distribuzione e stato del lupo (canis lupus) in liguria

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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.
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Fig. 1 - Altimetria del territorio della regione Liguria
Fig. 2 - Esposizioni prevalenti del territorio della regione Liguria
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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)
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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
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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).
αi=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
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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:
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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
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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;
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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
comuni della provincia di Savona.
19
comuni della provincia di Genova.
20
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
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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
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in
i
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Ve ev rof
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C
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A
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at
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B
B
os
ch
B id
os i l
ch ati
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B
i c glie
ru
gh B on
i
o
Ve iere sc fere
h
g
im
Ve
e
e
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n
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e
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A
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O
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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
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
Tipi di vegetazione
PD
PU
w (ES)
α
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
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
-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
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
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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° Bovini
n° Equini
Totale
Proprietario:
Nome e Cognome: ______________________________________________________________________________________________
Recapito:
______________________________________________________________________________________________
Tipo di governo:
controllato
F
vagante
F
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. _____________
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

distribuzione e stato del lupo (canis lupus) in liguria

Transcript

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