Prati, pascoli e paesaggio alpino - SoZooAlp

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PRATI, PASCOLI E PAESAGGIO ALPINO
il metodo lineare di Daget-Poissonet, tipico dell’approccio fitopastorale, nel quale si
conteggiano gli individui che toccano il filo di una baionetta infissa verticalmente nel
terreno in punti a distanza prefissata (normalmente 20 cm) lungo il transetto. Nel caso
in cui siano censiti anche gli eventuali contatti ripetuti della medesima specie nel punto,
oltre alle frequenze delle specie si possono calcolare i loro contributi alla formazione
della biomassa.
4.5. Le matrici primarie e il pre-trattamento dei dati
I dati, sia quelli di comunità, sia quelli ambientali, sono di natura multivariata, giacché
ogni rilievo o campione è descritto da più variabili: nel primo caso le abbondanze
delle specie (o altro taxon o, più raramente, anche solo un carattere biologico), nel secondo
i parametri pedologici, climatici, topografici e antropici utili a spiegare il modello
di variabilità del sistema. I dati possono pertanto essere raccolti in due matrici primarie
a due vie: l’una, quella di comunità, è una matrice campioni x specie, l’altra, quella ambientale,
è una matrice campioni x parametri ecologici. Come tutte le matrici, possono
essere viste anche come spazi matematici, ossia sistemi di coordinate multidimensionali
i cui assi sono in un caso le specie (spazio delle specie) nell’altro i parametri ambientali
(spazio ecologico) e i campioni sono punti o vettori dentro essi (Fig. 4.4). Nel lessico
matematico, gli assi prendono il nome di variabili di stato, perché descrivono appunto lo
stato del sistema in un certo istante 6 .
In queste matrici o spazi matematici sono contenute tutte le informazioni necessarie
alla descrizione delle biocenosi e alla comprensione della loro struttura e delle relazioni
con l’ambiente. Il problema sta nel riuscire a leggere e interpretare correttamente tali
informazioni. Con matrici di piccola dimensione, quali possono essere quelle composte
da un centinaio o poco più di dati, non si hanno particolari difficoltà: la mente umana è
in grado di scoprire direttamente la struttura delle relazioni tra gli oggetti. Con matrici
più grandi si superano invece le facoltà dell’intelletto e si rende necessario il trattamento
statistico con tecniche di analisi multivariata. Queste risultano particolarmente preziose
nell’analisi taxometrica, poiché le matrici di comunità, oltre ad essere solitamente più
grandi delle ambientali, presentano taluni caratteri che possono disturbare non poco l’interpretazione
dei dati.
Un primo elemento di disturbo può essere la presenza di campioni isolati o singolari
(outlier), ossia campioni molto differenti da tutti gli altri. Essi possono derivare da popolamenti
o siti effettivamente particolari o da errori grossolani in fase di campionamento.
La loro identificazione non ha basi oggettive, ma è lasciata al giudizio dell’operatore, il
quale può trovare supporto nell’osservazione della matrice ambientale (gli outlier potrebbero
corrispondere a situazioni ecologiche particolari) e soprattutto, come si diceva,
nelle tecniche di analisi multivariata. Un esempio di outlier e del suo effetto di disturbo è
6 Oltre che nel senso indicato, in cui gli oggetti sono i campioni o popolamenti elementari e le variabili
descrittive le specie o i parametri ambientali, le matrici possono naturalmente essere intese ed esaminate anche
all’inverso, ossia con le specie o i parametri ambientali come oggetti e i campioni come variabili descrittive. In tal
caso viene studiato il comportamento delle specie e dei parametri ambientali nell’ecosistema, un tema che riguarda
però più l’autoecologia che non la sinecologia. Le due modalità di analisi sono indicate rispettivamente come
modalità Q e R. Quando non diversamente specificato è sottintesa la modalità Q.