sviluppo ed utilizzo di modelli ecologici di rete trofica · ecosistema “in salute”, in cui usi...
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Sviluppo ed utilizzo di modelli ecologici di rete trofica
(Yanagi. T., 2008. Material cycling in the coastal Sea)
Dott. Daniele Brigolin
UNIVERSITA’ CA’ FOSCARI VENEZIA DIPARTIMENTO DI SCIENZE AMBIENTALI, INFORMATICA E STATISTICA, CENTRO PER LO STUDIO DEI SISTEMI ESTUARINI E MARINO COSTIERI (CEMAS)
1° parte: gestione degli ecosistemi acquatici di transizione
2° parte: introduzione generale ai modelli matematici in ecologia, e particolare ai modelli di rete trofica;
3° parte: approccio ecosistemico alla gestione della pesca e dell’acquacoltura;
4° parte: esempio di applicazione di un modello semplificato in un'area lagunare in concessione per l'ingrasso della vongola filippina; utilità del modello di rete trofica a supporto della gestione sostenibile della risorsa.
PRINCIPALI SERVIZI E BENEFICI (IN PARTE QUANTIFICABILI IN TERMINI ECONOMICI) FORNITI DAGLI ECOSISTEMI ACQUATICI DI TRANSIZIONE:
‐ Ruolo di nursery di specie nectoniche (di interesse commerciale e non);
‐ Azione naturale di filtro nei confronti di fenomeni di inquinamento(soprattutto arricchimento organico)
‐ Aree elettive per attività di pesca ed acquacoltura
‐ Aree elettive di svernamento e di alimentazione di specie di uccelli
‐ Ruolo di “cuscinetto” e protezione nei confronti delle mareggiate
ELEVATO VALORE NATURALISTICO (flora e
fauna selvatiche)
ECOSISTEMI NATURALI AD
ELEVATA PRODUTTIVITÀ
ECOSISTEMI MODIFICATI (IN GRADO
VARIABILE) DALL’UOMO (es. elevati livelli di arricchimento
organico)
ECOSISTEMI ACQUATICI DI TRANSIZIONE
++ __
GESTIONE DEGLI ECOSISTEMI ACQUATICI DI
TRANSIZIONE
Necessità di un adeguato schema concettuale che
preveda la COESISTENZA di aspetti/prerogative
naturali e delle attività antropiche
POLITICHE E POLITICHE E ““FILOSOFIEFILOSOFIE””GESTIONALIGESTIONALI
PIANIFICAZIONE E PIANIFICAZIONE E DESIGNAZIONIDESIGNAZIONI
PRATICHE GESTIONALIPRATICHE GESTIONALI
Approccio settoriale: ogni attivitApproccio settoriale: ogni attivitàà che insiste su un che insiste su un
dato EAT viene gestita separatamente dalle altredato EAT viene gestita separatamente dalle altre
APPROCCIO INTEGRATO O OLISTICOAPPROCCIO INTEGRATO O OLISTICO
ECOSISTEMA ECOSISTEMA ““IN SALUTEIN SALUTE””, IN CUI USI ED , IN CUI USI ED
UTILIZZATORI SONO PERMESSI E TOLLERATI UTILIZZATORI SONO PERMESSI E TOLLERATI
(( MANTENIMENTO NEL TEMPO DI BENI E SERVIZI MANTENIMENTO NEL TEMPO DI BENI E SERVIZI
ECOSISTEMICI)ECOSISTEMICI)
Superato daSuperato da
Tutte le componenti di un ecosistema di
transizione (fisico-chimiche e biologiche)
sono tra loro interrelate e concatenate e
devono essere gestite in modo che il
sistema sia sostenibile
NECESSITNECESSITÀÀ DI UN APPROCCIO DI UN APPROCCIO ECOSISTEMICOECOSISTEMICO
Questa consapevolezza ha portato ad un filosofia
complessiva della gestione ambientale che incorpora
• SOSTENIBILITÀ
• AZIONE PREVENTIVA
• INTEGRAZIONE DI TUTTI GLI ASPETTI
AMBIENTALI
• DEMOCRATIZZAZIONE (CONSULTAZIONE AMPIA,
TRASPARENTE E PIENAMENTE RSPONSABILE)
GESTIONE DEGLI EAT
PASSA ATTRAVERSO LA GESTIONE (E
PROTEZIONE) DEL BACINO DRENANTE E
DELL’AREA MARINA PROSPICENTE
PIANI DI GESTIONE A LIVELLO DI DISTRETTO PIANI DI GESTIONE A LIVELLO DI DISTRETTO IDROGRAFICO IDROGRAFICO (DIRETTIVA QUADRO SULLE (DIRETTIVA QUADRO SULLE
ACQUE, WFD) ACQUE, WFD)
MISURE DI MITIGAZIONE MISURE DI MITIGAZIONE per mitigare gli per mitigare gli effetti negativi delle attiviteffetti negativi delle attivitàà umane su gli EATumane su gli EAT
Quando questo non Quando questo non èè possibile o sufficiente possibile o sufficiente (( scomparsa di habitat tipici) scomparsa di habitat tipici)
COMPENSAZIONE COMPENSAZIONE creazione o ripristino creazione o ripristino di habitat , di habitat , per compensare altrove gli effetti per compensare altrove gli effetti
della perdita di habitat alldella perdita di habitat all’’interno dellinterno dell’’EATEAT
ventoventomareemaree
subsidenza, subsidenza, eustatismoeustatismo
pesca e pesca e acquacolturaacquacoltura
turismoturismoindustriaindustria
popolazione popolazione residenteresidente
agricoltura, agricoltura, zootecniazootecnia
commerci commerci marittimimarittimi
attivitattivitààvenatoriavenatoria
FOR
ZAN
TI naturali antropiche
moto ondoso moto ondoso erosioneerosione carichi carichi
inquinantiinquinanti
urbanizzazioneurbanizzazione
specie specie alloctonealloctone
PR
ES
SIO
NI
habitathabitat
fitoplancton, macroalghe e fitoplancton, macroalghe e fanerogamefanerogame
ittiofaunaittiofauna
vegetazione vegetazione terrestreterrestre
zoobenthoszoobenthos
avifaunaavifaunaSTA
TI
degrado e frammentazione degrado e frammentazione habitathabitat
alterazione alterazione rapporti fra rapporti fra
speciespecie
scomparsa scomparsa di speciedi specie
IMP
ATT
IRISPOSTERISPOSTE
regolamentazione regolamentazione attivitattivitàà di caccia di caccia
e pescae pesca
ricostruzione e ricostruzione e restauro restauro
ambientaleambientale
elaborazione ed elaborazione ed applicazione di applicazione di
piani di gestionepiani di gestione
sensibilizzazione sensibilizzazione ambientaleambientale
monitoraggimonitoraggi
•• EFFETTI NEGATIVI DI PESCA E EFFETTI NEGATIVI DI PESCA E
ACQUACOLTURA:ACQUACOLTURA:
Almeno Almeno parzialmente REVERSIBILIparzialmente REVERSIBILI
GESTIONE SOSTENIBILEGESTIONE SOSTENIBILE delle risorse delle risorse
alieutiche alieutiche
Interventi di Interventi di MITIGAZIONEMITIGAZIONE
• Modelli matematici -> largamente utilizzati in diverse aree dell’ecologia, delle scienze della terra e della chimica ambientale
• Di importanza chiave per le scienze del clima, in quanto rappresentano gli unici strumenti a nostra disposizione per realizzare delle previsioni circa il futuro del nostro clima.
Questa lezione intende fornire delle idee di base sui modelli deterministici, portando esempi di sviluppo ed applicazione di modelli metabolici di accrescimento, e di interazione tra individui nello spazio.
Un modello matematico può essere definito come un archivio di ipotesi (Beck), o come un “insieme di assunzioni”.
Queste ipotesi devono essere espresse in termini quantitativi, mediante il linguaggio matematico.
Esiste quindi una differenza tra:
Modelli concettuali e modelli matematici
Entrambi possono essere derivati da principi generali, ma solo i secondi ci garantiscono la possibilità di confrontare le nostre previsioni con delle osservazioni.
In questo modo, la nostra comprensione generale di un determinato sistema (che sia al livello di individuo, popolazione, comunità, ecosistema, paesaggio..) può essere testata (verificata), ed, eventualmente, aggiornata.
Se volete fare un modello
Stabilite obiettivi chiari, in relazione al problema che state studiando.
In ecologia, i sistemi studiati sono spesso molto complessi. Ad esempio, la crescita di un gruppo di individui può essere limitata da limitate disponibilità trofiche, quella di un altro da condizioni ambientali scarsamente favorevoli (ad es. basse concentrazioni di ossigeno disciolto in acqua). In questo caso ci serviranno due modelli diversi, che potremo in un momento successivo combinare assieme, se necessario.
• Pensate al livello di “sistema”
Identificare il sistema, i suoi confini, e cosa viene scambiato attraverso questi è il primo passo verso la costruzione di un modello. Volendo costruire un modello del funzionamento di un habitat costiero a fondale sabbioso, dove poniamo ad esempio il limite del nostro “sistema”?
• Obiettivi + sistema ci aiutano a definire i nostri descrittori, che si usa chiamare “variabili di stato”
Problema: gestione di uno stagno
Afflusso d’acqua
Run‐off
Pioggia
Sorgenti/uscite dal sistema:
Evaporazione
Deflusso d’acqua
Prelievo d’acqua per irrigazione
Se non siamo interessati alla qualità delle acque, ed assumiamo che i confini dello stagno rimangano costanti nel tempo, allora possiamo considerare una sola variabile di stato: la profondità dell’acqua, x.
Problema: gestione della qualità dell’acqua (trasformo lo stagno in un allevamento)DO: Ossigeno disciolto
Entrata DO
Concentrazione di DO nelle acque in afflusso
Sorgenti/uscite dal sistemaRi‐areazione
Fotosintesi
Degradazione della materia organica (cibo+feci)
Uscita DO
Concentrazione di DO nelle acque in deflusso
Se, invece, ci interessa la qualità delle acque, siamo costretti a descrivere lo stato del sistema (lo stagno) prendendo in considerazione altre variabili, come ad esempio l’ossigeno disciolto.
Le funzioni forzanti influenzano la dinamica delle variabili di stato, ma non sono al loro volta influenzate da queste
L’evoluzione nel tempo delle funzioni forzanti di solito è conosciuta (misurata). Questa fa parte degli input del modello, e cioè delle informazioni che devono essere fornite in partenza.
Quindi
Variabili di stato: l’insieme di grandezze che ci permette di descrivere in ogni momento lo stato del sistema (peso, lunghezza,..);
Forzanti: ci permettono di descrivere l’interazione del sistema aperto (scambia materia ed energia) con l’ambiente esterno (ad esempio la temperatura).
Sistema: è la parte delimitata del mondo, che stiamo studiando, in questo caso la cozza;
Parametri: ci permettono di applicare la nostra descrizione del sistema ad una determinata situazione reale (la crescita di una cozza oppure di un salmone..)
Calibrazione: cerchiamo i valori di uno o piùparametri, che permettono di ottenere il miglior accordo tra modello e dati sperimentali misurati.
Validazione: una volta calibrato, il modello viene testato confrontandone le previsioni con insiemi di dati indipendenti (comprensivi sia delle forzanti che dei dati di output).
I parametri in questa fase vengono mantenuti ai valori stimati in calibrazione.
In definitiva, questi sono i passi principali da compiere per costruire un modello:
1) Identificare la struttura (modello concettuale)
2) Stima dei parametri
3) Validazione (verifica del modello)
(la cosa si può però complicare..)
Problema: validazione dei modelli
• Vogliamo assicurarci che i nostri modelli sia rappresentazioni “soddisfacenti” del mondo reale;
• Vogliamo apprendere circa il funzionamento del mondo reale;
• Vogliamo catturare gli elementi chiave dell’organizzazione interna del sistema reale;
• Vogliamo catturare i meccanismi che generano struttura e dinamiche del mondo reale.
Food-web model: ProcessesRespirazione
Consumo
Feci ed altri scari metabolici
Mortalità da pesca
Altra mortalità
predazione
Assuming no year-to-year biomass changes:
- Predazione- Altra mortalità- Mortalità da pesca- Export
= 0
+ Consumo- Feci- Respirazione
Mass Balance equations
Scriviamo il tutto in formule:
+ Cons. – Eg. – Resp. – Pred. - Other mort. - Fish. Mort. – Exp. = 0
ΦQ – ΦE – ΦR – ΦP – ΦM – ΦF – ΦO = 0
Dove Φ (phi) rappresenta un generico flusso
ΦQ – ΦE – ΦR – ΦP – ΦM – ΦF – ΦO = 0
Possiamo pensare che ciascun flusso Φ sia proporzionale alla biomassa del comparto studiato presente in laguna, ad esempio:
ΦQ = R x B
R in questo caso rappresenta un tasso di consumo, e ha come unità di misura [1/anno]
POSSO APPLICARE LO STESSO RAGIONAMENTO A TUTTI GLI ALTRI TERMINI!!
BIOMASSA
Alla fine la mia equazione di partenza diventa:
R1X B – R2
X B – R3X B – …= 0
Ricordiamoci che questa equazione di bilancio di massa si riferisce ad un solo comparto della rete trofica (nell’esempio pesci planctivori)
R11X B1 – R21
X B1 – R31X B1 – …= 0
Posso scrivere la stessa cosa per ciascuno degli altri comparti:
R12X B2 – R22
X B2 – R32X B2 – …= 0
R13X B3 – R23
X B3 – R33X B3 – …= 0
R14X B4 – R24
X B4 – R34X B4 – …= 0
Ricordiamoci che:
ΦQ – ΦE – ΦR – ΦP – ΦM – ΦF – ΦO = 0
E’ il flusso entrante di preda ingerita
E’ il flusso uscente dal comparto a causa dei predatori di livello trofico superiore
R11X B1 – R21
X B1 – R31X B1 – …= 0
Quindi tutte le nostre equazioni sono in qualche modo “collegate”
R12X B2 – R22
X B2 – R32X B2 – …= 0
R13X B3 – R23
X B3 – R33X B3 – …= 0
R14X B4 – R24
X B4 – R34X B4 – …= 0
R11X B1 – R21
X B1 – R31X B1 – …= 0
In matematica si parla di sistema di equazioni lineari:
R12X B2 – R22
X B2 – R32X B2 – …= 0
R13X B3 – R23
X B3 – R33X B3 – …= 0
R14X B4 – R24
X B4 – R34X B4 – …= 0
Termini noti
Coefficienti
Incognite
Il sistema di equazioni visto sopra può essere anche molto complesso:Ad esempio, per una rete lagunare a 32 comparti è stato necessario stimare più di 300 flussi.
In passato ci siamo interessati all’applicazione ed al confronto tra diversi metodi di soluzione del sistema di equazione
Risolvere il sistema di equazioni ci permette di trovare il valore di tutti i flussi all’interno dell’ecosistema lagunare (semplificato)!!!
Energy flux
-Biomasse dei maggiori componenti della rete trofica, inclusi i produttori rimari ed i consumatori
Energy flux
Energy stock
Dati di partenza
E.g. Macrobenthos samples
Aggregazione in gruppi trofici
Detritivorous
Herbivorous
Filter feeders
Carnivorous
Mixed feeders
List of speciesBiomassabundance
Tipologia dei risultati: flussi di energia
Prod. Cons. Resp. Escrez. Predaz. Mort. Nat. Catture
FIB 7.43 5.55 1.88PHP 2.02 1.92 0.10ZOO 0.96 1.92 0.77 0.19 0.91 0.05MEI 2.07 4.14 1.15 0.92 1.96 0.10MFF 0.25 2.16 1.70 0.22 0.02 0.23MDT 0.49 4.17 3.27 0.42 0.08 0.41MMF 0.61 1.13 0.45 0.06 0.50 0.11MHR 1.04 2.07 0.83 0.21 0.46 0.58MOP 0.06 0.11 0.04 0.01 0.05 0.00NHZ 0.06 0.12 0.02 0.04 0.03 0.00 0.03NMI 0.21 0.42 0.08 0.13 0.05 0.01 0.15NMA 0.17 0.33 0.13 0.03 0.03 0.01 0.13NDT 2.32 4.65 0.93 1.39 0.57 0.12 1.64NHP 0.35 0.71 0.28 0.07 0.00 0.02 0.33BRD 0.01 0.03 0.01 0.00 0.01
Flussi [kJ m-2 d-1]
Come viene distribuita l’energia all’interno di ciascun gruppo
flussi di energia tra le diverse specie
DET FIB PHP ZOO MEI MFF MDT MMF MHR MOP NHZ NMI NMA NDT NHP BRD
DET 4.09 2.43 4.85 1.02 0.00 0.02 3.30FIB 5.33 2.43 0.87 5.42 0.92PHP 0.14 1.85 0.04 0.05 0.08ZOO 1.06 0.11 0.04 0.04 0.12 0.04 0.73MEI 2.17 0.87 0.84 0.82 0.09 0.42 0.73MFF 0.98 0.23 0.09 0.23 0.02MDT 1.93 0.44 0.11 0.29 0.02MMF 0.44 0.94 0.09 0.32 0.02MHR 2.67 0.98 0.09 0.23 0.02MOP 0.04 0.00 0.00 0.05 0.00NHZ 0.04 0.02 0.00NMI 0.14 0.00 0.00 0.04 0.00NMA 0.11 0.03 0.00NDT 1.68 0.57 0.02NHP 0.23 0.01BRD 0.03
Flussi [kJ m-2 d-1]
Chi mangia cosa?
Livelli trofici dei gruppiEs: Come cambia il livello trofico della Volpina in relazione a diverse disponibilità di cibo?
I II III
TrophicLevel Predation
Consumption
IV
Respiration
Flux to det (other mortality; metabolic losses)
biomass
Flux [kJ m-2 d-1]
OD
1.07
9.45
1.984.84
0.46
8.64 0.61 0.43
2.60.1
9.80
6.97
2477.8 269.8 26.1 38.6
Stock [kJ m-2]
production
burial, exchange at the inlet (EXPORT)Organic loads from the drainage basin(IMPORT)
recycling
1.64 0.18 0.46
2.34 0.17
catch
Export birds
0.500.58
0.03
0.36
0.15
0.00
0.03
Schema sintetico del funzionamento del sistema “valle da pesca”
Indicatori di funzionamento dell’ecosistema
PP tot [kj m-2 d-1] 9.45PP tot / Resp tot [-] 0.98
Total System Throughput [kj m-2 d-1] 53.38Ascendency (A) [flowbits] 90.52Ascendency/Capacity ratio 37%P TL4 (Hp+Pb) [kj m-2 d-1] 0.46Finn's CI [%TST] 0.14Catches [kj m-2 d-1] 2.28Catches/NPP [-] 0.24
2000-2005
Molto utili da un punto di vista gestionale, per stabilire “come sta” il mio ecosistema – simili ai valori risultanti da un esame del sangue
Altro esempio di applicazione dei modelli di rete trofica in laguna nel contesto della gestione risorse alieutiche
Vongola filippina
Adriatic Sea
Venice
E’ stata introdotta in laguna di Venezia negli anni ‘80 ed èdiventata il target di un’attivitàdi pesca molto profiqua durante gli anni ‘90
1990-2000 Pesca in regime di libero accesso
Storia
Zentilin et al. (2008)
1995-2000 Picco e subitanea caduta delle catture
2000-on nuovo livello delle catture
1983 Introduzione
x 10
3
Risposte gestionaliIntroduzione delle aree in concessione, dando la possibilità di gestire la risorsa dietro pagamento di una tassa annuale.
Fino ad oggi questa strategia non ha portato ad un recupero delle catture
2010 Manila clam leased areas in the Northern lagoon
fromhttp://www.gral.venezia.it/website/
Le catture non si sono riprese..Perché?
Possibili spiegazioni:
http://www.youtube.com/watch?v=kbuwWGW4zCM
Pesca illegale nelle zone in cui è vietato Ridotta
disponibilitàdi seme
Lento recupero delle aree di accrescimento
del seme
Cambio radicale nell’ecologia
lagunareCarenza di cibo
Problema di sostentamentodella produzione
Utilizzo dei modelli di rete in questo contesto
Ci siamo focalizzati sugli effetti di un cambiamento nella composizione della comunità di produttori primari sulle risorse a diposizione della vongola:
x 10
3
Risultati
0.19 (MfB+Phy)
All fluxes are in [ kJ L-1 d-1 ]
0.05 (Microzoo)0.58 (Org.Det.)
0.15 (Bactpl)
Tot. Consumption 0.97
Respiratory losses 0.57
Losses to detritus 0.11
Fishing mortality 0.1
Predation 0.19
Dieta della vongolaENERGY MASS
Mediante il modello realizzato i risultati si possono convertire da massa ad energia
PHY+MFB
BACT
ZOO
ORGANIC DET
PHY+MFB
BACT
ZOO
ORGANIC DET
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