: diametro<br />

e altezza dei culmi di cannuccia,<br />

numero di nodi, fenologia <strong>del</strong>la fioritura<br />

e presenza di gemme apicali morte,<br />

monitorati a cadenza quindicinale nel<br />

periodo compreso tra inizio aprile e fine<br />

agosto; densità di culmi, anomalie di<br />

sviluppo <strong>del</strong>l’apparato radicale, presenza<br />

<strong>del</strong>l’habitus di accrescimento per cespi<br />

(clumping), monitorati annualmente alla<br />

fine di agosto. Dai dati precedenti sono<br />

stati calcolati i tassi di accrescimento <strong>del</strong><br />

diametro, <strong>del</strong>l’altezza e <strong>del</strong> numero di<br />

nodi dei culmi.<br />

I dati macromorfologici raccolti nel<br />

periodo 2006-2007 sono stati utilizzati<br />

per costruire una matrice (13 traits x 19<br />

plots) a cui sono state applicate procedure<br />

di analisi multivariata (Gigante et<br />

al., 2011a). La strategia seguita è stata la<br />

seguente: riduzione <strong>del</strong>la dimensionalità<br />

dei dati tramite PCA ed individuazione<br />

<strong>del</strong>le componenti che maggiormente<br />

spiegano la varianza totale; utilizzo di<br />

fuzzy clustering, fuzzy c-means (Bezdek, 1981)<br />

sulle componenti principali selezionate;<br />

identificazione <strong>del</strong>la partizione ottimale<br />

mediante applicazione <strong>del</strong>l’Indice<br />

di Dunn (1974); individuazione <strong>del</strong>la<br />

partizione booleana dei plots indotta<br />

dall’analisi fuzzy; descrizione dei clusters<br />

<strong>del</strong>la partizione ottimale sulla base dei<br />

centroidi <strong>del</strong>le variabili originali, attraverso<br />

la media pesata <strong>del</strong>le singole variabili,<br />

per i gradi di appartenenza <strong>del</strong>le<br />

stazioni al cluster maggiori di 0,39. Per<br />

l’analisi dei dati è stato utilizzato il pacchetto<br />

SYN-TAX 5,0 (Podani, 1993).

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