Prati, pascoli e paesaggio alpino - SoZooAlp

Fausto Gusmeroli
tale sono riconducibili a due strategie di base: la classificazione e l’analisi di gradiente.
Pur presentando margini di sovrapponibilità, esse sono essenzialmente complementari e
vanno pertanto usate in modo congiunto. La classificazione mira principalmente al raggruppamento
dei campioni in sottoinsiemi o classi e serve dunque anzitutto all’analisi
taxometrica. Essa presuppone che la vegetazione possa variare in modo discreto e trova
di conseguenza impiego soprattutto nella scuola fitosociologica. L’analisi di gradiente,
pur non escludendo a priori la classificazione, è più esplicitamente orientata allo studio
del determinismo ecologico e assume una variazione continua del sistema vegetazionale,
che la fa preferire nella scuola funzionale.
Snodo di tutte le elaborazioni multivariate è il confronto tra gli oggetti, necessario per
stabilire il reciproco grado di somiglianza/dissomiglianza. Un tempo, come nel metodo
classico di Braun-Blanquet, ciò era realizzato in maniera informale e soggettiva, mentre
oggi è attuato più rigorosamente e comodamente per mezzo di parametri di distanza
(metriche), di similarità/dissimilarità, di correlazione/associazione e di entropia/informazione
(Tabella 4.5) 10 . Gli esiti di questi confronti vanno a comporre una serie di matrici
secondarie di somiglianza/dissomiglianza di tipo quadrato simmetrico (triangolare)
o rettangolare (Fig. 4.6), matrici che oltre a riassumere i confronti, distinguono gli scopi
dell’indagine e le tecniche di analisi.
Nei capitoli seguenti sono illustrati i principi di base delle due strategie della classificazione
e dell’analisi di gradiente. Gli argomenti sono affrontati con un taglio applicativo
e in riferimento allo studio degli ecosistemi vegetali. Non sono presentati, se non in maniera
discorsiva, i concetti teorici, esulando ciò dagli scopi dell’opera e non precludendo
un utilizzo corretto delle tecniche. La loro acquisizione, possibile consultando specifici
testi di statistica, costituisce naturalmente un bagaglio imprescindibile per una comprensione
piena dei metodi e per un loro impiego che esca dai canoni ordinari qui descritti.
5. L’aNaLIsI taxomEtrICa
5.1. La classificazione
Si è più volte ribadito come le comunità biotiche dell’ecosistema siano definite riunendo
con criterio statistico i popolamenti elementari che le costituiscono (o le unità
funzionali nel più flessibile approccio della scuola anglofona). Operativamente ciò si
realizza attraverso la classificazione dei campioni o rilievi della matrice di comunità,
10 Le misure di distanza, o metriche, costituiscono una famiglia di funzioni che soddisfano la geometria
Euclidea. La più importante è la distanza Euclidea che, rispetto a due punti, esprime la lunghezza della linea retta
che li congiunge.
Strettamente coordinate alle distanze sono le misure di similarità e dissimilarità. Esatto complemento le une delle
altre, non superano generalmente una determinata soglia, normalmente uno, corrispondente alla massima similarità
o dissimilarità. Il loro intervallo di variazione varia in tal caso da 0 a 1. L’estrazione di radice quadrata le trasforma
in misure di distanza. Il più semplice esempio di indice di dissimilarità è il quadrato della distanza Euclidea.
Anche le misure di correlazione/associazione sono collegabili alle metriche, ma invece di esprimere posizioni
relative dei punti nello spazio, descrivono le relazioni tra gli assi del medesimo spazio in base alle coordinate dei
punti. La maggioranza dei coefficienti di correlazione/associazione varia da –1 a +1 (un’eccezione è la covarianza)
e, analogamente alle funzioni di similarità/dissimilarità, possono essere trasformati in distanze Euclidee per mezzo
dell’estrazione di radice quadrata. Per approfondimenti si rimanda a specifici testi di statistica multivariata.
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