REpertorio NAturalistico TOscano

Analisi spaziale dei dati per conto di NEMO s.r.l.

Cos'è RE.NA.TO.

Progetto dell'ARSIA, attuato su incarico del Dipartimento delle Politiche Territoriali e Ambientali - Regione Toscana.
Svolto da:

• Museo di Storia Naturale - Università di Firenze (soggetto coordinatore)
• Dipartimento di Scienze Ambientali - Università di Siena
• Dipartimento di Biologia Vegetale - Università di Firenze
• Dipartimento di Agronomia e gestione dell'Agroecosistema - Università di Pisa
• Nemo s.r.l. - Firenze

Le Finalità

• raccolta delle conoscenze inerenti gli elementi naturali di interesse conservazionistico
• costituzione di una base organizzata di informazioni come strumento operativo per:
  • Amministrazione Regionale
  • soggetti pubblici e privati coinvolti nella pianificazione del territorio e nella conservazione della natura

La raccolta dati ha riguardato più di 25.000 segnalazioni (per un arco di tempo che va dal 1960 al 2002) relative a animali, piante, fitocenosi, habitat di importanza gestionale. Le fonti consultate sono state molteplici e di natura molto diversa tra loro. Questo ha permesso di riunire insieme dati mai valutati nel loro complesso. Il progetto RE.NA.TO ha fornito così uno sguardo totalmente innovativo sulla situazione naturalistica toscana fornendo, oltre alla realizzazione di liste di attenzione, tabelle, schede e mappe riassuntive disponibili sul sito della Regione Toscana, anche le basi per elaborazioni più approfondite.

L'analisi geografica con GRASS

Faunalia si è inserita nel progetto su incarico di Nemo per effettuare un secondo livello di analisi, piú approfondita, soprattutto dal punto di vista geografico.
Le problematiche che rendevano difficoltoso questo tipo di analisi erano insite nella complessa struttura della banca dati, in particolare:

• estrema disomogeneità intrinseca dei dati dovuta a
  • differenze di affidabilità e di precisione del dato, attribuibili al grande arco di tempo coperto
  • differenti metodi di studio e conseguentemente di segnalazione, per gruppi e specie diverse
  • database in Microsoft Access in cui i dati geografici erano inseriti in modo tabellare; consultabili ma non direttamente importabili e visualizzabili come forme geometriche su mappe
• tali difficoltà si concretizzavano nella presenza di localizzazioni:
  • puntiformi
  • identificate da un raggio (variabile da record a record) intorno ad un punto e quindi da cerchi di diversa entità
  • relative a quadrati di griglie di differente dimensione
  • relative ad aree 'indefinite' coincidenti con territori comunali o provinciali, parchi o comunque aree ampie

Strumenti utilizzati

• database PostgreSQL con estensione spaziale PostGIS
• GRASS

Risultati ottenuti

Tutti i dati geografici sono stati importati direttamente nel database come forme geometriche (cerchi, quadrati, poligoni delle aree 'indefinite').



Nella precedente elaborazione tutte le localizzazioni erano rappresentate da punti di colore differente in base al numero di segnalazioni con identiche coordinate; le localizzazioni ad areale 'indefinito' (es. riferibili ad una provincia) erano rappresentate con stelle anch'esse di colori differenti in base alle sovrapposizioni.



L'elaborazione con GRASS e PostGis ha permesso di sovrapporre tutte le localizzazioni, tenendo conto sia della dimensione che della forma, ed attribuendo ad ognuna di esse un valore normalizzato sulla propria estensione. Le sovrapposizioni risultanti sono nell'ordine delle 60.000 unità.
Questo metodo, oltre a valutare in modo più preciso l'area effettivamente interessata dalla segnalazione, ha permesso di far 'pesare' maggiormente le localizzazioni di estensione minore ridimensionando invece l'importanza delle segnalazioni genericamente attribuite ad un'area vasta.



Un'elaborazione ulteriore, effettuata interpolando l'areale di distribuzione di alcune specie con caratteristiche geografiche, ha portato ad analisi di interesse più prettamente biologico. Un esempio di questo riguarda l'analisi sulla distribuzione di due specie di talpa in funzione dell'altitudine:



I dati inseriti su database sono ora accessibili da una varietà di applicazioni, sia in locale che in rete e in internet.
Per quanto ne sappiamo, le stesse analisi non sono realizzabili con software commerciale.
Tutti i dati sono stati esportati in formati standard, accettati dalle Pubbliche Amministrazioni (shapefile di ESRI), e sono stati ulteriormente rielaborati dal committente.

Ringraziamenti

Questo lavoro è stato svolto con l'aiuto determinante degli sviluppatori del software GRASS (ITC-irst, Trento). Un ringraziamento particolare va quindi a Radim Blazek (senza il quale non avremmo raggiunto questi risultati), Stefano Menegon e Markus Neteler.