Comprendere i driver principali che influenzano la ricchezza e la diversità vegetale lungo i gradienti ambientali è un argomento cruciale per indirizzare le politiche di conservazione e le azioni di mitigazione degli effetti diretti e indiretti dell’attività antropica. Gli ecosistemi montani, caratterizzati da una grande biodiversità, sono da tempo riconosciuti come sentinelle dei cambiamenti climatici a scala globale. In questo contesto si inserisce il progetto di monitoraggio della diversità vegetale lungo il gradiente altitudinale delle montagne del Velino della Duchessa in Appennino Centrale. L’attività di monitoraggio è iniziata nel 2006 e con cadenza quinquennale sono stati svolti ad oggi 3 cicli di monitoraggio su 164 aree permanenti poste lungo un gradiente altitudinale di oltre 1400 m. Ogni plot presenta una struttura annidata (nested) con maglie quadrate con lato che varia da 0.015 m fino a 16 m. All’interno della griglia è stata monitorata sia la copertura che l’abbondanza delle specie vegetali. Negli stessi transetti sono poste 9 stazioni metereologiche che registrano temperatura dell’aria, temperatura del suolo e pluviometria. Il lavoro di tesi è stato articolato in tre macro-argomenti: il clima ed i metodi di spazializzazione delle variabili bioclimatiche, la relazione sincronica tra comunità vegetali-area-ambiente e, in ultimo, il ruolo dei plant traits nelle dinamiche di vegetazione. Queste tre problematiche di ricerca si fondono nello studio della dinamica di vegetazione nel tempo, in cui le variazioni osservate nel corso dei 10 anni di monitoraggio vengono relazionate con le caratteristiche bioclimatiche e i traits legati alla colonizzazione delle specie vegetali. La realizzazione delle carte bioclimatiche su scala fine ha permesso di investigare i principali driver della ricchezza e diversità vegetale nello spazio e nel tempo. Inoltre, le carte realizzate trovano numerosi campi di applicazione sia dal punto di vista della riproducibilità metodologica, sia come punto di partenza fondamentale per ulteriori analisi ambientali nelle stesse aree di studio. Per quanto riguarda la relazione tra ricchezza di specie, dimensione dell’area di campionamento e bioclima i risultati mostrano come i principali driver siano la temperatura media annua e le precipitazioni del trimestre più caldo, anche se queste relazioni variano in base alla scala di campionamento utilizzata. Il confronto di diverse tecniche statistiche ci ha permesso di evidenziare come gli stacked model con un metodo di binarizzazione maxK siano i più affidabili per la costruzione dei modelli di ricchezza di specie. Questo risultato è di fondamentale importanza per prevedere i cambiamenti della struttura e funzione della vegetazione nel medio lungo termine e per evidenziare le aree naturali più a rischio per la perdita di biodiversità specifica. Per la sezione dedicata ai traits delle specie è possibile concludere che la dispersione ed i processi legati all’ecologia di germinazione sono di fondamentale importanza per comprendere e predire la distribuzione futura delle specie e le dinamiche di vegetazione nei diversi scenari di cambiamento climatico. In ultimo, il monitoraggio su scala temporale ha permesso di evidenziare come i trend osservati nelle diverse fasce bioclimatiche siano associati a driver differenti. In generale, è possibile concludere che sia il cambiamento climatico che il cambio di uso del suolo influiscono negativamente sulla diversità vegetale. Inoltre, la capacità di osservare questi effetti varia in base alla scala spaziale e temporale nella quale si osservano. Oltre all'innovatività metodologica questo lavoro permette di tracciare le linee guida per le politiche di conservazione e gestione degli ecosistemi montani in Appennino Centrale.

Gradiente altitudinale di diversità floristica in Appennino Centrale: pattern di diversità e relazione con i cambiamenti globali / DI MUSCIANO, Michele. - (2020 Apr 02).

Gradiente altitudinale di diversità floristica in Appennino Centrale: pattern di diversità e relazione con i cambiamenti globali

DI MUSCIANO, MICHELE
2020-04-02

Abstract

Comprendere i driver principali che influenzano la ricchezza e la diversità vegetale lungo i gradienti ambientali è un argomento cruciale per indirizzare le politiche di conservazione e le azioni di mitigazione degli effetti diretti e indiretti dell’attività antropica. Gli ecosistemi montani, caratterizzati da una grande biodiversità, sono da tempo riconosciuti come sentinelle dei cambiamenti climatici a scala globale. In questo contesto si inserisce il progetto di monitoraggio della diversità vegetale lungo il gradiente altitudinale delle montagne del Velino della Duchessa in Appennino Centrale. L’attività di monitoraggio è iniziata nel 2006 e con cadenza quinquennale sono stati svolti ad oggi 3 cicli di monitoraggio su 164 aree permanenti poste lungo un gradiente altitudinale di oltre 1400 m. Ogni plot presenta una struttura annidata (nested) con maglie quadrate con lato che varia da 0.015 m fino a 16 m. All’interno della griglia è stata monitorata sia la copertura che l’abbondanza delle specie vegetali. Negli stessi transetti sono poste 9 stazioni metereologiche che registrano temperatura dell’aria, temperatura del suolo e pluviometria. Il lavoro di tesi è stato articolato in tre macro-argomenti: il clima ed i metodi di spazializzazione delle variabili bioclimatiche, la relazione sincronica tra comunità vegetali-area-ambiente e, in ultimo, il ruolo dei plant traits nelle dinamiche di vegetazione. Queste tre problematiche di ricerca si fondono nello studio della dinamica di vegetazione nel tempo, in cui le variazioni osservate nel corso dei 10 anni di monitoraggio vengono relazionate con le caratteristiche bioclimatiche e i traits legati alla colonizzazione delle specie vegetali. La realizzazione delle carte bioclimatiche su scala fine ha permesso di investigare i principali driver della ricchezza e diversità vegetale nello spazio e nel tempo. Inoltre, le carte realizzate trovano numerosi campi di applicazione sia dal punto di vista della riproducibilità metodologica, sia come punto di partenza fondamentale per ulteriori analisi ambientali nelle stesse aree di studio. Per quanto riguarda la relazione tra ricchezza di specie, dimensione dell’area di campionamento e bioclima i risultati mostrano come i principali driver siano la temperatura media annua e le precipitazioni del trimestre più caldo, anche se queste relazioni variano in base alla scala di campionamento utilizzata. Il confronto di diverse tecniche statistiche ci ha permesso di evidenziare come gli stacked model con un metodo di binarizzazione maxK siano i più affidabili per la costruzione dei modelli di ricchezza di specie. Questo risultato è di fondamentale importanza per prevedere i cambiamenti della struttura e funzione della vegetazione nel medio lungo termine e per evidenziare le aree naturali più a rischio per la perdita di biodiversità specifica. Per la sezione dedicata ai traits delle specie è possibile concludere che la dispersione ed i processi legati all’ecologia di germinazione sono di fondamentale importanza per comprendere e predire la distribuzione futura delle specie e le dinamiche di vegetazione nei diversi scenari di cambiamento climatico. In ultimo, il monitoraggio su scala temporale ha permesso di evidenziare come i trend osservati nelle diverse fasce bioclimatiche siano associati a driver differenti. In generale, è possibile concludere che sia il cambiamento climatico che il cambio di uso del suolo influiscono negativamente sulla diversità vegetale. Inoltre, la capacità di osservare questi effetti varia in base alla scala spaziale e temporale nella quale si osservano. Oltre all'innovatività metodologica questo lavoro permette di tracciare le linee guida per le politiche di conservazione e gestione degli ecosistemi montani in Appennino Centrale.
2-apr-2020
Gradiente altitudinale di diversità floristica in Appennino Centrale: pattern di diversità e relazione con i cambiamenti globali / DI MUSCIANO, Michele. - (2020 Apr 02).
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11697/148452
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