Modelli di idoneità ambientali per la lontra euroasiatica a diverse scale

The Eurasian otter (Lutra lutra L.) underwent a strong decline in Europe between the 1960s and the 1980s. The decrease in the concentration of harmful pollutants in the environment due to more stringent regulations and the enactment of legal protection have allowed otter populations to gradually recover since the 1980s in several European countries. Compared to other populations in Europe, the Italian population has recovered rather slowly, and signs of the species expanding its range have only recently started to become apparent. The Italian range of the otter is confined to the southern part of the Italian peninsula. The residual population is relatively small and it is geographically isolated separeted from other European populations. Furthermore, this population is currently separated into two isolated subpopulations. Given the small size and the current expansion trend of the south-central subpopulation, it is important to identify areas that can potentially host otters and also to identify the areas through which the species could. The habitat suitability models represent important tool to produce maps of the potential distribution of the species and to identify dispersion ways. The aims of the research project was to identify the factors that influence otter distribution and habitat suitability models at different scale, regional and European. The regional model aimed to identify the distribution, quality and connectivity of habitats of seven river catchments located in the northern portion of the current otter range in Italy. An expert-based Habitat Suitability (HS) model was developed. Connectivity was assessed within and between river basins through landscape algorithms by taking into account variables that could influence otter dispersal. In the same study area we developed inferential models to assess the capacity identifying areas of species expansion. We used data before recolonization events to produce HSMs, one using presence-only data (Ecological Niche Factor Analyses, ENFA) and a second using presence-absence data (Generalized Linear Model, GLM). We used data from the recolonization event to validate these models. We also compared the spatial predictions of these models to a second set of models, using the recolonization data. Our results demonstrated that taking into account absence data can produce wrong predictions of the areas suitable for the recovery of the species. The presence-absence model built with data before recolonization disagrees with the other models about the environmental factors important for that species and the location of the suitable areas. As a conclusion, in non-equilibrium situations, the prediction process could be fooled by misleading absence data. If the problem is ignored, it may misinform wildlife conservation efforts to the point that management actions are non- or counter-effective. At European scale we attempted to determine which factors influence the otter distribution and use them to predict the potential distribution of the species in Europe, under current and future climate. The environmental variables used are related to water availability, food supply, resting site and human disturbance using six different modelling approaches. Future projections are derived by running the CCM3 climate model under a 2xCO2 increase scenario. At the European scale, the otter is mostly influenced by water availability. The current potential distribution reveals large gaps of unsuitable habitats limiting connectivity between otter populations in Europe. Climate change would have different effects on otter habitat suitability in Europe. In the Western part, the model predicts losses of suitable habitats, whereas gains are predicted in central Europe and Eastern Europe shows equal rates of losses and increases of suitable habitat. Our results are important in helping setting up conservation actions and promote otter recovery in Europe.Durante gli ultimi cinquanta anni, l’areale europeo della lontra euroasiatica (Lutra lutra) si è drammaticamente ridotto. Attualmente la lontra sembra stia recuperando in alcuni paesi europei, ma alcune popolazioni sono ancora frammentate e la specie è tuttora quasi assente dall’ Europa centrale. In Italia la situazione è particolarmente critica, con un piccola popolazione che sopravvive nei bacini merdionali, a sua volta divisa in due nuclei isolati. Promuovere l’espansione delle popolazioni redisidue è di vitale importanza per assicurare il mantenimento della diversità genetica e la persistenza a lungo termine della specie. A questo proposito i modelli di idoneità ambientale (HSM) rappresentano potenti strumenti per valutare la qualità degli habitat e produrre carte di distribuzione potenziale e dispersione naturale della specie. Il progetto di ricerca ha avuto come obiettivo primario l’individuazione dei fattori che influenzano la distribuzione della lontra in Italia e la messa a punto di modelli in grado di predire la distribuzione potenziale della specie a diverse scale, regionale e europea. Il modello a scala regionale riguarda il nucleo settentrionale dell’areale della lontra in Italia, principalmente costituito dalla regione Molise. Per quest’area è stato sviluppato un modello di idoneità ambientale deduttivo, basato sull’opinione degli esperti. Questo modello è stato utilizzato come base per effettuare un’analisi di connettività, longitudinale e laterale. Nella stessa area di studio sono stati sviluppati modelli inferenziali per testare la capacità di individuare potenziali aree di espansione per la specie. Per testare la capacità di predizione dei modelli sono stati usati dati raccolti in due campagne di rilevamento, una effettuata prima della colonizzazione e l’altra dopo la ricolonizzazione. Sono stati utilizzati l’ENFA (Environmental Niche Factor Analysis) e il GLM (Generalised Linear Model). Il primo approccio utilizza solo i dati di presenza, il secondo anche quelli di assenza. I due modelli sono stati calibrati con dati raccolti prima della colonizzazione e poi con i dati raccolti sul fiume ricolonizzato. I modelli sono stati comparati e i modelli sviluppati con i dati pre-colonizzazione sono stati validati con i dati post-colonizzazione. Questo studio ha dimostrato che i dati di assenza in una situazione di instabilità tra la specie e le aree idonee occupate portano ad errori di predizione. Nel modello a scala europea sono state considerate sia le condizioni climatiche attuali sia le predizioni relative ai cambiamenti climatici futuri. Nell’analisi sono state considerate le variabili ambientali che posso essere in relazione ai requisiti ecologici della specie, ovvero alla disponibilità di acqua, alla disponibilità di risorse trofiche, di siti di rifugio e al disturbo antropico. Gli scenari futuri sono stati ottenuti utilizzando i parametri disponibili relativi al raddoppio della CO2 nell’atmosfera (modello CCM3). I risultati hanno mostrato come a scala europea la distribuzione della lontra sia influenzata principalmente dalla disponibilità di acqua. La distribuzione attuale potenziale mostra larghe aree di habitat non idonei nel centro Europa, che limitano la connettività tra le tre sub-popolazioni occidentale, orientale e italiana. Gli scenari futuri indicano una potenziale perdita di habitat idonei nelle regioni occidentali, mentre in Europa centrale e orientale il modello predice un incremento. Le previsioni future indicano anche una diversa localizzazione dei corridoi di habitat che potrebbero favorire l’espansione e il collegamento delle popolazioni. Il modello è stato quindi integrato con i dati relativi alle aree protette. Il confronto ha permesso di individuare le aree più critiche che attualmente e in futuro dovranno essere preservate per garantire la sopravvivenza e il flusso genico delle popolazioni di lontra in Europa.Dottorato di ricerca in Ambiente e Territorio (XXII ciclo

From white to green : Snow cover loss and increased vegetation productivity in the European Alps

Mountains are hotspots of biodiversity and ecosystem services, but they are warming about twice as fast as the global average. Climate change may reduce alpine snow cover and increase vegetation productivity, as in the Arctic. Here, we demonstrate that 77% of the European Alps above the tree line experienced greening (productivity gain) andPeer reviewe

From white to green: Snow cover loss and increased vegetation productivity in the European Alps

Mountains are hotspots of biodiversity and ecosystem services, but they are warming about twice as fast as the global average. Climate change may reduce alpine snow cover and increase vegetation productivity, as in the Arctic. Here, we demonstrate that 77% of the European Alps above the tree line experienced greening (productivity gain) an