distribuzione e stato del lupo (canis lupus) in liguria
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distribuzione e stato del lupo (canis lupus) in liguria
Regione Liguria Parco Naturale Regionale dell’Antola Dipartimento di Biologia Animale – Università di Pavia DISTRIBUZIONE E STATO DEL LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA Fotografia di Luca Nelli (2007) DICEMBRE 2008 A CURA DI ALBERTO MERIGGI E PIETRO MILANESI DIPARTIMENTO DI BIOLOGIA ANIMALE UNIVERSITÀ DI PAVIA CON LA COLLABORAZIONE DI LAURA SCHENONE DÉSIRÉE SIGNORELLI PATRIZIA GAVAGNIN UBALDO RICCI ENTE PARCO DELL’ANTOLA 1 INDICE DISTRIBUZIONE E STATO DEL LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA 1) PREMESSA Pag. 3 2) AREA DI STUDIO Pag. 5 3) METODI Pag. 9 3.1) Raccolta dei dati Pag. 9 3.2) Elaborazioni e analisi statistiche Pag. 9 4) RISULTATI Pag. 14 4.1) Distribuzione delle osservazioni Pag. 14 4.2) Abbondanza del lupo in Liguria Pag. 26 4.3) Uso dello spazio e dell’habitat Pag. 28 4.4) Fattori influenzanti la presenza del lupo in Liguria Pag. 38 4.5) Monitoraggio genetico del lupo Pag. 43 5) DISCUSSIONE E CONCLUSIONI Pag. 45 6) OPERE CITATE Pag. 51 STATO D’AVANZAMENTO DELLA SECONDA FASE DEL PROGETTO “IL LUPO IN LIGURIA” Pag. 54 2 DISTRIBUZIONE E STATO DEL LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA 1) Premessa La ricolonizzazione dell’Appennino ligure da parte del lupo è avvenuta dalla metà degli anni ’80 ed è iniziata dalle province di Genova e La Spezia; rapidamente, però, la specie è ricomparsa nella porzione occidentale del territorio ligure, con avvistamenti e segnalazioni di vario tipo nel Savonese (Monte Beigua) e nell’Imperiese, al confine con la Francia. Già alla fine degli anni ’80 il lupo poteva essere ritenuto presente in tutte le aree idonee altoappenniniche della Liguria, con una distribuzione alquanto discontinua e, per certi aspetti, difficile da spiegare. La discontinuità dell’occupazione del territorio ligure poteva, in realtà, essere solo apparente e dovuta alla mancanza di un sistematico monitoraggio e di una costante raccolta di informazioni, oppure dovuta a fattori ecologici locali che rendevano alcune aree non idonee ad una presenza stabile della specie. Infatti, ricerche scientifiche sistematiche sulla distribuzione ed ecologia del predatore sono state condotte a partire dal 1987 solamente in provincia di Genova e, successivamente, in provincia di La Spezia, mentre a Imperia e Savona vi è stata solamente una raccolta estemporanea di notizie e segnalazioni da parte di appassionati e naturalisti dilettanti (Meriggi et al. 1991, 1995, 1996 a e b, Schenone et al. 2004, Schenone e Meriggi 2007). D’altra parte, con uno studio effettuato su diverse aree di presenza del lupo nell’Appennino settentrionale, era stato messo in evidenza come la presenza stabile della specie dipendesse in gran parte dalla disponibilità di zone sicure per la riproduzione e dall’abbondanza di ungulati selvatici e domestici, come principali specie preda (Massolo e Meriggi 1998). La ricomparsa del lupo in Liguria come in altre zone di ricolonizzazione spontanea, ha innescato un aspro conflitto con le popolazioni umane residenti, dalle quali la presenza dei predatori è vista come un elemento negativo che rende ancor più difficile mantenere le residue attività economiche agro-pastorali, esistenti su un territorio scarsamente produttivo e difficile da sfruttare. I conflitti tra lupo e uomo nascono sia che il predatore utilizzi prede domestiche (bestiame), sia che si alimenti di prede selvatiche (ungulati selvatici). Nel primo caso il lupo causa un danno economico diretto o indiretto alla zootecnia che spesso nelle aree montane costituisce la principale attività economica per la popolazione residente; nel secondo il conflitto si instaura per la presunta competizione con l’attività venatoria, per la quale in Italia le diverse specie di ungulati selvatici stanno diventando sempre più importanti. 3 Nonostante la ricolonizzazione spontanea del territorio ligure, il lupo è da considerarsi ancora soggetto a grave minaccia a causa dei conflitti con le attività umane che il comportamento predatorio della specie innesca e che portano ad una persecuzione illegale, la quale, a sua volta, rende instabile la colonizzazione, in particolare nelle aree fortemente interessate dalla zootecnia (Genovesi 2002). Dal punto di vista della conservazione della specie, l’Appennino ligure è da considerarsi una zona chiave per l’espansione dell’areale italiano; infatti proprio da qui il lupo ha iniziato ad espandersi sulle Alpi occidentali e, successivamente, in quelle centrali. L’aspettativa è il ricongiungimento della popolazione italiana con quella dei Balcani; questo evento porrebbe fine al lungo isolamento cui è stato sottoposto il lupo in Italia con possibili danni al patrimonio genetico della popolazione. L’Appennino ligure rappresenta, quindi, un corridoio ecologico importante per la specie; per questo, è fondamentale conoscere nel dettaglio le modalità di occupazione del territorio da parte del lupo, nonché individuare i nuclei riproduttivi stabili e i fattori che determinano la presenza della specie e la predazione sul bestiame. Con questi scopi la Regione Liguria ha avviato nel 2007, con D.G.R. n. 1328 del 24/11/2006, la prima fase del progetto “Il Lupo in Liguria” (Azioni per la conoscenza e la tutela della specie, per la prevenzione dei danni al bestiame e per l’attuazione di un regime di coesistenza tra il lupo e le attività economiche). Si tratta del primo progetto organico a livello regionale riguardante una specie importante per la conservazione come il lupo e del primo tentativo di acquisire conoscenze dettagliate sulla specie e sul suo impatto sulla zootecnia, per poter definire una strategia gestionale che mitighi e risolva i conflitti. Il progetto, coordinato dal Parco Naturale Regionale dell’Antola, ha coinvolto diversi soggetti: in primo luogo le province e i parchi regionali presenti sul territorio, ma anche le associazioni di categoria (associazioni allevatori, venatorie, protezionistiche, ecc.) che possono assumere un ruolo molto importante nella raccolta dei dati, nella definizione delle problematiche e nella predisposizione di strategie gestionali finalizzate alla risoluzione dei conflitti. La prima fase del progetto è partita nel gennaio del 2007 ed è terminata ad aprile del 2008; da settembre 2008 è iniziata la seconda fase, per la quale sono stati ridefiniti nel dettaglio gli obiettivi ed è stato modificato il protocollo di monitoraggio, per ottenere una copertura più completa ed omogenea del territorio regionale. In questa relazione sono contenuti i risultati della prima fase del progetto e quelli relativi alla stagione autunnale del 2008. 4 2) Area di studio L’area all’interno della quale è stato effettuato lo studio coincide con il territorio della regione Liguria. La regione si estende per 5343 km2 tra il mare e il crinale appenninico, confinando a Ovest con la Francia, a Nord con il Piemonte e l’Emilia-Romagna e a Est con la Toscana. Il territorio si presenta molto vario e diversificato a causa del marcato dislivello esistente tra la linea costiera e il confine regionale interno; infatti le quote variano da 0 a 2100 m s.l.m. La maggior parte della regione (36%) è compresa entro i 400 m di quota e tra i 400 e gli 800 m (35%). Le fasce altimetriche più elevate sono progressivamente meno rappresentate: tra gli 800 e i 1200 m s.l.m. si trova il 21% del territorio e solo l’8,5% è a quote superiori. Le esposizioni prevalenti sono Sud-Est, Sud e Sud-Ovest che sommate arrivano al 45,2% della regione, mentre le esposizioni Nord-Ovest, Nord e Nord-Est raggiungono appena il 18,8%; a Est è esposto il 13,1% del territorio regionale e a Ovest l’11,4% (Figg. 1 e 2). Ai diversi livelli altitudinali corrispondono fasce climatiche differenti: il clima è tipicamente mediterraneo nella zona costiera e nell’immediato entroterra, sub-mediterraneo, a quote intermedie, e di tipo sub-oceanico nella parte montana. In generale le precipitazioni sono concentrate in primavera e in autunno e aumentano con la quota, risultando più distribuite nell’arco dell’anno, ma sempre con un minimo estivo. In estate e nelle ore più calde si ha la formazione di nubi orografiche, che in genere non danno fenomeni, e in autunno e inverno è frequente la formazione di galaverna. Le nevicate sono meno abbondanti che in passato ma in alcuni anni si possono avere precipitazioni nevose di oltre 1 metro per singolo evento (Bernardello e Martini 1999). Dal punto di vista dell’uso del suolo la regione si caratterizza per l’elevata copertura forestale che arriva oltre il 70% della superficie totale, con scarse variazioni nelle quattro province, e per la ridotta presenza di aree urbanizzate, molto concentrate, però, sulla costa e nelle principali vallate dove esistono importanti vie di comunicazione (Tab. 1, Fig. 3). Le zone coltivate sono limitate e collocate nelle aree più accessibili e generalmente nell’immediato entroterra a bassa quota. Tra queste, di notevole importanza sono gli oliveti, che in provincia di Imperia arrivano quasi al 13% della superficie totale, e le coltivazioni floro-vivaistiche, anch’esse particolarmente sviluppate a Imperia. 5 Fig. 1 - Altimetria del territorio della regione Liguria Fig. 2 - Esposizioni prevalenti del territorio della regione Liguria 6 La popolazione umana dall’ultimo dopoguerra si è concentrata nei centri abitati più grandi e sulla costa oppure è emigrata; questo ha causato l’abbandono e lo spopolamento di molti comuni montani, con conseguente abbandono delle attività agricole tradizionali. Molti coltivi stanno andando incontro a una rinaturalizzazione spontanea e molte aree un tempo adibite a pascolo sono sempre meno sfruttate dalla zootecnia. Tutto ciò ha portato ad una maggiore naturalità degli ambienti alto-collinari e montani e a condizioni più favorevoli alla presenza degli ungulati selvatici, tra cui, in particolare il cinghiale e il capriolo (Schenone e Meriggi 2007). Tab. 1 - Percentuali delle classi d’uso del suolo nelle quattro province e nel territorio regionale (CORINE Land Cover III livello) Uso suolo Genova Imperia La Spezia Savona Regione Aree urbanizzate 4,6 2,4 3,8 4,1 3,9 Coltivi 2,1 6,7 6,9 7,5 5,4 Coltivi con spazi naturali 7,1 6,1 8,5 3,3 6,0 Oliveti 3,5 12,7 5,2 2,9 5,6 Vigneti 0,0 0,0 0,7 0,0 0,1 Boschi di latifoglie 55,0 17,9 23,3 57,0 42,5 Boschi di conifere 1,7 3,3 2,4 1,6 2,1 Boschi misti 10,3 23,4 41,8 10,9 18,4 Vegetazione in evoluzione 5,8 13,7 3,8 6,9 7,5 Brughiere e cespuglieti 0,3 0,5 0,0 0,0 0,2 Vegetazione a sclerofille 0,6 2,5 0,9 1,7 1,4 Vegetazione rada 0,5 1,0 0,0 0,2 0,4 Prato-pascoli 8,2 9,5 2,2 3,7 6,2 Rocce nude 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 Aree percorse da incendi 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Bacini idrici 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 Corsi d'acqua 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0 Spiagge e dune 0,0 0,2 0,2 0,1 0,1 Zone umide 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 7 Fig. 3 - Uso del suolo della regione Liguria (Corine Land Cover III livello) 8 3) Metodi 3.1) Raccolta dei dati Da gennaio 2007 ad aprile 2008 sono stati ricercati i segni di presenza del lupo su percorsi (transetti) tracciati su sentieri e perlustrati con frequenza variabile, ma con un minimo di una volta per stagione. L’attività di monitoraggio è stata di tipo intensivo laddove era stata individuata la presenza di branchi di lupo o la presenza continua di individui solitari (area di presenza stabile) e di tipo estensivo, nelle aree non ancora indagate o dove si riteneva che la specie non fosse presente in modo stabile. Sui transetti sono stati ricercati e registrati tutti i tipi di segni di presenza, vale a dire escrementi, impronte,marcature con urina, predazioni su animali selvatici e sul bestiame. Inoltre, sono state raccolte e registrate tutte le segnalazioni di terzi riguardanti avvistamenti, ululati, predazioni sul bestiame e i lupi abbattuti illegalmente, provenienti da tutta la regione. Una piccola porzione degli escrementi freschi è stata conservata in alcool etilico a 90° e inviata all’Istituto Nazionale della Fauna Selvatica per le analisi genetiche. 3.2) Elaborazioni e analisi statistiche 3.2.1) Distribuzione delle osservazioni Le osservazioni di segni di presenza, registrate sui transetti, e le segnalazioni pervenute, verificate per la loro attendibilità, sono state ripartite per tipo di osservazione e per provincia, comune, anno di studio, stagione e mese. Inoltre sono state verificate le differenze nella frequenza dei diversi tipi di osservazione tra province e stagioni mediante il test del chi-quadrato per tabelle di contingenza. Dal numero d’osservazioni e dalla superficie d’ogni comune è stata calcolata la densità di osservazioni totali e quella relativa ai diversi tipi. 3.2.2) Abbondanza del lupo Dal numero dei segni di presenza rinvenuti per ogni transetto è stato calcolato l’ Indice Chilometrico d’Abbondanza (IKA) come rapporto tra il numero di segni e la lunghezza del transetto. Successivamente, sono stati calcolati i valori medi dell’IKA e i relativi Errori Standard (ES) per tutta la regione, per ogni transetto, per provincia e per stagione. Le differenze tra i valori medi sono state analizzate mediante Analisi della Varianza Multifattoriale e i Modelli Lineari Generalizzati (GLM). Inoltre, è stato valutato l’andamento mensile dell’IKA del lupo per tutta la regione e per ogni provincia. 3.2.3) Uso dello spazio e dell’habitat 9 Tutte le osservazioni sono state mappate mediante il programma ARCVIEW 3.2 e sulla densità e distribuzione delle osservazioni è stata effettuata la Kernel Analysis (KA), mediante il programma RANGES 6 V.1 (Kenward et al. 2003) al fine di individuare gli areali annuali e stagionali (Gilio et al. 2004). Questa analisi permette di definire delle fasce concentriche, con densità d’osservazioni decrescente dal centro all’esterno; è stato considerato il contorno più esterno racchiudente il 99% delle osservazioni (KA99), rappresentante l’areale complessivo del lupo. I contorni derivanti dalla KA sono poi stati sovrapposti al Digital Terrain Model (DTM) della regione e alla carta digitalizzata dell’uso del suolo CORINE Land Cover III livello e, mediante il programma ARCVIEW 3.2, sono state calcolate all’interno degli areali le percentuali delle fasce altitudinali, delle principali esposizioni e dei tipi di vegetazione. Le percentuali delle stesse variabili sono state calcolate anche per tutto il territorio regionale ed è stato effettuato un confronto tra uso (% negli areali) e disponibilità (% nella regione) tramite l’indice di preferenza di Jacobs (Jacobs 1974): I=(PU-PD)/(PU+PD) Dove PU è la proporzione d’uso e PD quella di disponibilità per ogni fascia altitudinale, esposizione o tipo di vegetazione. L’indice varia da -1 a +1; valori negativi indicano un sottoutilizzo, valori positivi un sovrautilizzo e 0 un uso pari alla disponibilità. Dalla mappatura e digitalizzazione dei segni di presenza sui transetti è stata ricavata anche la distribuzione delle osservazioni per fasce altimetriche, esposizioni e tipi di vegetazione; sono state quindi calcolate le Frequenze Osservate (FO) come numero di osservazioni in ogni fascia altimetrica, esposizione e tipo di vegetazione e le Frequenze Attese (FA) dal prodotto della proporzione di disponibilità (PD) con il numero totale di osservazioni. La PD è stata calcolata come rapporto tra la lunghezza dei transetti in ogni fascia altimetrica, esposizione e tipo di vegetazione e la lunghezza totale dei transetti. Per verificare se la distribuzione osservata delle osservazioni si scostasse significativamente da una distribuzione casuale (ipotesi H0 di uso proporzionale alla disponibilità) è stato utilizzato il test del Chi-quadrato (rapporto di verosimiglianza) per l’adattamento di una distribuzione osservata ad un’attesa. Quando il Chi-quadrato raggiungeva valori significativi (P<0,05) veniva rigettata l’ipotesi H0 ed era effettuata un’ulteriore analisi per individuare esattamente per quali fasce altimetriche, esposizioni o tipi di vegetazione l’uso 10 fosse significativamente differente dalla disponibilità. A questo scopo è stato calcolato l’indice w di selezione e i relativi intervalli fiduciali (Krebs 1999): w=PU/PD Questo indice assume valori minori di 1 in caso di sottoutilizzo, valori maggiori di 1 in caso di sovrautilizzo ed è uguale a 1 in caso di uso pari alla disponibilità; se il valore 1 cade all’esterno dell’intervallo fiduciale dell’indice la differenza è considerata significativa. Un’ulteriore analisi è stata effettuata per ordinare le fasce altitudinali, le esposizioni e i tipi di vegetazione secondo la preferenza da parte del lupo; a questo scopo è stato calcolato l’indice alfa di Manly (Krebs 1999, Manly et al. 2003). αi=PUi/PDi*1/ΣPUi/PDi 3.2.4) Fattori influenzanti la distribuzione del lupo Per individuare i fattori ambientali che influenzano la distribuzione del lupo in Liguria, è stato formulato un modello di valutazione ambientale (MVA, Massolo e Meriggi 1995, 2007), utilizzando le variabili dell’uso del suolo, dell’altimetria e dell’esposizione. A questo scopo è stata costruita una griglia con celle di 5 km di lato (Unità di Campionamento, UC) ed è stata sovrapposta al CORINE III Livello e al DTM (Massolo e Meriggi 1998). In ogni UC sono state misurate 15 variabili dell’uso del suolo, 8 variabili altimetriche, corrispondenti ad altrettante fasce altitudinali di 200 m ognuna, e 9 variabili d’esposizione corrispondenti alle 8 esposizioni principali, oltre all’esposizione nulla. Considerato che alcune UC periferiche non risultavano completamente incluse nei confini regionali, tutte le variabili sono state espresse in percentuale. Alle UC è stato poi attribuito un codice binario 0, 1 dove con 1 erano indicate le UC all’interno delle quali erano stati trovati segni di presenza del lupo o erano pervenute segnalazioni e con 0 tutte le altre. Sono state così individuate 53 UC di presenza che sono state confrontate con altrettante UC di controllo, scelte in modo casuale tra quelle dove non era mai stata accertata la presenza del lupo. Il confronto è stato fatto con metodi statistici univariati (one-way ANOVA) e multivariati (Analisi di Funzione Discriminante, AFD) ed è stato formulato un modello predittivo della probabilità che una UC possa essere classificata di presenza, utilizzando l’Analisi di Regressione Logistica binaria (ARL). In questo modo è stato possibile determinare per quali caratteristiche le porzioni di territorio occupate dal lupo si differenziano dalle 11 caratteristiche medie della regione e ovviare all’incertezza del dato di assenza. Infatti, solo una parte delle UC è stata esplorata con i transetti e, di conseguenza, per la restante parte non è stato possibile definire se il lupo fosse presente o assente. Di seguito vengono forniti i principali dettagli delle analisi multivariate effettuate. Analisi di Funzione Discriminante (AFD). Questo tipo d’analisi permette di prevedere il valore di una variabile dipendente categorica, date n variabili indipendenti. In particolare la funzione discriminante FD(x) è una combinazione delle variabili indipendenti ed è rappresentata dall'equazione: FD = B0 + B1X1 + …+ BiXi dove FD è la funzione discriminante, B sono i coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti e X i loro valori. L'apporto di ogni variabile alla funzione discriminante FD è espresso dal valore assoluto del suo coefficiente standardizzato B, che indica in quale misura la variabile entrata nel modello contribuisce alla discriminazione tra i gruppi individuati sulla base dei valori assunti dalla variabile dipendente, e dal coefficiente di correlazione tra la stessa variabile e la FD. Le variabili indipendenti che entrano a far parte della funzione discriminante possono essere selezionate mediante due differenti procedure: la procedura "forward stepwise", che comporta, dato un insieme di n variabili indipendenti, l'aggiunta successiva e sequenziale al modello di ciascuna variabile, che viene mantenuta o scartata a seconda che soddisfi o meno i requisiti minimi stabiliti dall'utente e la procedura "a blocchi", in cui le variabili indipendenti che entrano a far parte del modello vengono selezionate dall'utente. Nel nostro caso la variabile dipendente è rappresentata dalla presenza/assenza del lupo, mentre le variabili indipendenti sono le percentuali dei tipi di vegetazione, delle fasce altitudinali e delle esposizioni. Le variabili ambientali entrate a far parte del modello sono state selezionate mediante la procedura "forward stepwise". Tramite l'Analisi di Funzione Discriminante è stato quindi possibile individuare le variabili ambientali più efficaci nel separare le UC di presenza del lupo da quelle scelte casualmente. Ogni UC è, infatti, caratterizzata da un valore assunto dalla funzione discriminante FD(x) che stabilisce l'appartenza di questa ad uno dei due gruppi tramite la minimizzazione del Lambda di Wilks (rapporto tra la matrice di devianza-codevianza all'interno dei gruppi e la devianza totale) che permette di stimare i coefficienti standardizzati delle variabili ambientali. La bontà della classificazione è stata valutata tramite quattro indicatori: 12 l'autovalore: misura la varianza totale della variabile dipendente espressa nelle variabili selezionate dando un'indicazione dell'importanza relativa della funzione discriminante FD la correlazione canonica: misura il grado di associazione tra la funzione discriminante FD e la variabile dipendente dando un'indicazione dell'adattamento del modello ai dati reali chi-quadrato χ2: è una trasformazione del Lambda di Wilks che permette una facile verifica della significatività statistica (P ) la percentuale di casi classificati correttamente: corrisponde alla percentuale di casi osservati inizialmente in un gruppo che viene riclassificato dalla funzione nel medesimo gruppo Una funzione discriminate è tanto migliore quanto più massimizza l'autovalore, la correlazione canonica e la percentuale di casi classificati correttamente e quanto più minimizza il Lambda di Wilks. Il modello discriminante ottenuto è stato verificato col metodo della cross validation; con questo metodo vengono esclusi dall’analisi tutti i casi ad uno ad uno e questi vengono classificati in base alla FD ottenuta con i rimanenti. Occorre precisare come dall'Analisi di Funzione Discriminante si ottenga un numero di funzioni discriminanti FD pari al numero di gruppi della variabile dipendente meno 1. Nel nostro caso, utilizzando una variabile dipendente binaria, abbiamo quindi ottenuto una sola funzione discriminante. Questo tipo d’analisi è stato utilizzato per individuare le caratteristiche che meglio delle altre separano le aree occupate dal lupo dal resto della regione. Analisi di Regressione Logistica (ARL). Grazie a questa analisi è possibile ottenere un modello (modello logistico) che fornisce una stima della probabilità che un evento accada. L’equazione del modello logistico è: Y = (probabilità dell’evento) = (e- z) /(1+e- z) dove z = B0+B1X1+…+BiXi è l’equazione caratteristica della regressione multipla lineare, Bn rappresenta i coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti e Xn i loro valori. La variabile dipendente Y è dicotomica, con valore 0 se l’evento non accade e 1 se l’evento accade. La probabilità dell’evento è calcolata in base ai valori assunti dalle variabili indipendenti. Un vantaggio non indifferente di questa analisi è di poter utilizzare come variabili indipendenti anche le variabili a distribuzione non normale, o addirittura 13 qualitative, casistica in cui spesso ricadono i dati relativi alle caratteristiche ambientali. Questo modello ha anche il vantaggio di includere un numero di variabili molto ridotto rispetto a quello di una funzione discriminante formulata sugli stessi casi. Secondo Meriggi e Massolo (1995), se non si vuole perdere stabilità nelle classificazioni, il numero di variabili che entrano nel modello non dovrebbe superare un quinto dei casi in cui l’evento accade. Per selezionare le variabili ambientali che contribuiscono all’equazione del modello logistico, è stata utilizzata la procedura forward stepwise, che comporta, dato un insieme di n variabili indipendenti (variabili ambientali), l’aggiunta successiva e sequenziale di ciascuna variabile al modello, in una serie di passaggi iterativi. Il risultato ottenuto mediante ciascun passaggio viene saggiato con i test della massima verosimiglianza, del – 2LL (- 2 Log Likelihood) e dello Z2 (adattamento o Goodness of Fit Statistic). La varianza della variabile dipendente spiegata dal modello è quantificata dal valore di R2 corretto di Nagelkerke che è compreso tra 0 e 1. La stima del contributo di ciascuna variabile nel modello è data dal valore della correlazione parziale (esprimibile con R, R2 o rho) di ogni variabile indipendente con la variabile dipendente, e da Esp (B). Un valore di R positivo indica che la variabile influenza positivamente la probabilità che l’evento accada, un valore di R negativo indica il contrario; il valore assoluto di R indica pertanto il contributo parziale di ogni variabile dipendente al modello. Per ogni variabile indipendente, Esp (B) esprime il cambiamento nella probabilità che l’evento accada nel caso in cui la variabile indipendente aumenti di una unità. Per valutare la capacità predittiva del modello di regressione logistica è stata usata la percentuale di casi classificati correttamente dal modello stesso ed è stata effettuata un’analisi mediante curva ROC, la quale permette di valutare lo scostamento del modello ottenuto da uno che classifica i casi casualmente (Massolo e Meriggi 2007). La curva ROC viene costruita mettendo in relazione la sensibilità del modello (proporzione di casi positivi classificati correttamente) con il reciproco della sua specificità (proporzione di casi negativi classificati correttamente). 4) Risultati 4.1) Distribuzione delle osservazioni Da gennaio 2007 ad aprile 2008 sono state raccolte in totale 304 osservazioni comprensive anche delle segnalazioni pervenute e verificate per la loro attendibilità. La maggior parte delle osservazioni è risultata costituita da escrementi rinvenuti sui transetti, il secondo tipo per importanza sono state le tracce (impronte) e il terzo le predazioni; 14 questi tre tipi hanno costituito il 96,7% di tutte le osservazioni, mentre marcature con urina, avvistamenti di lupi e ritrovamenti di lupi uccisi illegalmente hanno raggiunto appena il 3,3% (Fig. 4). Considerando i due anni di studio separatamente, nel 2007 è aumentata l’importanza degli escrementi e delle predazioni sul totale delle osservazioni, mentre si è ridotta quella delle impronte (Fig. 5). Nel 2008, invece, è aumentata considerevolmente la percentuale di tracce rinvenute sui transetti e di marcature con urina (Fig. 6). Per quanto concerne le quattro province liguri, la maggior parte delle osservazioni è stata raccolta a Genova (n=118), 95 osservazioni sono state registrate a Imperia, 71 a La Spezia e 20 a Savona. In tutte le province il tipo d’osservazione più frequente sono stati gli escrementi, seguiti dalle tracce; le predazioni sono state registrate solo in tre province (GE, IM e SV), le marcature con urina sono state rilevate a Imperia e La Spezia, gli avvistamenti di lupi sono stati effettuati a Genova e Imperia, gli ululati sono stati sentiti a Imperia e un lupo è stato abbattuto a Genova (Fig. 7). La frequenza dei diversi tipi d’osservazione nelle quattro province è risultata significativamente differente (Chi-quadrato=35,77; gl=18; P=0,008). Fig. 4 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anni di studio, stagioni e province cumulati) 0,7% 2,0% 0,3% 0,3% 5,9% Escrementi Tracce Predazioni Urina Avvistamenti Abbattimenti Ululati 21,7% 69,1% 15 Fig. 5 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anno 2007, stagioni e province cumulati) 0,5% 0,5% 0,5% 8,8% Escrementi Tracce Predazioni Avvistamenti Abbattimenti Ululati 15,5% 74,1% Fig. 6 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anno 2008, stagioni e province cumulati) 0,9% Escrementi Tracce Predazioni urina Avvistamenti 0,9% 5,4% 32,4% 60,4% 16 Fig. 7 - Frequenza percentuale dei tipi d’osservazione di lupo in Liguria per provincia (anni e stagioni cumulati) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% GE Avvistamenti IM Escrementi Abbattimenti SP Predazioni SV Tracce Ululati Urina Le osservazioni di lupo sul territorio ligure hanno interessato un numero limitato di comuni e un numero ancora inferiore è risultato ad alta densità di osservazioni. In totale sono stati rinvenuti segni di presenza del lupo in 41 comuni, di questi 11 sono risultati in provincia di Imperia, 11 in provincia di Savona, 15 in provincia di Genova e 4 in provincia di La Spezia. I comuni con più alta densità di osservazioni sono risultati collocati nella zona altoappenninica, a confine con la Francia, il Piemonte, L’Emilia e la Toscana, ma osservazioni sono state anche registrate in comuni rivieraschi quali Sanremo e Genova (Fig. 8, 9, 10, 11). 17 Fig. 8 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei comuni della provincia di Imperia. 18 Fig. 9 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei comuni della provincia di Savona. 19 Fig. 10 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei comuni della provincia di Genova. 20 Fig. 11 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei comuni della provincia di La Spezia. 21 La maggior parte delle osservazioni di lupo è stata raccolta in inverno (n=172), mentre 80 osservazioni sono state registrate in primavera, solamente 22 in estate e 30 in autunno. In tutte le stagioni la maggior parte delle osservazioni è risultata costituita da escrementi rinvenuti sui transetti, con un andamento decrescente dalla primavera all’inverno. Per le tracce, la percentuale più elevata è risultata in inverno e le predazioni sono state segnalate dalla primavera all’autunno, con un massimo in estate. Gli altri tipi d’osservazione sono stati registrati in primavera (avvistamenti), in autunno (ululati) e in inverno (marcature con urina e abbattimenti illegali) (Fig. 12). La frequenza dei diversi tipi di segnalazione ha mostrato differenze statisticamente significative tra le stagioni (Chiquadrato=59,37; gl=18; P<0,0001). Fig. 12 - Frequenza percentuale dei tipi di osservazione di lupo in Liguria per stagione (anni e province cumulati) 100% 80% 60% 40% 20% 0% Primavera Avvistamenti Escrementi Estate Abbattimenti Autunno Predazioni Tracce Inverno Ululati Urina Il numero di osservazioni ha avuto un massimo nel mese di febbraio, per poi calare drasticamente da aprile a settembre e aumentare ancora da ottobre a dicembre, raggiungendo un secondo picco inferiore al primo (Fig. 13). 22 Fig. 13 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (province e anni di studio cumulati) N. di osservazioni 60 40 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mesi Lo stesso andamento è stato riscontrato considerando solo le osservazioni del 2007, anche se in questo anno il secondo picco è apparso più pronunciato (Fig. 14). Nel 2008, avendo lo studio interessato solamente i primi quattro mesi dell’anno, il numero di osservazioni ha avuto un andamento decrescente da gennaio ad aprile (Fig. 15). Considerando separatamente le quattro province liguri, l’andamento mensile delle osservazioni è risultato in accordo con l’andamento generale a Genova e La Spezia, anche se per Genova è stato registrato un aumento del numero di osservazioni a giugno e per La Spezia non è stato rilevato il secondo picco autunnale. A Imperia le osservazioni sono aumentate da gennaio a marzo, per poi diminuire drasticamente ad aprile, raggiungere un secondo picco a maggio, decrescere fino a luglio e incrementare da agosto a dicembre. A Savona è stato registrato il primo massimo a febbraio e, successivamente, si è verificata una diminuzione e una stabilizzazione con un numero molto ridotto di osservazioni fino a dicembre (Fig. 16). 23 Fig. 14 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (anno 2007, province cumulate) 50 N. di osservazioni 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mesi Fig. 15 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (anno 2008, province cumulate) 50 N. di osservazioni 40 30 20 10 0 1 2 3 4 Mesi 24 Fig. 16 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo nelle province della Liguria (anni di studio cumulati) N. di osservazioni 40 IM SV GE SP 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mesi Considerando separatamente i diversi tipi d’osservazione, sono stati rilevati andamenti mensili diversi. Il numero di escrementi rinvenuti sui transetti è aumentato nei mesi invernali raggiungendo un massimo a marzo, dopodichè è crollato mantenendosi molto basso per tutta la primavera e l’estate, per poi risalire dal mese di ottobre. Le impronte sono state registrate quasi esclusivamente a gennaio, febbraio e in numero nettamente minore a marzo. Le predazioni, al contrario hanno avuto un primo picco a maggio e un secondo ad ottobre. Infine, le marcature con urina sono state rilevate solamente in gennaio, febbraio e marzo (Fig. 17). 25 Fig. 17 - Andamento mensile dei diversi tipi d’osservazione del lupo in Liguria (anni di studio e province cumulati) 50 Escrementi Tracce Predazioni Urina Avvistamenti Abbattimenti Ululati N. di osservazioni 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mesi 4.2) Abbondanza del lupo in Liguria L’indice chilometrico d’abbondanza (IKA) del lupo, rilevato sul totale dei transetti della regione, è stato di 0,8 segni di presenza per km (ES=0,14; min.=0,0; max.=9,0). Sono risultate variazioni statisticamente significative dell’IKA sia tra province sia tra stagioni (F3;102=4,32; P=0,006 e F3;420=7,81; P<0,0001, rispettivamente); in particolare, al test posthoc di Bonferroni, sono risultati significativamente differenti i valori dell’IKA delle province di Imperia e Savona (P=0,012), dell’inverno e dell’estate (P<0,0001) e dell’inverno e dell’autunno (P=0,001) (Fig. 18 e 19). L’IKA del lupo, calcolato dai segni di presenza sui transetti, è stato massimo mese di febbraio e minimo nei mesi di luglio e settembre. Complessivamente l’andamento mensile ha mostrato un incremento da gennaio a febbraio, una sensibile diminuzione durante i mesi primaverili ed estivi e un successivo aumento da ottobre a dicembre (Fig. 20). 26 Fig. 18 - Valori medi (±ES) dell’IKA del lupo nelle province della Liguria (anni e stagioni cumulati) 2,5 IKA Lupo 2 1,5 1 0,5 0 GENOVA IMPERIA LA SPEZIA SAVONA Fig. 19 - Valori medi stagionali (±ES) dell’IKA del lupo in Liguria (anni e province cumulati) 0,6 IKA Lupo 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Primavera Estate Autunno Inverno 27 Fig. 20 - Andamento mensile dell’IKA del lupo in Liguria (anni di studio e province cumulati) 0,16 IKA Lupo 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 Lu gl io A go st o Se tte m br e O tto br e N ov em br e D ic em br e o G iu gn ag gi o M ile A pr ar zo M ra io Fe bb G en na io 0 4.3) Uso dello spazio e dell’habitat L’analisi effettuata col metodo Kernel sulle osservazioni raccolte nei due anni di studio, ha individuato un areale complessivo del lupo di 3987 km2 nel 2007. Nel 2007 l’areale è risultato suddiviso in due sub-areali, di cui il primo, di 1622 km2, collocato principalmente in provincia di Imperia, ma includente anche porzioni di territorio francese, piemontese e della provincia di Savona e il secondo, di 2365 km2, situato tra le province di Genova e La Spezia ma con estensione anche in territorio emiliano e toscano (Fig. 21). Nel 2008, invece, l’areale del lupo è risultato di 3757 km2 e suddiviso in tre sub-areali, di cui il primo incentrato nella provincia di Imperia (1889 km2), il secondo in provincia di Genova (404 km2) e il terzo (1465 km2) in provincia di La Spezia (Fig. 22). L’areale del lupo in Liguria ha mostrato variazioni stagionali di lieve entità. Per l’areale primaverile è stata registrata una superficie di 3786 km2, in questa stagione le zone occupate dal lupo sono state tre, di cui una (1553 km2) a Imperia, un’altra (716 km2) a Genova e la terza (1517 km2) a La Spezia (Fig. 23). 28 Fig. 21 - Areale del lupo in Liguria nel 2007 (Kernel Analysis al 99%) Fig. 22 - Areale del lupo in Liguria nel 2008 (Kernel Analysis al 99%) 29 Fig. 23 - Areale primaverile del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%) La superficie complessiva dell’areale estivo è stata di 3855 km2, con una suddivisione in due sub-areali di cui il primo, di 1977 km2, collocato tra le province di Imperia e Savona e il secondo, di 1879 km2, in provincia di Genova (Fig. 24). Fig. 24 - Areale estivo del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%) 30 L’areale autunnale è risultato di 2225 km2 e nuovamente suddiviso in tre sub-areali, di estensione minore rispetto alla primavera, collocati nelle province di Imperia (470 km2), Genova (462 km2) e La Spezia (1293 km2) (Fig. 25). Fig. 25 - Areale autunnale del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%) Infine, per l’areale invernale è stata registrata la massima estensione stagionale (2765 km2). In questo periodo dell’anno le zone occupate dal lupo in Liguria sono risultate sostanzialmente due, di cui la prima di 469 km2, limitata alla provincia di Imperia e zone limitrofe situate in Francia e in Piemonte e la seconda, di 2295 km2, comprendente quasi tutta la parte montana della provincia di Genova e la porzione più nord-occidentale della provincia di La Spezia. Anche questo secondo sub-areale è risultato esteso oltre il confine regionale (Fig. 26). Confrontando le superfici delle 11 fasce altitudinali all’interno degli areali del lupo con quelle misurate per l’intero territorio regionale, è emersa in entrambi gli anni una marcata selezione per le zone poste alle altitudini più elevate; in particolare, sono risultate utilizzate in misura inferiore alla disponibilità le aree fino ai 600 m s.l.m., mentre sono state usate in proporzione nettamente superiore quelle al di sopra degli 800 m di quota (Fig. 27). 31 Fig. 26 - Areale invernale del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%) Fig. 27 - Valori dell’indice di selezione di Jacobs per le fasce altitudinali nell’areale del lupo in Liguria nei due anni di studio (stagioni cumulate). 0,3 Indice di Jacobs 0,2 0,1 0 -0,1 -0,2 2007 2008 -0,3 >1 80 0 20 040 0 40 060 0 60 080 0 80 010 00 10 00 -1 20 0 12 00 -1 40 0 14 00 -1 60 0 16 00 -1 80 0 020 0 -0,4 32 Considerando le diverse stagioni, la prima fascia altitudinale (0-200 m s.l.m.) è risultata sottoutilizzata in tutte le stagioni, la seconda (200-400 m) solo in estate e autunno, la terza (400-600 m) in primavera, estate e autunno, mentre le zone a quote maggiori degli 800 m s.l.m. sono state sempre sovrautilizzate. Una selezione particolarmente marcata è risultata per le altitudini superiori ai 1200 m s.l.m. e soprattutto in estate e in autunno (Fig. 28). Fig. 28 - Variazioni stagionali dell’indice di selezione di Jacobs per le fasce altitudinali nell’areale del lupo in Liguria (anni di studio cumulati). 0,6 Indice di Jacobs 0,4 0,2 0 Primavera Estate Autunno Inverno -0,2 -0,4 >1 80 0 20 040 0 40 060 0 60 080 0 80 010 00 10 00 -1 20 0 12 00 -1 40 0 14 00 -1 60 0 16 00 -1 80 0 020 0 -0,6 Per quanto riguarda la selezione delle diverse esposizioni prevalenti negli areali, i valori dell’indice di Jacobs sono risultati prossimi allo zero sia considerando i due anni (min.=0,03; max.=0,02), sia considerando le quattro stagioni (min.=-0,04; max=0,06). Per i diversi tipi di vegetazione, nei due anni di studio, sono risultati selezionati positivamente i diversi tipi di bosco, le brughiere e i cespuglieti, la vegetazione rada, quella in evoluzione, i prato-pascoli e i bacini idrici, mentre sono stati sottoutilizzati le rocce nude, i coltivi, gli oliveti e i vigneti e le aree urbanizzate (Fig. 29). Variazioni stagionali del tipo di selezione sono state registrate per i boschi di conifere, i boschi misti e le rocce nude (Fig. 30). 33 os ch B id os i ch lat i d ifo B gl i ru gh B con ie Ve ier osc ife Ve ge e e hi re m c ge ta ta zio esp isti zi on ne ugl e a x iet in i e Ve ev rof ge ol ille ta uz zi io on ne R er oc a da Pr ce at nu od pa e A s re co O e li pe liv C rc eti olt or i e se vi vi g da ne t i B nce i ac n C ini di or id A re si d ric e i ur 'acq ba u ni a zz at e B B os ch B id os i l ch ati i d fo B i c glie ru gh B on i o Ve iere sc fere h g im Ve e e ge taz ce is s io ta pu t i n zi on e a gli e e in xer ti Ve ev ofi ge olu lle ta z zi ion on e R er oc a d a Pr ce at nu od pa e A sc re ol O e pe live Co i rc l t or i e tivi v se ig da ne ti i B nc e ac n C ini di o i A rsi dri re ci d e ' ur acq ba u ni a zz at e Fig. 29 - Indice di selezione di Jacobs per i tipi di vegetazione nell’areale del lupo in Liguria (stagioni cumulate). 1 0.8 0.8 0.6 0.4 Indice di Jacobs 0.6 Indice di Jacobs 2007 2008 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 Fig. 30 - Variazioni stagionali dell’indice di selezione di Jacobs per i tipi di vegetazione nell’areale del lupo in Liguria (anni di studio cumulati). 1 Primavera Estate Autunno Inverno 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 34 Il confronto tra uso (proporzione dei segni di presenza nelle fasce altitudinali, esposizioni e tipi di vegetazione) e disponibilità calcolata sui transetti ha rilevato un uso significativamente diverso dalla disponibilità sia per le fasce altitudinali (Chi- quadrato=27,04; gl=9; P=0,001), sia per le esposizioni (Chi-quadrato=39,39; gl=7; P<0,0001), sia per i tipi di vegetazione ((Chi-quadrato=42,64; gl=7; P<0,0001). In particolare, per quanto riguarda le fasce altitudinali, è risultato un sottoutilizzo significativo solo per la fascia tra i 400 e i 600 m s.l.m., mentre tutte le altre sono state usate in proporzione alla disponibilità. Secondo i valori dell’indice di Manly, le fasce preferite sono state, nell’ordine, quella al di sopra dei 1800 m, quella tra i 200 e i 400 m e quelle dai 1000 ai 1800 m s.l.m. (Tab. 2). Tab. 2 – Selezione (indice w) e preferenza (indice α) per le fasce altitudinali da parte del lupo in Liguria (PD=proporzioni di disponibilità, PU= proporzioni d’uso, n=274) Fasce altitudinali PD PU w (ES) α 0-200 0,002 0,000 0,00 (0,00) 0,000 200-400 0,010 0,018 1,75 (0,78) 0,137 400-600 0,092 0,051 0,56 (0,14)* 0,043 600-800 0,160 0,117 0,73 (0,12) 0,057 800-1000 0,211 0,175 0,83 (0,11) 0,065 1000-1200 0,165 0,201 1,21 (0,15) 0,095 1200-1400 0,163 0,190 1,16 (0,15) 0,091 1400-1600 0,120 0,139 1,16 (0,17) 0,091 1600-1800 0,059 0,062 1,05 (0,25) 0,082 >1800 0,020 0,047 2,70 (0,73) 0,210 * Differenze significative dal valore w=1 di uso pari alla disponibilità Per le esposizioni, è risultato un sottoutilizzo significativo dell’esposizione Nord e un sovrautilizzo delle esposizioni Sud e Sud-Ovest. Le esposizioni maggiormente frequentate sono risultate, nell’ordine, quelle Sud, Sud-Ovest, Ovest e Est (Tab. 3). 35 Tab. 3 – Selezione (indice w) e preferenza (indice α) per i tipi di vegetazione da parte del lupo in Liguria (PD=proporzioni di disponibilità, PU= proporzioni d’uso, n=274) Esposizioni PD PU w (ES) α Nord 0,095 0,029 0,31 (0,11)* 0,041 Nord-Est 0,097 0,077 0,79 (0,17) 0,115 Est 0,111 0,106 0,95 (0,17) 0,127 Sud-Est 0,153 0,131 0,86 (0,13) 0,115 Sud 0,167 0,245 1,46 (0,15)* 0,196 Sud-Ovest 0,158 0.266 1,43 (0,16)* 0,192 Ovest 0,116 0,120 1,04 (0,17) 0,139 Nord-Ovest 0,102 0,066 0,64 (0,15) 0,086 * Differenze significative dal valore w=1 di uso pari alla disponibilità Infine, dei diversi tipi di vegetazione, è risultata positivamente selezionata la vegetazione rada e, negativamente, gli arbusteti e le aree urbanizzate, mentre tutti gli altri tipi sono stati usati in proporzione alla disponibilità. L’indice di Manly ha permesso di definire la preferenza per i diversi tipi di vegetazione nel seguente ordine: vegetazione rada, boschi di conifere, boschi di latifoglie, coltivi, boschi misti, prato-pascoli, arbusteti e aree urbanizzate (Tab. 4). Tab. 4 – Selezione (indice w) e preferenza (indice α) per i tipi di vegetazione da parte del lupo in Liguria (PD=proporzioni di disponibilità, PU= proporzioni d’uso, n=274) Tipi di vegetazione PD PU w (ES) α Boschi di latifoglie 0,292 0,358 1,22 (0,10) 0,147 Boschi di conifere 0,054 0,091 1,71 (0,33) 0,204 Boschi misti 0,156 0,135 0,86 (0,13) 0,103 Arbusteti 0,193 0,102 0,53 (0,09)* 0,063 Prato-pascoli 0,210 0,172 0,82 (0,11) 0,098 Vegetazione rada 0,066 0,124 1,88 (0,30)* 0,226 Coltivi 0,021 0,018 0,86 (0,39) 0,106 Aree urbanizzate 0,008 0,000 0,00 (0,00)* 0,000 * Differenze significative dal valore w=1 di uso pari alla disponibilità 36 4.4) Fattori influenzanti la presenza del lupo in Liguria L’analisi della varianza ad un fattore di classificazione (one-way ANOVA), ha permesso di individuare differenze statisticamente significative tra i valori medi di alcune variabili ambientali nelle UC di presenza accertata del lupo e in quelle di controllo. In particolare, delle variabili dell’uso del suolo, i boschi di latifoglie e i prato-pascoli hanno avuto percentuali più elevate nelle UC di presenza, mentre oliveti, coltivi e aree urbanizzate sono risultati più estesi nelle UC di controllo (Tab. 5). Tab. 5 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle variabili dell’uso del suolo nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (one-way ANOVA; evidenziate in rosso le variabili con differenze significative) Variabili Presenza Controllo F P Boschi di latifoglie 50,5 (4,23) 12,8 (2,77) 55,38 <0,0001 Boschi di conifere 3,1 (1,15) 4,3 (1,82) 0,28 0,600 Boschi misti 13,1 (2,49) 15,3 (2,30) 0,44 0,510 Arbusteti in evoluzione 10,5 (1,48) 12,7 (1,92) 0,80 0,373 Prato-pascoli 13,2 (1,78) 8,3 (1,28) 4,91 0,029 Rocce nude 0,03 (0,03) 0,1 (0,08) 0,32 0,574 Vegetazione rada 1,4 (0,56) 0,8 (0,50) 0,71 0,400 Brughiere e cespuglieti 0,6 (0,45) 0,0 (0,00) 1,59 0,210 Oliveti 1,2 (0,48) 13,9 (2,34) 28,25 <0,0001 Coltivi con veg. naturale 3,6 (0,68) 6,8 (1,60) 3,59 0,061 Coltivi 1,9 (0,73) 14,9 (3,37) 14,12 <0,0001 Aree urbanizzate 0,7 (0,45) 10,1 (2,60) 12,71 0,001 Bacini idrici 0,2 (0,11) 0,0 (0,00) 3,49 0,065 Per quanto riguarda le fasce altitudinali, quelle comprese tra il livello del mare e i 400 m di quota hanno avuto percentuali significativamente maggiori nelle UC di controllo, mentre quelle al di sopra dei 400 m e fino ai 1400 m d’altitudine sono risultate più rappresentate nelle UC di presenza (Tab. 6). Considerando le esposizioni prevalenti, sono risultate differenze significative per le esposizioni Nord, Ovest e Nord-ovest, con valori maggiori nelle UC di presenza, e per quelle Sud e Sud-Est, con percentuali più elevate nelle UC di controllo (Tab. 7). 37 La funzione derivata dall’analisi discriminante ha separato significativamente le UC di presenza da quelle di controllo, utilizzando quattro variabili ambientali di cui i boschi di latifoglie con effetto positivo sulla presenza del lupo e oliveti, fascia altitudinale da 0 a 200 m e quella da 200 a 400 m, con effetto negativo (Tab. 8). La FD ha classificato correttamente l’85,8% dei casi originari, di cui il 79,2% delle UC di controllo e il 92,5% delle UC di presenza. Tab. 6 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle percentuali delle fasce altitudinali nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (oneway ANOVA; evidenziate in rosso le fasce con differenze significative) Fasce altitudinali Presenza Controllo F P 0-200 m 2,6 (1,26) 41,3 (5,46) 47,62 <0,0001 200-400 m 12,3 (2,71) 29,5 (3,44) 15,34 <0,0001 400-600 m 21,2 (2,95) 11,8 (2,01) 6,94 0,010 600-800 m 23,1 (2,37) 8,0 (1,74) 26,14 <0,0001 800-1000 m 19,4 (2,41) 4,6 (1,28) 29,22 <0,0001 1000-1200 m 11,7 (2,04) 2,8 (1,17) 14,12 <0,0001 1200-1400 m 6,3 (1,56) 1,2 (0,73) 8,92 0,004 1400-1600m 2,6 (0,91) 0,6 (0,60) 3,21 0,076 1600-1800 m 0,6 (0,51) 0,2 (0,15) 0,73 0,394 >1800 m 0,2 (0,19) 0,0 (0,00) 1,00 0,320 L’Analisi di Regressione Logistica ha permesso di formulare un modello predittivo della probabilità di presenza del lupo in Liguria, tramite la selezione di quattro variabili ambientali con coefficienti significativi; di queste i boschi di latifoglie e la fascia altitudinale tra 1000 e 1200 m s.l.m. sono state quelle con maggior contributo al modello e con effetto positivo sulla probabilità di presenza. Il modello ha spiegato il 68,6% della varianza della variabile dipendente e ha classificato correttamente l’84,0% dei casi originari totali, l’84,2% delle UC di controllo e l’83,0% delle UC di presenza accertata del lupo (Tab. 9). 38 Tab. 7 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle percentuali delle esposizioni prevalenti nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (one-way ANOVA; evidenziate in rosso le fasce con differenze significative) Esposizioni Presenza Controllo F P Nulla 0,0 (0,00) 0,2 (0,17) 1,46 0,230 Nord 11,1 (1,03) 7,4 (1,24) 5,44 0,022 Nord-Est 12,4 (1,09) 11,8 (1,11) 0,17 0,680 Est 12,3 (0,86) 17,6 (1,56) 8,93 0,004 Sud-Est 13,1 (0,93) 17,4 (1,51) 5,86 0,017 Sud 16,7 (1,02) 20,8 (2,07) 3,14 0,079 Sud-Ovest 13,6 (1,02) 12,8 (1,31) 0,25 0,617 Ovest 11,3 (1,21) 7,7 (0,96) 5,34 0,023 Nord-Ovest 9,4 (0,85) 4,3 (0,74) 20,73 <0,0001 Tab. 8 - Risultati dell’Analisi di Funzione Discriminante tra le UC di presenza del lupo in Liguria (n=53) e le UC di controllo (n=53) Variabili ambientali Coefficienti standardizzati Coefficienti di correlazione Boschi di latifoglie -0,515 -0,678 Oliveti 0,287 0, 484 Fascia alt. 0-200 m s.l.m. 0,582 0,629 Fascia alt. 200-400 m s.l.m. 0,408 0,357 Autovalore 1,16 Correlazione canonica 0,733 Chi-quadrato 78,49 g.l. P 4 <0,0001 Dall’analisi effettuata mediante curva ROC il modello è risultato avere elevata capacità predittiva; infatti, la curva della sensibilità verso il reciproco della specificità sottende un’area di 0,932 (ES=0,024), significativamente diversa (P<0,0001) da quella riferibile a un modello che classifica casualmente (Fig. 31). 39 L’applicazione del modello così ottenuto a tutto il territorio regionale ha permesso d’individuare le aree più idonee alla specie (Fig. 32). Complessivamente, in tutta la regione, è risultato un areale potenziale idoneo al lupo (probabilità di presenza >0,5) di 3252,4 km2, pari al 60,8% dell’intero territorio regionale. Dell’areale potenziale, 471,2 km2 (14,5%) sono risultati in provincia di Imperia, 1032,3 km2 (31,7%) in provincia di Savona, 1437,0 km2 (44,2%) in provincia di Genova e 311,8 km2 (9,6%) in provincia di La Spezia. Tab. 9 - Risultati dell’Analisi di Regressione Logistica per la formulazione del modello della probabilità di presenza del lupo in Liguria Variabili ambientali Coefficienti di regressione (ES) P Exp (B) 4,6 (1,13) <0,0001 99,2 -13,5 (6,08) 0,026 0,0 Alt. 1000-1200 m 7,0 (3,08) 0,023 1084,2 Esposizione Sud-Est -7,3 (3,68) 0,048 0,01 Boschi di latifoglie Oliveti Costante -0,1 (0,76) -2 Log verosimiglianza 70,39 R2 di Nagelkerke 0,686 Miglioramento Modello Chi-quadrato=4,51 gl=1 P=0,034 Chi-quadrato=76,56 gl=5 P<0,0001 40 Fig. 31 - Grafico della curva ROC del modello di Regressione Logistica formulato per la probabilità di presenza del lupo in Liguria (in verde la curva di riferimento di un modello che classifica casualmente) 1,0 Sensibilità 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1 - Specificità Le aree a maggior idoneità per il lupo in Liguria sono risultate concentrate nelle zone di crinale a confine con il Piemonte, l’Emilia e la Toscana, ma, nelle province di Savona e Genova, zone ad elevata probabilità di presenza sono state individuate anche nella fascia intermedia, tra il crinale e il mare e, in alcuni casi, anche a breve distanza dalla costa. Considerando la distribuzione dei parchi e delle riserve naturali sul territorio regionale, questi sono risultati, per la maggior parte, interessati da porzioni dell’areale potenziale di presenza del lupo e, in alcuni casi, anche da zone ad elevata idoneità (Fig. 32). 41 Fig. 32 - Probabilità di presenza del lupo in Liguria, la probabilità aumenta dal bianco al rosso scuro. 42 4.5) Monitoraggio genetico del lupo Il Laboratorio di genetica dell’Istituto Nazionale per la Fauna Selvatica (INFS), nell’ambito del programma di monitoraggio genetico della popolazione di lupo presente in Regione Liguria, ha analizzato 67 campioni fecali di presunto lupo provenienti dalle province di Imperia (n = 12), Genova (n = 43, 14 dei quali pervenuti nel 2003-2004) e La Spezia (n = 12) (Tab. 10). I genotipi (corrispondenti ai diversi individui) identificati mediante le analisi genetiche vengono indicati da un’altra sigla che riporta la provincia di provenienza, un numero progressivo e il sesso dell’individuo: es. WIM1M, WSP1M; WGE1F. I genotipi identificati sono riportati nella tabella 11e mappati nella figura 33. Nessuno dei genotipi identificati in Liguria è mai stato trovato in Emilia Romagna. Le rese dei campioni analizzati sono risultate basse per i campioni raccolti in provincia di Genova. Questa bassa resa probabilmente è imputabile allo stato di conservazione dei campioni (vedi relazione Monitoraggio genetico del lupo in Liguria di E. Randi del 24/06/2008). Tab. 10 – Escrementi analizzati nel 2007-2008 Provincia Raccolti Analizzati Identificati La Spezia 26 8 5 Genova 80 29 6 Savona 14 1 0 Imperia 72 12 2 43 Tab. 11 – Genotipi identificati nel 2007-2008 Provincia La Spezia Genova Imperia Genotipi Sesso Wsp1m M WSP1M M WSP2F F WSP2F F WSP3M M Wge4f F WGE1F F WGE6M M WGE3F F WGE3F F WGE5F F Wim1m M WIM2M M Fig. 33 – Localizzazione dei genotipi identificati 44 5) Discussione e conclusioni I risultati delle analisi effettuate sui dati raccolti da gennaio 2007 ad aprile 2008 devono essere valutati e considerati con cautela, in quanto possono essere in qualche misura condizionati da alcuni problemi derivanti dall’impostazione dello studio. In particolare, occorre tenere presente che i transetti sono stati disegnati in modo che coprissero soprattutto le aree notoriamente frequentate dal lupo negli anni passati e che sono stati perlustrati con maggiore intensità nelle aree di presenza certa. In altre parole, lo sforzo di campionamento non è stato distribuito uniformemente nello spazio e nel tempo e questo, di conseguenza, può avere in parte inficiato i risultati sulla distribuzione del lupo e sulle modalità d’uso dello spazio e dell’habitat. Oltre a ciò, nelle analisi sono state utilizzate anche le segnalazioni provenienti da soggetti diversi e non raccolte direttamente dai ricercatori coinvolti. Questo tipo di osservazione, per quanto verificato e controllato, è sempre dipendente, nella sua attendibilità e precisione, da colui che lo ha fornito e, in particolare dalla sua esperienza e capacità; questo perché nella maggior parte dei casi le segnalazioni riguardanti il lupo vengono raccolte da appassionati non professionisti e spesso, benché veritiere, mancano del corredo di informazioni necessario perché possano essere utilizzate correttamente nelle analisi dei dati. Ciononostante, la quantità dei dati raccolti è stata cospicua e tale da annullare, almeno in parte, le imprecisioni e le inesattezze che altrimenti avrebbero pesato in modo consistente sui risultati ottenuti. Infatti, in linea generale, i risultati derivanti dalle analisi sono in accordo con quelli di altri studi effettuati sul lupo in Italia e, soprattutto nell’Appennino settentrionale. Dalle analisi effettuate, appare che i tipi di osservazione più efficacemente utilizzabili per il monitoraggio della popolazione di lupo in Liguria, siano gli escrementi, le tracce e le predazioni. Infatti, gli altri tipi (avvistamenti, ululati, marcature con urina, abbattimenti illegali) vengono raccolti solo occasionalmente e in particolari condizioni (p. es. le marcature con urina solo su terreno innevato) e risultano, quindi scarsamente utilizzabili per definire gli aspetti dell’ecologia del lupo nella regione, pur contribuendo alle conoscenze complessive. Gli escrementi e le tracce, inoltre sono facilmente rinvenibili e attribuibili, benché per le tracce esista la limitazione dello stato del terreno che deve essere innevato o fangoso; per le predazioni, l’attribuzione è più difficile e occorre tener conto di più fattori per stabilire con certezza se siano dovute al lupo o ad altri canidi. La frequenza delle osservazioni ha avuto una marcata stagionalità; infatti sono i mesi autunnali e invernali quelli più proficui per la raccolta di escrementi e tracce, mentre nella 45 tarda primavera ed in estate si osserva il massimo delle segnalazioni di predazioni. Questo andamento potrebbe essere in parte condizionato dalla frequenza con cui sono stati perlustrati i transetti e dalla facilità con cui si possono trovare le impronte, ma certamente è anche dovuto alle caratteristiche della biologia del lupo. Infatti, in autunno e in inverno i lupi utilizzano areali più vasti rispetto alle altre stagioni per diversi motivi, tra i quali i più importanti sono: la diminuzione della disponibilità di prede che porta i lupi ad utilizzare territori di caccia più grandi, la dispersione degli individui giovani che non rimangono aggregati al branco, il disturbo dato dall’attività venatoria e, in particolare dalle braccate al cinghiale. In primavera e in estate i territori dei lupi si restringono a causa dell’attività riproduttiva e della nascita e allevamento dei giovani; inoltre in primavera è presente un numero minore di lupi sul territorio, in quanto i giovani dell’anno precedente vengono usualmente allontanati dalla coppia di adulti riproduttori. In questo modo la probabilità di trovare i segni di presenza si riduce considerevolmente. In primavera ed estate aumentano le segnalazioni di predazioni perché il bestiame viene portato sui pascoli e qui rimane sino all’autunno inoltrato; questo è il periodo dell’anno in cui il bestiame è più esposto agli attacchi del lupo, soprattutto se viene fatto pascolare allo stato brado e senza sorveglianza. Nel periodo di studio sono stati registrati in totale 18 casi di predazione di cui 8 in provincia di Imperia, 3 in provincia di Savona e 7 in provincia di Genova, per un totale di 22 capi di bestiame (19 pecore e 3 capre) e 4 ungulati selvatici (1 capriolo, 1 daino, 1 cinghiale e 1 camoscio). Se questi numeri corrispondessero realmente alla totalità delle predazioni da lupo sul territorio regionale, si potrebbe affermare che i danni sono sicuramente sostenibili e il problema degli attacchi al bestiame non dovrebbe influenzare le strategie gestionali per la conservazione del lupo nella regione Liguria. Probabilmente, però, alcune predazioni non sono state denunciate ed è, inoltre, mancata una raccolta capillare di tutti danni al bestiame denunciati alle autorità competenti (Amministrazioni provinciali e A.S.L.). Nella provincia di Genova, dove questa raccolta è stata effettuata, il numero di episodi di predazione risulta infatti più elevato con 22 denunce per un totale di 48 capi predati. Per quanto riguarda le predazioni sugli ungulati selvatici, appare strano che nel lasso di un anno e quattro mesi siano stati ritrovati solamente quattro individui predati. Il ritrovamento delle carcasse degli ungulati predati potrebbe essere incrementato perlustrando con maggiore regolarità i transetti e, soprattutto, attivando una buona rete di informatori, scelti 46 tra coloro che per diversi motivi frequentano il territorio (polizia provinciale, guardie forestali, cacciatori, ecc.). I comuni con densità di osservazioni di lupo più elevata sono stati, in tutte le province, quelli collocati sul crinale appenninico, con l’eccezione della provincia di Savona in cui appaiono interessati dalla presenza del lupo soprattutto comuni interni, ma situati a quote intermedie. Anche questo risultato potrebbe essere condizionato dalla scelta dei transetti che sono stati individuati quasi tutti in zone montane e, spesso, su crinali. Una distribuzione più regolare dei transetti e un campionamento che copra tutte le fasce altimetriche in ogni provincia potrebbe modificare consistentemente l’apparente distribuzione del lupo in Liguria. In ogni caso i comuni interessati dalla presenza del lupo in ogni provincia sono in numero limitato, a testimonianza di una distribuzione ancora discontinua. Il prosieguo dello studio con uno sforzo di campionamento più regolare e meglio distribuito potrà chiarire se la distribuzione del lupo risultante dai dati attuali sia reale o no e, soprattutto se le lacune nell’occupazione dello spazio siano solo apparenti o dovute a fattori ecologici limitanti. Le province dove sono stati registrati i valori più alti dell’indice d’abbondanza sui transetti sono state La Spezia e Imperia, mentre a Genova e Savona l’indice ha avuto i valori più bassi. Questo risultato dovrà essere confermato continuando la ricerca e, soprattutto spiegato mettendo in relazione l’abbondanza del lupo con quella delle possibili prede e con le caratteristiche ambientali del territorio di ogni provincia. In ogni caso, sia Imperia, sia La Spezia confinano con aree ad alta densità di lupi, tra cui le Alpi marittime francesi, il Cuneese e il crinale tosco-emiliano; da queste zone possono arrivare individui in dispersione che potrebbero incrementare numericamente i nuclei locali. Genova e Savona, invece, confinando con le province di Piacenza, Alessandria e Asti sono a contatto con zone dove la popolazione di lupi è meno abbondante. Le analisi spaziali effettuate sui segni di presenza hanno permesso di individuare un areale occupato dal lupo suddiviso in due o tre sub-areali secondo le stagioni e che interessa in particolare le province di Imperia, Genova e La Spezia. Secondo queste analisi la provincia di Savona sarebbe interessata solo marginalmente dalla presenza del lupo, ma i primi risultati ottenuti con un campionamento più regolare nell’autunno del 2008 contraddicono questo dato e a Savona potrebbero essere presenti due o anche tre nuclei di popolazione stabili (vedi stato d’avanzamento della seconda fase del progetto). Le analisi spaziali condotte per individuare l’areale del lupo in Liguria indicano come la presenza della specie si estenda anche alle regioni confinanti e non sia limitata al solo 47 territorio ligure. Questo significa che la popolazione di questo tratto di Appennino settentrionale deve essere considerata come unica e che deve essere gestita in maniera univoca, adottando criteri definiti in accordo con le altre regioni interessate. Durante la stagione invernale l’areale di presenza raggiunge la sua massima estensione, per poi ridursi in primavera e in estate in relazione all’attività riproduttiva e all’allevamento dei cuccioli ed espandersi nuovamente in autunno quando i giovani sono in grado di compiere movimenti paragonabili a quelli degli adulti. Nonostante la scarsità d’informazioni disponibili per l’Italia, il territorio occupato da un branco di lupi può oscillare tra i 75 e i 300 km2, con valori per l’Appennino compresi tra i 120 e i 200 km2 (Boitani e Ciucci 1998, Gilio et al. 2004). E’ evidente quindi che in Liguria, sia considerando tutto l’areale individuato, sia i diversi sub-areali, sono presenti diversi branchi che potranno essere individuati con precisione solo proseguendo lo studio e con il supporto delle analisi genetiche. Le analisi sulla selezione dell’habitat nell’areale del lupo in Liguria, indicano una marcata selezione per le fasce altitudinali più elevate, in particolare in primavera e in estate, mentre in inverno vengono selezionate anche le zone poste a bassa quota. L’utilizzo di un range altitudinale più vasto in inverno è probabilmente legato agli spostamenti delle specie preda che tendono a frequentare zone con minor copertura nevosa (Peterson 1977, Massolo e Meriggi 1998, Gilio et al. 2004). Al contrario, per le esposizioni non è risultata nessuna selezione, probabilmente perché le esposizioni più favorevoli, vale a dire quelle a Sud, sono anche quelle dominanti nel territorio ligure. Per quanto riguarda i tipi di vegetazione, negli areali vengono inclusi, con scarse differenze stagionali, i boschi di tutti i tipi e le formazioni di vegetazione a naturalità più elevata, mentre vengono sottoutilizzati gli habitat più antropizzati. Questo conferma lo stretto legame esistente tra la scelta dell’habitat da parte del lupo e la disponibilità di prede (Huggard 1993, Gilio et al. 2004). Infatti, le zone forestali, i cespuglieti, gli arbusteti e le brughiere sono i tipi di vegetazione a più alta densità di ungulati ed in particolare di cinghiali che sono la preda più utilizzata dal lupo (Meriggi et al. in stampa). La frequentazione dei tipi di habitat rilevata dai segni di presenza sui transetti ha messo in evidenza una selezione meno marcata di quanto appare dalle analisi sugli areali. Occorre rammentare che i transetti erano collocati tutti in zone ad elevata idoneità per il lupo e con larga disponibilità degli habitat più favorevoli. In ogni caso, a livello di frequentazione il lupo sembra evitare le zone a bassa altitudine, le esposizioni Nord e le aree antropizzate, mentre seleziona le esposizioni Sud, la vegetazione rada e i boschi. Tra i boschi, in particolare vengono frequentati quelli di conifere, probabilmente in relazione alla presenza 48 di cinghiali, i quali selezionano questo tipo di vegetazione per l’attività di alimentazione (Meriggi e Sacchi 2001). L’uso dei segni di presenza di carnivori per definire le modalità d’uso dello spazio e dell’habitat ha alcuni svantaggi (Cagnacci et al. 2004). Infatti, non è possibile mettere in relazione l’uso dell’habitat con i tipi di attività come avviene negli studi che utilizzano il radio-tracking (Weber e Meia 1996). Inoltre i risultati potrebbero essere condizionati dal tipo di campionamento e dalla disomogeneità nello sforzo di ricerca, nonché dalla contattabilità dei segni di presenza nei diversi habitat. Tuttavia il metodo ha alcuni vantaggi importanti: 1) permette di indagare aree molto vaste come intere province o regioni, 2) permette di raccogliere dati riferiti a popolazioni o a sub-popolazioni evitando la dipendenza delle osservazioni e l’effetto della variabilità individuale, 3) i segni di presenza possono essere mappati con elevata precisione, mentre le localizzazioni telemetriche spesso hanno errori notevoli, specialmente in ambiente montano. 4) utilizzando i sentieri si ottiene un’ uguale contattabilità nei diversi habitat. Per questi motivi si ritiene che uno studio basato sui segni di presenza possa dare informazioni paragonabili, se non superiori, al radio-tracking. In particolare, i segni di presenza permettono di individuare con sicurezza e affidabilità le aree di presenza del lupo e possono essere usati per la formulazione di modelli d’idoneità ambientale. Il modello d’idoneità ambientale per la regione Liguria da noi formulato è basato sul confronto tra aree di presenza e aree di controllo, non necessariamente di assenza sicura. Infatti, mentre la presenza è sempre accertabile con sicurezza, l’assenza non può mai essere sicura. Da tempo è dunque emersa l’importanza del protocollo di campionamento negli studi di ecologia e la necessità di considerare in modo appropriato il problema della contattabilità della specie in esame nelle elaborazioni dei modelli, sia esplicativi, sia predittivi (Moilanen 2002, Tyre et al. 2003, Gu e Swihart 2004, MacKenzie 2005). Il metodo migliore per minimizzare le “false assenze” consiste nel condurre campionamenti ripetuti in un breve intervallo di tempo in modo da permettere il calcolo della probabilità di contatto della specie e poterla incorporare nelle procedure d’analisi. Il numero di campionamenti da effettuare deve essere stabilito in relazione alla biologia della specie in esame (es. specie criptiche o meno), alle tecniche disponibili, alla scala temporale in cui può variare la probabilità di contatto (es. giornalmente in relazione alle condizioni meteorologiche, all’interno di un singolo giorno in relazione al periodo di 49 attività), alla tendenza della specie a occupare una data unità ambientale in modo continuo nel tempo (es. all’interno di una stessa stagione o su più stagioni) e alla definizione stessa di unità di campionamento (MacKenzie 2005). Spesso però la necessità di condurre campionamenti ripetuti per effettuare analisi affidabili si scontra con le limitate risorse economiche e umane degli studi ecologici (Field et al. 2005). Da qui lo sviluppo di nuovi metodi basati su procedimenti statistici che necessitano dei soli dati di presenza della specie. Tra queste si è affermata l’Analisi Fattoriale di Nicchia Ecologica (ENFA – Ecological Niche Factor Analysis), il cui principio risiede nel confronto tra il contesto ambientale definito attorno alle stazioni di presenza della specie e le caratteristiche ambientali dell’intera area di studio (Hirzel et al. 2002). La procedura da noi adottata può essere considerata analoga all’Analisi Fattoriale di Nicchia Ecologica, in quanto le caratteristiche delle Unità di Campionamento di presenza sono state confrontate con quelle di UC selezionate casualmente e, quindi, rappresentanti l’intero territorio regionale. Il modello ottenuto è risultato altamente predittivo, pur utilizzando un numero ridotto di variabili ambientali e mancando totalmente delle variabili relative alla disponibilità di prede selvatiche e domestiche, anche se molto importanti (Massolo e Meriggi 1998). Queste caratteristiche rendono il modello adatto per l’applicazione a territori vasti come regioni e province, dove manchino dati puntuali di censimenti di ungulati selvatici e bestiame. Il territorio regionale, in base al modello, è risultato in gran parte idoneo alla presenza del lupo, con le aree di presenza potenziale più estese nelle province di Savona e Genova. E’ da notare come, purtroppo, il sistema di aree protette regionale sia da considerarsi poco efficace per assicurare la protezione della specie. Infatti, i parchi e le riserve naturali della Liguria, pur avendo all’interno zone ad elevata idoneità, lasciano scoperte vaste porzioni di territorio idoneo al lupo. Sarebbe auspicabile una revisione del sistema di aree protette della Liguria che tenga conto anche delle necessità di conservazione del lupo. 50 6) Opere citate Bernardello R. e Martini E. 1999. I pregi della flora del Parco dell’Aveto. Parco Naturale Regionale dell’Aveto. Boitani L. e Ciucci P. 1998. Il lupo: elementi di biologia, gestione, ricerca. Documenti tecnici. Istituto Nazionale per la Fauna Selvatica 23: 1-114. Cagnacci F., Meriggi A., Lovari S. 2004. Habitat selection by the red fox Vulpes vulpes (L. 1758) in an Alpine area. Ethology Ecology and Evolution 16: 103-116. Field S.A., Tyre A.J., Possingham H.P. 2005. Optimizing allocation of monitoring effort under economic and observational constraints. Journal of Wildlife Management 69: 473-482. Genovesi P. (a cura di) 2002. Piano d’azione nazionale per la conservazione del Lupo (Canis lupus). Quaderni di Conservazione della Natura. 13: 1-94. Gilio N., Campi C., Oppio C., Meriggi A. 2004. Distribuzione e uso dell’habitat del lupo (Canis lupus L., 1758) nell’Alto Appennino Reggiano. Hystrix - The Italian Journal of Mammalogy 15 (2): 31-47. Gu W. e Swihart R.K. 2004. Absent or undetected? Effects of non-detection of species occurrence on wildlife-habitat models. Biological Conservation 116: 195-203. Hirzel A.H., Hausser J., Chessel D., Perrin N. 2002. Ecological Niche Factor Analysis: how to compute habitat suitability maps without absence data? Ecology 83: 2027-2036. Huggard D.J. 1993. Prey selectivity of wolves in Banff National Park. I Prey species. Canadian Journal of Zoology 71: 130-139. Jacobs J. 1974. Quantitative measurements of food selection. Oecologia 14:413-417. Kenward R.E., South A.B. and Walls S.S. 2003. Ranges 6 V.1.204: for the analysis of tracking and location data. Anatrack LTQ, Wareham, UK. Krebs C.J. 1999. Ecological methodology. Addison-Wesley Longman, Inc. Menlo Park, California, USA, 620 pp. MacKenzie D.I. 2005. what are the issues with presence-absence data for wildlife managers? Journal of Wildlife Management 69: 849-860. Manly B.F.J., MacDonald L.L., Thomas D.L. 1993. Resource selection by animals. Chapman and Hall, New York, 221 pp. Massolo A. e Meriggi A. 1995. Modelli di valutazione ambientale nella gestione faunistica. Ethology, Ecology and Evolution (Supplemento al n° 1) 7: 2-11. Massolo A. e Meriggi A. 1998. Factors affecting habitat occupancy by wolves in northern Apennines (North-Italy): a model of habitat suitability. Ecography 21: 97-107. 51 Massolo A. e Meriggi A.1996. A new guideline for Wolf management: modelling habitat suitability. Journal of Wildlife Research 1: 282-286. Massolo A., Meriggi A. 2007. I modelli di valutazione ambientale per le potenzialità faunistiche: aspetti metodologici e stato in Italia. In: Lucifero M., Genghini M. (a cura di) Valorizzazione agro-forestale e faunistica dei territori collinari e montani. INFS, MIPAF, St.e.r.n.a. Ed. Grafiche 3B, Toscanella di Dozza (BO). Pp. 43-58. Meriggi A., Brangi A. e Schenone L. 1996. La dieta del Lupo nelle zone di recente espansione dell'areale di distribuzione italiano. WWF Atti e Studi: 59-66. Meriggi A., Brangi A., Matteucci C., Sacchi O. 1996. 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Improving precision and reducing bias in biological surveys by estimating false negative error rates in presence-absence data. Ecological Applications 13: 1790-1801. Weber J.M. e Meia J.S. 1996. Habitat use by the red fox Vulpes vulpes in a mountainous area. Ethology Ecology and Evolution 8: 223-232. 53 STATO D’AVANZAMENTO DELLA SECONDA FASE DEL PROGETTO “IL LUPO IN LIGURIA” Da settembre 2008 (seconda fase del progetto), sono stati ridisegnati i percorsi campione in modo da assicurare una copertura più uniforme del territorio regionale. A questo scopo è stata sovrapposta alla regione una griglia a maglie spaziate di 10 km e all’interno di ogni cella definita dalla griglia è stato scelto in modo opportunistico un transetto di lunghezza minima di 1 km e massima di 10 km. Con la seconda fase del progetto è stato deciso di registrare, insieme ai segni di presenza del lupo, anche i segni di presenza delle potenziali specie preda e dei possibili competitori (altre specie di carnivori). A questo scopo sono state predisposte schede per la registrazione delle osservazioni, pensate in modo da raccogliere tutte le informazioni necessarie per le successive elaborazioni (Appendici 1 e 2). Oltre a queste schede, sono state predisposte anche schede per la registrazione degli eventi di predazione sul bestiame e sugli ungulati selvatici (Appendici 3 e 4). Sulla base della griglia di riferimento di 10 km di lato, sovrapposta al territorio della regione, sono stati selezionati 64 transetti per una lunghezza totale di 283,7 km e media di 4432 m (DS=1477) (Fig. 1). Fig. 1 - Distribuzione dei transetti per la seconda fase del progetto lupo della regione Liguria 54 Oltre ai transetti, sono stati individuati 32 punti di marcatura per la raccolta degli escrementi da destinare alle analisi genetiche. Il massimo numero di transetti è stato individuato per la provincia di Genova (n=21) e il minimo per la provincia di La Spezia (n=10); in provincia di Savona i transetti hanno avuto la lunghezza media maggiore, mentre la minima è risultata per la provincia di La Spezia (Tab. 1). Tab. 1 - Statistiche descrittive della lunghezza dei transetti selezionati in ogni provincia della Liguria. Provincia N Min. Max. Media DS Totale Imperia 17 1181 6059 4270 764 68.317 Savona 16 2919 9896 5143 2174 82.286 Genova 21 1827 6387 4342 1315 91.176 La Spezia 10 3286 4956 4069 537 40.694 Regione 64 1181 9896 4432 1477 283.654 L’altitudine dei transetti selezionati è risultata compresa tra un minimo di 150 m s.l.m. a Savona e un massimo di 2050 m s.l.m. a Imperia. L’escursione altimetrica maggiore è stata registrata per la provincia di Imperia e quella minore per la provincia di La Spezia (Tab. 2). Tab. 2 - Altitudine minima e massima (m s.l.m.) ed escursione altimetrica dei transetti selezionati in ogni provincia della Liguria. Provincia Altitudine minima Altitudine massima Escursione Imperia 450 2050 1600 Savona 150 1250 1100 Genova 350 1700 1350 La Spezia 350 1400 1050 Regione 150 2050 1900 55 Dei 64 transetti selezionati, nell’autunno 2008, ne sono stati perlustrati 44 (68,7%); la copertura dei transetti ha avuto notevoli variazioni da provincia a provincia, con un massimo a Genova (tutti i transetti perlustrati nella stagione) e un minimo a La Spezia (Tab. 3). Tab. 3 - Copertura dei transetti selezionati per il monitoraggio della presenza del lupo in Liguria (Autunno 2008) Province N° totale N° perlustrati % Imperia 17 10 58,8 Savona 16 9 56,2 Genova 21 21 100,0 Spezia 10 4 40,0 Regione 64 44 68,7 La registrazione dei segni di presenza del lupo e delle principali specie preda (Ungulati selvatici e Lagomorfi) lungo i transetti, ha permesso il calcolo dell’Indice Chilometrico d’Abbondanza (IKA) per le diverse specie e per le quattro province (Tab. 4). L’IKA del lupo ha avuto il massimo valore per i transetti della provincia di Genova e il minimo a La Spezia, dove, sui transetti finora perlustrati non è stato registrato nessun segno di presenza del predatore. Delle diverse specie di ungulati selvatici, il cinghiale è stato il più abbondante, tranne che in provincia di Savona dove per il capriolo è stato rilevato il valore massimo dell’IKA. Segni di presenza del daino sono stati rilevati solamente in provincia di Genova. Per la lepre il massimo dell’IKA è stato rilevato a Genova e il minimo a Savona. Per la provincia di Imperia purtroppo non è stato possibile calcolare l’IKA delle prede per un errore nella compilazione delle schede. La Kernel Analysis al 50%, effettuata sui segni di presenza del lupo rinvenuti sui transetti, ha permesso di individuare le aree maggiormente frequentate dalla specie sul territorio regionale nell’autunno del 2008 (Fig. 2). In totale sono risultate 6 zone intensamente frequentate, di queste una è collocata in provincia di Imperia, 3 a Savona, 2 a Genova e nessuna a La Spezia. Tali aree di massima frequentazione possono essere ragionevolmente interpretate come core area di altrettanti branchi, ma è necessario avere conferme dalla prosecuzione dello studio nel prossimo anno e dalle indagini genetiche che, presumibilmente, permetteranno di distinguere tra individui appartenenti a branchi 56 diversi. La mancata individuazione di una zona frequentata dal lupo in provincia di La Spezia è da attribuire alla scarsa copertura dei transetti in questa provincia. Tab. 4 - Valori medi (ES) dell’IKA del lupo e delle principali specie preda rilevati sui transetti Province Lupo Cinghiale Capriolo Daino Lepre Imperia 0,3 (0,17) - - - - Savona 0,1 (0,04) 1,0 (0,25) 1,1 (0,30) 0,0 (0,00) 0,04 (0,04) Genova 0,4 (0,18) 1,3 (0,18) 0,2 (0,07) 0,1 (0,05) 0,5 (0,19) Spezia 0,0 (0,00) 1,1 (0,29) 0,2 (0,17) 0,0 (0,00) 0,1 (0,14) Regione 0,3 (0,09) 1,2 (0,13) 0,5 (0,12) 0,1 (0,03) 0,4 (0,12) Fig. 2 - Localizzazione delle zone più frequentate dai lupi in Liguria (autunno 2008) 57 Per quanto riguarda il monitoraggio genetico sono stati raccolti un totale di 70 escrementi di cui 24 utilizzabili per le analisi genetiche, la maggior parte dei quali provengono dalle province di Genova e Imperia (Tabb. 5 e 6). Tab.5 – Campioni raccolti nelle diverse province per le analisi genetiche Totale Escrementi 2008-2009 Raccolti Da analizzare La Spezia 9 2 Genova 45 15 Savona 3 0 Imperia 13 7 Tab.6 - Campioni raccolti per le analisi genetiche ripartiti nei diversi punti di marcatura N° aree di marcatura 2008-2009 N° escrementi freschi 6 (IMPERIA) 7 4 (SAVONA) 0 6 (GENOVA) 12 3 (LA SPEZIA) 2 58 Appendice 1 SCHEDA PER L’OSSERVAZIONE DEL LUPO NOME OSSERVATORE:……………………………… DATA:……………… N° OSSERVAZIONE:…………………… ORA:……………………… COORDINATE:……………………… LOCALITA’:………………………………... ALTITUDINE:………………….. N° TRANSETTO:…………………… COMUNE:……………………………. RIFERIMENTO CARTOGRAFICO:……………………………. CONDIZIONI METEO: O CIELO SERENO O COPERTO O PIOGGIA O NEVE O NEBBIA ________________________________________________________________________________________________________________________ I TIPO DI OSSERVAZIONE A) IMPRONTE ( I ) - SUBSTRATO: O O O O O NEVE FANGO POLVERE SABBIA TERRICCIO - DIMENSIONI ANDATURA: O PASSO O TROTTO O GALOPPO ETA’ STIMATA ................................ LUNGHEZZA .................................................................................................................................................. ANTERIORI LARGHEZZA ………………………………………………………………………………………………. LUNGHEZZA ………………………………………………………………………………………………. POSTERIORI LARGHEZZA ………………………………………………………………………………………………. LUNGHEZZA PASSO ……………………………………………………………………………………………………...... ALTRO ………………………………………………………………………………………………………………………………………………..... _________________________________________________________________________________________________________________________ B) FECI ( F ) - LOCALIZZAZIONE: - POSIZIONE: O O AL CENTRO SENTIERO O O AL BORDO STRADA STERRATA O O INCROCIO DI ALTROVE............................................ STRADA ASFALTATA O A TERRA O SU RILIEVO O SU PIETRE - SIGNIFICATO TERRITORIALE: O SI O SU CESPUGLI O NO - COLORE ....................................... CONTENUTO ............................................................................................................................................ ............................................................................................................................................ ALTRO ............................................................................................................................................................................................................................ _________________________________________________________________________________________________________________________ C) PREDE E RESTI ALIMENTARI ( R.A. ) - SPECIE PREDATE: O CINGHIALE O CAVALLO O CANE CAPRIOLO O DAINO O CERVO O MUFLONE PECORA O CAPRA O MAIALE O BOVINO DOM. ALTRO............................................................................................................................................ O O ETA’ DELLA PREDA ............................ SESSO .................... % ASPORTATA ....................................... TIPO DI RESTI ............................................................................................................................... PRESENZA DI MARCAMENTO: O SI O PESO STIMATO .................................................................................. NO ALTRO ............................................................................................................................................................................................................................. _________________________________________________________________________________________________________________________ O D) TANE ( T) - ESPOSIZIONE: O NORD - N° DI IMBOCCATURE ...................... - DIMENSIONI CAMERE INTERNE: UTILIZZATA O SUD O EST DIMENSIONI: h ............................. O NON UTILIZZATA O OVEST O SEGNI DI USO PASSATO ALTITUDINE ..................................................... h ......................................................................................................................... l........................................................................................................................... l.............................. p.......................... 59 ALTRO.............................................................................................................................................................................................................................. _________________________________________________________________________________________________________________________ E) VOCALIZZAZIONI - STIMOLAZIONE: TIPO DI STIMOLO: - METEO: O O O O O SI PLAY BACK O O NO A VOCE SERENO PARZ. COPERTO COPERTO O PIOGGIA: - CARATTERISTICHE DELLA STIMOLAZIONE: - TIPI DI RAGGRUPPAMENTO: N° PERSONE ............................................................................................ O LEGGERA MEDIA FORTE VENTO: O O O DEBOLE MEDIO FORTE N° STIMOLI EFFETTUATI ..................................................................................... N° STIMOLI PRIMA DELLA RISPOSTA ............................................................ N° RISPOSTE ............................................................................................................ TEMPO TRA I STIMOLO E I RISPOSTA............................................................ TEMPO TRA ULTIMO STIMOLO E I RISPOSTA.............................................. INDIVIDUO SINGOLO O GRUPPO FAMIGLIARE O GRUPPO DI ADULTI O GRUPPO DI GIOVANI - MOVIMENTI DURANTE LA SESSIONE: O O O OM OF N° GIOVANI ........................... N° ADULTI ............................... N° INDIVIDUI ......................... N° INDIVIDUI ......................... O SI O ALLONTANAMENTO O NO O AVVICINAMENTO O ALTRA DIREZIONE ALTRO........................................................................................................................................................................................................................... _________________________________________________________________________________________________________________________ F) AVVISTAMENTI - N° INDIVIDUI ............................... DISTANZA DA OSSERVATORE ............................... DURATA CONTATTO ................................ - ATTIVITA’: O RIPOSO O GIOCO O CACCIA O SPOSTAMENTO ALTRO................................................ - DESCRIZIONE INDIVIDUI AVVIASTATI ........................................................................................................................................................... ......................................................................................................................................................................................................................................... ......................................................................................................................................................................................................................................... ......................................................................................................................................................................................................................................... - COMPORTAMENTO NEI CONFRONTI DELL’ UOMO: O FUGA O INDIFFERENTE O CURIOSO O AGGRESSIVO ALTRO ........................................................................................................................................................................................................................... II AMBIENTE O FUSTAIA DI FAGGIO O CEDUO DI CASTAGNO O NOCCIOLETO O RADURA O PRATO O PASCOLO O SENTIERO O CEDUO DI FAGGIO O CASTAGNO DA FRUTTO O CEDUO DI ROVERELLA O CEDUO DI CARPINO O RIMBOSCHIMENTO DI CONIFERE O RADURA ALBERATA O CESPUGLIATO O PRATO O CESPUGLIATO O INCOLTO O CALANCO O GRETO O COLTIVO O STRADA STERRATA O STRADA ASFALTATA O 0-5 O 80-1.6m - ALTEZZA DELLA VEGETAZIONE: O 5-10 O 1.6-3 O 10-20 O 3-6 O 20-40 O 6-12 O 40-80 O >12 III TOPOGRAFIA O FONDOVALLE O CRINALE O VERSANTE O AVVALLAMENTO O ESPOSIZIONE: O NORD O RILIEVO O SUD O EST O OVEST 60 Appendice 2 SCHEDA PER IL RILEVAMENTO DELLA PRESENZA DI SPECIE PREDA E SPECIE DI COMPETITORI RILEVATORE (Nome e Cognome)______________________________________ Tel._________ DATA, ORA E LUOGO DELLE OSSERVAZIONI Data_______________Ora_______________Comune___________________________________ Località_________________________________________________________________________ Percorso N. ___________________________ Condizioni meteo (cerchiare ove appropriato) copertura 0 25 50 75 100 vento assente debole medio Lunghezza percorso______________________ pioggia si no neve si no forte Tracce: (indicare sulla cartina le tracce rilevate) (Specificare il tipo ambientale dominante) SPECIE FASCIA ALTITU DINALE HABITAT E N ° DI SEGNI DI PRESENZA Seminativi Prateria Pascolo Incolto Arbustato B.latifoglie B. conifere B. misto lat. e con. Rocce Totale Lepre Marmotta Cinghiale Capriolo Cervo Daino Muflone Camoscio Stambecco Volpe Tasso Mustelidi Gatto selv. 61 Appendice 3 SCHEDA PER LA REGISTRAZIONE DELLE PREDAZIONI DI UNGULATI SELVATICI Rilevatori ………………………………………………….. Data ……………………………………….. Provincia ……………. Comune …………………………… Località ………………………………….. Area protetta: Sì No Tipo di area protetta: …………... Nome: ……………………………………. Ritrovamento diretto: Sì No Predazione segnalata da ………………………………………………………………………………….. Residente a ……………………………… Via ……………………….N° …. Tel./Cell………………… In data ………………. Specie predata: ……………………… Sesso: M F Età: Adulto Sub-adulto Giovane Età stimata in anni: ……………………Prelievi: Manibola Femore Reni Altro …………………. Stato della carcassa: Intera Resti parziali Ossa e pelo Solo pelo Parti rimaste: ………………………………………………………………………………………………. Consumo %: 0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 >90 Distribuzione dei resti: Raggruppati Sparsi Stato di decomposizione: Fresca Disidratata Maleodorante Putrefatta Larve d’insetti Consumo da parte di altri predatori: Sì No Quali? Rapaci Corvidi Volpe Mustelidi Tipo di lesioni: Morsi Graffi Abrasioni Ematomi sottocutanei Fratture Ferite da arma da fuoco Altro ……………………. …………………………………………………………………………………… In caso di morsi se possibile misurare la distanza tra i canini: ………………………………………………. Localizzazione delle lesioni: Testa Muso Nuca Collo Gola Torace Addome Dorso Reni Garretti anteriori Garretti posteriori Cosce Segni di presenza di predatori: Lupo Volpe Tasso Altri mustelidi Altri ………………………. Tipo di traccia: Impronte Feci Marcature con orina Altro ………….. N° di individui stimato ….. Dimensioni delle impronte: Anteriore …. …. …. …. …. …. Posteriore …. …. …. …. …. …. …. Le feci sono state: Raccolte Lasciate sul posto Contenuto ………………………………………….. Trascinamento della carcassa: Sì No Per quanti metri? …………………………………………….. Ambiente: Faggeta Bosco di latifoglie Bosco di conifere Bosco misto Radura Cespugliato Arbusteto Pascolo Prateria Rocce Coltivo Abitato Altro ………………………………….. 62 Appendice 4 MODULO PER LA CONSTATAZIONE DELLE PREDAZIONI SU BESTIAME MODULO COMPILATO DA Data: ______________________________________ Nome Cognome: _______________________________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________________________________ Recapito: LUOGO, DATA E ORA DEL DANNO Comune: Località: Data e ora della scoperta del danno Data: Data della segnalazione del danno Data: Ora: Nottata del: Data dell’attacco indicare l’ora se conosciuta: Indicare se la data è: Giornata del: Certa F Presunta F F Sconosciuta indicare l’ora se conosciuta: Presenza del pastore sull’alpeggio Giorno e notte F visita quotidiana F visita saltuaria F Indicare il luogo e la data dell’ultima visita prima della scoperta del danno: ___________________________________________________ INFORMAZIONI SUI CAPI DI BESTIAME PRESENTI SULL’ALPEGGIO Proprietario: Nome e Cognome: ______________________________________________________________________________________________ Recapito: ______________________________________________________________________________________________ Tipo di governo: controllato F n° Ovini vagante F n° Caprini n° giorni di monticazione: n° Bovini n° Equini Totale Proprietario: Nome e Cognome: ______________________________________________________________________________________________ Recapito: ______________________________________________________________________________________________ Tipo di governo: controllato F n° Ovini vagante F n° Caprini n° giorni di monticazione: n° Bovini n° Equini Totale Proprietario: Nome e Cognome: ______________________________________________________________________________________________ Recapito: ______________________________________________________________________________________________ Tipo di governo: controllato F vagante F n° giorni di monticazione: 63 n° Ovini n° Caprini n° Bovini n° Equini Totale RICORRENZA E CIRCOSTANZE DEI DANNI (indicare su una cartina topografica la localizzazione della/e carcassa/e e tutti i segni di presenza di eventuali predatori) L’animale attaccato era : F Prima volta Altre volte F dentro alla mandria o gregge F in gruppetti di < di 5 capi F (Indicare la data di inizio del primo __________________________ isolato F attacco e il numero di volte ) in spostamento F al pascolo F __________________________ Pastore presente al momento del danno F Segni di presenza Impronte di grossi canidi Pastore assente al momento del danno F Numero dell’impronte: si no F F 1 F 2–5 F >5 F Dimensioni delle impronte: Cani da protezione: no F F si Numero: ___________________ Razza: ____________________________________ Età: _______ larghezza cm. _____________ lunghezza cm. _____________ larghezza cm. _____________ lunghezza cm. _____________ larghezza cm. _____________ lunghezza cm. _____________ larghezza cm. _____________ lunghezza cm. _____________ Numero di piste visibili __________________________________ Impronte allineate ? si F no F si F no F Le impronte posteriori ricalcano Razza: ____________________________________ Età: _______ quelle anteriori ? Introdotto/i dentro la mandria da: ________________ mesi / anni Osservazioni di escrementi di grossi canidi Escrementi raccolti ? si si F F no F no F Comportamento dei cani: Sconosciuto F hanno abbaiato F Si sono dati alla fuga F hanno attaccato F altre reazioni ____________________ _____________________________________________________ _____________________________________________________ 64 Ringraziamenti Si ringrazia per la preziosa collaborazione e il supporto in tutte le fasi dello studio: Giovanni Diviacco Piero Ferrari Anna Brangi Le Amministrazioni Provinciali di Genova, Imperia, La Spezia e Savona Gli Enti Parco dell’Aveto e dell’Antola Tutti i volontari che hanno partecipato alla raccolta dei dati 65