Studio e modellizzazione ecologica del Golfo Interno di Olbia per la realizzazione delle attività di maricoltura

attività previste

analisi dei dati

Poichè il fine principale di questo studio è la valutazione degli effetti ecologici del confinamento dell'ecosistema studiato e delle attività che in esso vengono praticate, è evidente che l'analisi dei dati sarà soprattutto mirata all'identificazione, alla descrizione ed al confronto dei gradienti mono- e multidimensionali presenti nel sistema. In particolare, facendo riferimento a momenti stagionali ed a condizioni idrografiche omologhe, si confronteranno le strutture spaziali rilevate.

A questo fine si prevede di utilizzare le più adeguate tecniche di analisi spaziale, con particolare riferimento ai correlogrammi di Moran (Moran, 1950; Cliff & Ord, 1973) ed all'analisi della cross-correlation per gli insiemi di serie monovariate ed al test di Mantel (Mantel, 1967) per i confronti multivariati.

Più in generale, soprattutto in riferimento all'analisi della struttura delle comunità, l'analisi dei dati sarà basata sulle tecniche più avanzate fra quelle utilizzate in Ecologia (Field et al., 1987).

In particolare, per ciò che riguarda le tecniche di ordinamento si farà ricorso principalmente all'Analisi delle Corrispondenze nella sua forma originale (Benzecri e coll., 1980) o detrendizzata (Hill & Gauch, 1980), ma saranno anche utilizzate di volta in volte le tecniche più adatte alla particolare natura dei dati, come ad esempio il Multidimensional Scaling non metrico (Kruskal, 1964), laddove fosse necessario l'uso di coefficienti di similarità non metrici.

Per ciò che riguarda l'identificazione di comparti spaziali ecologicamente omogenei si utilizzeranno preferenzialmente tecniche di clustering gerarchico, eventualmente imponendo un vincolo di contiguità spaziale (Legendre & Legendre, 1984).

Infine, l'analisi delle relazioni fra diversi insiemi di descrittori (es. biotici ed abiotici) sarà basata sulle tecniche di analisi della co-inerzia (es. Dolédec & Chessel, 1994).

BENZECRI J.P. e coll., 1980. L'Analyse des données, vol. 2, L'analyse des correspondances. Dunod, Paris, 628 pp.
CLIFF A.D. & ORD J.K:, 1973. Spatial autocorrelation. Pion, London , 175 pp.
DOLÉDEC S. & CHESSEL D., 1994. Co-inrtia analysis: an alternative method for studying species-environment relationships. Freshwater Biology, 31: 277-294.
FIELD J.G., GREEN R.H., DE L. ANDRADE F.A., FRESI E., GROS P., McARDLE B.H., SCARDI M. e WARTENBERG D., 1987. Numerical Ecology: developments for studying the benthos. In: Developments in Numerical Ecology, p. 485-494. Legendre P. e Legendre L. edit., NATO ASI Series vol. G14, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
HILL M.O. & GAUCH H.G., Jr., 1980. Detrended correspondence analysis, an improved ordination technique. Vegetatio, 42:47-58.
KRUSKAL J.B., 1964. Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika, 29: 1-27.
LEGENDRE P. & LEGENDRE L., 1984. Postglacial dispersal of freshwater fishes in the Quebec peninsula. Can. J. Fish. Aquat. Sci., 41: 1781-1802.
MANTEL N., 1967. The detection of desease clustering and a generalized regression approach. Canc. Res., 27: 209-220.
MORAN P.A.P., 1950. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37: 17-23.

 

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