DISTRIBUZIONE E STATO DEL - LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA Regione Liguria Parco Naturale Regionale dell'Antola
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Regione Liguria
Parco Naturale Regionale dell’Antola
Dipartimento di Biologia Animale – Università di Pavia
DISTRIBUZIONE E STATO DEL
LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA
Fotografia di Luca Nelli (2007)
DICEMBRE 2008
A CURA DI
ALBERTO MERIGGI
E
PIETRO MILANESI
DIPARTIMENTO DI BIOLOGIA ANIMALE
UNIVERSITÀ DI PAVIA
CON LA COLLABORAZIONE DI
LAURA SCHENONE
DÉSIRÉE SIGNORELLI
PATRIZIA GAVAGNIN
UBALDO RICCI
ENTE PARCO DELL’ANTOLA
1
INDICE
DISTRIBUZIONE E STATO DEL LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA
1) PREMESSA Pag. 3
2) AREA DI STUDIO Pag. 5
3) METODI Pag. 9
3.1) Raccolta dei dati Pag. 9
3.2) Elaborazioni e analisi statistiche Pag. 9
4) RISULTATI Pag. 14
4.1) Distribuzione delle osservazioni Pag. 14
4.2) Abbondanza del lupo in Liguria Pag. 26
4.3) Uso dello spazio e dell’habitat Pag. 28
4.4) Fattori influenzanti la presenza del lupo in Liguria Pag. 38
4.5) Monitoraggio genetico del lupo Pag. 43
5) DISCUSSIONE E CONCLUSIONI Pag. 45
6) OPERE CITATE Pag. 51
2
DISTRIBUZIONE E STATO DEL LUPO (CANIS LUPUS) IN LIGURIA
1) Premessa
La ricolonizzazione dell’Appennino ligure da parte del lupo è avvenuta dalla metà degli
anni ’80 ed è iniziata dalle province di Genova e La Spezia; rapidamente, però, la specie è
ricomparsa nella porzione occidentale del territorio ligure, con avvistamenti e segnalazioni
di vario tipo nel Savonese (Monte Beigua) e nell’Imperiese, al confine con la Francia. Già
alla fine degli anni ’80 il lupo poteva essere ritenuto presente in tutte le aree idonee alto-
appenniniche della Liguria, con una distribuzione alquanto discontinua e, per certi aspetti,
difficile da spiegare. La discontinuità dell’occupazione del territorio ligure poteva, in realtà,
essere solo apparente e dovuta alla mancanza di un sistematico monitoraggio e di una
costante raccolta di informazioni, oppure dovuta a fattori ecologici locali che rendevano
alcune aree non idonee ad una presenza stabile della specie. Infatti, ricerche scientifiche
sistematiche sulla distribuzione ed ecologia del predatore sono state condotte a partire dal
1987 solamente in provincia di Genova e, successivamente, in provincia di La Spezia,
mentre a Imperia e Savona vi è stata solamente una raccolta estemporanea di notizie e
segnalazioni da parte di appassionati e naturalisti dilettanti (Meriggi et al. 1991, 1995,
1996 a e b, Schenone et al. 2004, Schenone e Meriggi 2007). D’altra parte, con uno studio
effettuato su diverse aree di presenza del lupo nell’Appennino settentrionale, era stato
messo in evidenza come la presenza stabile della specie dipendesse in gran parte dalla
disponibilità di zone sicure per la riproduzione e dall’abbondanza di ungulati selvatici e
domestici, come principali specie preda (Massolo e Meriggi 1998).
La ricomparsa del lupo in Liguria come in altre zone di ricolonizzazione spontanea, ha
innescato un aspro conflitto con le popolazioni umane residenti, dalle quali la presenza dei
predatori è vista come un elemento negativo che rende ancor più difficile mantenere le
residue attività economiche agro-pastorali, esistenti su un territorio scarsamente produttivo
e difficile da sfruttare. I conflitti tra lupo e uomo nascono sia che il predatore utilizzi prede
domestiche (bestiame), sia che si alimenti di prede selvatiche (ungulati selvatici). Nel
primo caso il lupo causa un danno economico diretto o indiretto alla zootecnia che spesso
nelle aree montane costituisce la principale attività economica per la popolazione
residente; nel secondo il conflitto si instaura per la presunta competizione con l’attività
venatoria, per la quale in Italia le diverse specie di ungulati selvatici stanno diventando
sempre più importanti.
3
Nonostante la ricolonizzazione spontanea del territorio ligure, il lupo è da considerarsi
ancora soggetto a grave minaccia a causa dei conflitti con le attività umane che il
comportamento predatorio della specie innesca e che portano ad una persecuzione
illegale, la quale, a sua volta, rende instabile la colonizzazione, in particolare nelle aree
fortemente interessate dalla zootecnia (Genovesi 2002).
Dal punto di vista della conservazione della specie, l’Appennino ligure è da considerarsi
una zona chiave per l’espansione dell’areale italiano; infatti proprio da qui il lupo ha iniziato
ad espandersi sulle Alpi occidentali e, successivamente, in quelle centrali. L’aspettativa è il
ricongiungimento della popolazione italiana con quella dei Balcani; questo evento
porrebbe fine al lungo isolamento cui è stato sottoposto il lupo in Italia con possibili danni
al patrimonio genetico della popolazione. L’Appennino ligure rappresenta, quindi, un
corridoio ecologico importante per la specie; per questo, è fondamentale conoscere nel
dettaglio le modalità di occupazione del territorio da parte del lupo, nonché individuare i
nuclei riproduttivi stabili e i fattori che determinano la presenza della specie e la
predazione sul bestiame.
Con questi scopi la Regione Liguria ha avviato nel 2007, con D.G.R. n. 1328 del
24/11/2006, la prima fase del progetto “Il Lupo in Liguria” (Azioni per la conoscenza e la
tutela della specie, per la prevenzione dei danni al bestiame e per l’attuazione di un
regime di coesistenza tra il lupo e le attività economiche). Si tratta del primo progetto
organico a livello regionale riguardante una specie importante per la conservazione come
il lupo e del primo tentativo di acquisire conoscenze dettagliate sulla specie e sul suo
impatto sulla zootecnia, per poter definire una strategia gestionale che mitighi e risolva i
conflitti.
Il progetto, coordinato dal Parco Naturale Regionale dell’Antola, ha coinvolto diversi
soggetti: in primo luogo le province e i parchi regionali presenti sul territorio, ma anche le
associazioni di categoria (associazioni allevatori, venatorie, protezionistiche, ecc.) che
possono assumere un ruolo molto importante nella raccolta dei dati, nella definizione delle
problematiche e nella predisposizione di strategie gestionali finalizzate alla risoluzione dei
conflitti. La prima fase del progetto è partita nel gennaio del 2007 ed è terminata ad aprile
del 2008; da settembre 2008 è iniziata la seconda fase, per la quale sono stati ridefiniti nel
dettaglio gli obiettivi ed è stato modificato il protocollo di monitoraggio, per ottenere una
copertura più completa ed omogenea del territorio regionale.
In questa relazione sono contenuti i risultati della prima fase del progetto e quelli relativi
alla stagione autunnale del 2008.
4
2) Area di studio
L’area all’interno della quale è stato effettuato lo studio coincide con il territorio della
regione Liguria. La regione si estende per 5343 km2 tra il mare e il crinale appenninico,
confinando a Ovest con la Francia, a Nord con il Piemonte e l’Emilia-Romagna e a Est con
la Toscana.
Il territorio si presenta molto vario e diversificato a causa del marcato dislivello esistente
tra la linea costiera e il confine regionale interno; infatti le quote variano da 0 a 2100 m
s.l.m. La maggior parte della regione (36%) è compresa entro i 400 m di quota e tra i 400
e gli 800 m (35%). Le fasce altimetriche più elevate sono progressivamente meno
rappresentate: tra gli 800 e i 1200 m s.l.m. si trova il 21% del territorio e solo l’8,5% è a
quote superiori. Le esposizioni prevalenti sono Sud-Est, Sud e Sud-Ovest che sommate
arrivano al 45,2% della regione, mentre le esposizioni Nord-Ovest, Nord e Nord-Est
raggiungono appena il 18,8%; a Est è esposto il 13,1% del territorio regionale e a Ovest
l’11,4% (Figg. 1 e 2).
Ai diversi livelli altitudinali corrispondono fasce climatiche differenti: il clima è tipicamente
mediterraneo nella zona costiera e nell’immediato entroterra, sub-mediterraneo, a quote
intermedie, e di tipo sub-oceanico nella parte montana. In generale le precipitazioni sono
concentrate in primavera e in autunno e aumentano con la quota, risultando più distribuite
nell’arco dell’anno, ma sempre con un minimo estivo. In estate e nelle ore più calde si ha
la formazione di nubi orografiche, che in genere non danno fenomeni, e in autunno e
inverno è frequente la formazione di galaverna. Le nevicate sono meno abbondanti che in
passato ma in alcuni anni si possono avere precipitazioni nevose di oltre 1 metro per
singolo evento (Bernardello e Martini 1999). Dal punto di vista dell’uso del suolo la regione
si caratterizza per l’elevata copertura forestale che arriva oltre il 70% della superficie
totale, con scarse variazioni nelle quattro province, e per la ridotta presenza di aree
urbanizzate, molto concentrate, però, sulla costa e nelle principali vallate dove esistono
importanti vie di comunicazione (Tab. 1, Fig. 3).
Le zone coltivate sono limitate e collocate nelle aree più accessibili e generalmente
nell’immediato entroterra a bassa quota. Tra queste, di notevole importanza sono gli
oliveti, che in provincia di Imperia arrivano quasi al 13% della superficie totale, e le
coltivazioni floro-vivaistiche, anch’esse particolarmente sviluppate a Imperia.
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Fig. 1 - Altimetria del territorio della regione Liguria
Fig. 2 - Esposizioni prevalenti del territorio della regione Liguria
6
La popolazione umana dall’ultimo dopoguerra si è concentrata nei centri abitati più grandi
e sulla costa oppure è emigrata; questo ha causato l’abbandono e lo spopolamento di
molti comuni montani, con conseguente abbandono delle attività agricole tradizionali. Molti
coltivi stanno andando incontro a una rinaturalizzazione spontanea e molte aree un tempo
adibite a pascolo sono sempre meno sfruttate dalla zootecnia. Tutto ciò ha portato ad una
maggiore naturalità degli ambienti alto-collinari e montani e a condizioni più favorevoli alla
presenza degli ungulati selvatici, tra cui, in particolare il cinghiale e il capriolo (Schenone e
Meriggi 2007).
Tab. 1 - Percentuali delle classi d’uso del suolo nelle quattro province e nel territorio
regionale (CORINE Land Cover III livello)
Uso suolo Genova Imperia La Spezia Savona Regione
Aree urbanizzate 4,6 2,4 3,8 4,1 3,9
Coltivi 2,1 6,7 6,9 7,5 5,4
Coltivi con spazi naturali 7,1 6,1 8,5 3,3 6,0
Oliveti 3,5 12,7 5,2 2,9 5,6
Vigneti 0,0 0,0 0,7 0,0 0,1
Boschi di latifoglie 55,0 17,9 23,3 57,0 42,5
Boschi di conifere 1,7 3,3 2,4 1,6 2,1
Boschi misti 10,3 23,4 41,8 10,9 18,4
Vegetazione in evoluzione 5,8 13,7 3,8 6,9 7,5
Brughiere e cespuglieti 0,3 0,5 0,0 0,0 0,2
Vegetazione a sclerofille 0,6 2,5 0,9 1,7 1,4
Vegetazione rada 0,5 1,0 0,0 0,2 0,4
Prato-pascoli 8,2 9,5 2,2 3,7 6,2
Rocce nude 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0
Aree percorse da incendi 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Bacini idrici 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0
Corsi d'acqua 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0
Spiagge e dune 0,0 0,2 0,2 0,1 0,1
Zone umide 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
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Fig. 3 - Uso del suolo della regione Liguria (Corine Land Cover III livello)
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3) Metodi
3.1) Raccolta dei dati
Da gennaio 2007 ad aprile 2008 sono stati ricercati i segni di presenza del lupo su percorsi
(transetti) tracciati su sentieri e perlustrati con frequenza variabile, ma con un minimo di
una volta per stagione. L’attività di monitoraggio è stata di tipo intensivo laddove era stata
individuata la presenza di branchi di lupo o la presenza continua di individui solitari (area
di presenza stabile) e di tipo estensivo, nelle aree non ancora indagate o dove si riteneva
che la specie non fosse presente in modo stabile.
Sui transetti sono stati ricercati e registrati tutti i tipi di segni di presenza, vale a dire
escrementi, impronte,marcature con urina, predazioni su animali selvatici e sul bestiame.
Inoltre, sono state raccolte e registrate tutte le segnalazioni di terzi riguardanti
avvistamenti, ululati, predazioni sul bestiame e i lupi abbattuti illegalmente, provenienti da
tutta la regione. Una piccola porzione degli escrementi freschi è stata conservata in alcool
etilico a 90° e inviata all’Istituto Nazionale della Fauna Selvatica per le analisi genetiche.
3.2) Elaborazioni e analisi statistiche
3.2.1) Distribuzione delle osservazioni
Le osservazioni di segni di presenza, registrate sui transetti, e le segnalazioni pervenute,
verificate per la loro attendibilità, sono state ripartite per tipo di osservazione e per
provincia, comune, anno di studio, stagione e mese. Inoltre sono state verificate le
differenze nella frequenza dei diversi tipi di osservazione tra province e stagioni mediante
il test del chi-quadrato per tabelle di contingenza. Dal numero d’osservazioni e dalla
superficie d’ogni comune è stata calcolata la densità di osservazioni totali e quella relativa
ai diversi tipi.
3.2.2) Abbondanza del lupo
Dal numero dei segni di presenza rinvenuti per ogni transetto è stato calcolato l’ Indice
Chilometrico d’Abbondanza (IKA) come rapporto tra il numero di segni e la lunghezza del
transetto. Successivamente, sono stati calcolati i valori medi dell’IKA e i relativi Errori
Standard (ES) per tutta la regione, per ogni transetto, per provincia e per stagione. Le
differenze tra i valori medi sono state analizzate mediante Analisi della Varianza
Multifattoriale e i Modelli Lineari Generalizzati (GLM). Inoltre, è stato valutato l’andamento
mensile dell’IKA del lupo per tutta la regione e per ogni provincia.
3.2.3) Uso dello spazio e dell’habitat
9Tutte le osservazioni sono state mappate mediante il programma ARCVIEW 3.2 e sulla
densità e distribuzione delle osservazioni è stata effettuata la Kernel Analysis (KA),
mediante il programma RANGES 6 V.1 (Kenward et al. 2003) al fine di individuare gli
areali annuali e stagionali (Gilio et al. 2004). Questa analisi permette di definire delle fasce
concentriche, con densità d’osservazioni decrescente dal centro all’esterno; è stato
considerato il contorno più esterno racchiudente il 99% delle osservazioni (KA99),
rappresentante l’areale complessivo del lupo.
I contorni derivanti dalla KA sono poi stati sovrapposti al Digital Terrain Model (DTM) della
regione e alla carta digitalizzata dell’uso del suolo CORINE Land Cover III livello e,
mediante il programma ARCVIEW 3.2, sono state calcolate all’interno degli areali le
percentuali delle fasce altitudinali, delle principali esposizioni e dei tipi di vegetazione. Le
percentuali delle stesse variabili sono state calcolate anche per tutto il territorio regionale
ed è stato effettuato un confronto tra uso (% negli areali) e disponibilità (% nella regione)
tramite l’indice di preferenza di Jacobs (Jacobs 1974):
I=(PU-PD)/(PU+PD)
Dove PU è la proporzione d’uso e PD quella di disponibilità per ogni fascia altitudinale,
esposizione o tipo di vegetazione. L’indice varia da -1 a +1; valori negativi indicano un
sottoutilizzo, valori positivi un sovrautilizzo e 0 un uso pari alla disponibilità.
Dalla mappatura e digitalizzazione dei segni di presenza sui transetti è stata ricavata
anche la distribuzione delle osservazioni per fasce altimetriche, esposizioni e tipi di
vegetazione; sono state quindi calcolate le Frequenze Osservate (FO) come numero di
osservazioni in ogni fascia altimetrica, esposizione e tipo di vegetazione e le Frequenze
Attese (FA) dal prodotto della proporzione di disponibilità (PD) con il numero totale di
osservazioni. La PD è stata calcolata come rapporto tra la lunghezza dei transetti in ogni
fascia altimetrica, esposizione e tipo di vegetazione e la lunghezza totale dei transetti. Per
verificare se la distribuzione osservata delle osservazioni si scostasse significativamente
da una distribuzione casuale (ipotesi H0 di uso proporzionale alla disponibilità) è stato
utilizzato il test del Chi-quadrato (rapporto di verosimiglianza) per l’adattamento di una
distribuzione osservata ad un’attesa. Quando il Chi-quadrato raggiungeva valori
significativi (Pfosse significativamente differente dalla disponibilità. A questo scopo è stato calcolato
l’indice w di selezione e i relativi intervalli fiduciali (Krebs 1999):
w=PU/PD
Questo indice assume valori minori di 1 in caso di sottoutilizzo, valori maggiori di 1 in caso
di sovrautilizzo ed è uguale a 1 in caso di uso pari alla disponibilità; se il valore 1 cade
all’esterno dell’intervallo fiduciale dell’indice la differenza è considerata significativa.
Un’ulteriore analisi è stata effettuata per ordinare le fasce altitudinali, le esposizioni e i tipi
di vegetazione secondo la preferenza da parte del lupo; a questo scopo è stato calcolato
l’indice alfa di Manly (Krebs 1999, Manly et al. 2003).
αi=PUi/PDi*1/ΣPUi/PDi
3.2.4) Fattori influenzanti la distribuzione del lupo
Per individuare i fattori ambientali che influenzano la distribuzione del lupo in Liguria, è
stato formulato un modello di valutazione ambientale (MVA, Massolo e Meriggi 1995,
2007), utilizzando le variabili dell’uso del suolo, dell’altimetria e dell’esposizione. A questo
scopo è stata costruita una griglia con celle di 5 km di lato (Unità di Campionamento, UC)
ed è stata sovrapposta al CORINE III Livello e al DTM (Massolo e Meriggi 1998). In ogni
UC sono state misurate 15 variabili dell’uso del suolo, 8 variabili altimetriche,
corrispondenti ad altrettante fasce altitudinali di 200 m ognuna, e 9 variabili d’esposizione
corrispondenti alle 8 esposizioni principali, oltre all’esposizione nulla. Considerato che
alcune UC periferiche non risultavano completamente incluse nei confini regionali, tutte le
variabili sono state espresse in percentuale. Alle UC è stato poi attribuito un codice binario
0, 1 dove con 1 erano indicate le UC all’interno delle quali erano stati trovati segni di
presenza del lupo o erano pervenute segnalazioni e con 0 tutte le altre. Sono state così
individuate 53 UC di presenza che sono state confrontate con altrettante UC di controllo,
scelte in modo casuale tra quelle dove non era mai stata accertata la presenza del lupo. Il
confronto è stato fatto con metodi statistici univariati (one-way ANOVA) e multivariati
(Analisi di Funzione Discriminante, AFD) ed è stato formulato un modello predittivo della
probabilità che una UC possa essere classificata di presenza, utilizzando l’Analisi di
Regressione Logistica binaria (ARL). In questo modo è stato possibile determinare per
quali caratteristiche le porzioni di territorio occupate dal lupo si differenziano dalle
11caratteristiche medie della regione e ovviare all’incertezza del dato di assenza. Infatti, solo
una parte delle UC è stata esplorata con i transetti e, di conseguenza, per la restante parte
non è stato possibile definire se il lupo fosse presente o assente. Di seguito vengono
forniti i principali dettagli delle analisi multivariate effettuate.
Analisi di Funzione Discriminante (AFD). Questo tipo d’analisi permette di prevedere il
valore di una variabile dipendente categorica, date n variabili indipendenti. In particolare la
funzione discriminante FD(x) è una combinazione delle variabili indipendenti ed è
rappresentata dall'equazione:
FD = B0 + B1X1 + …+ BiXi
dove FD è la funzione discriminante, B sono i coefficienti standardizzati delle variabili
indipendenti e X i loro valori. L'apporto di ogni variabile alla funzione discriminante FD è
espresso dal valore assoluto del suo coefficiente standardizzato B, che indica in quale
misura la variabile entrata nel modello contribuisce alla discriminazione tra i gruppi
individuati sulla base dei valori assunti dalla variabile dipendente, e dal coefficiente di
correlazione tra la stessa variabile e la FD. Le variabili indipendenti che entrano a far parte
della funzione discriminante possono essere selezionate mediante due differenti
procedure: la procedura "forward stepwise", che comporta, dato un insieme di n variabili
indipendenti, l'aggiunta successiva e sequenziale al modello di ciascuna variabile, che
viene mantenuta o scartata a seconda che soddisfi o meno i requisiti minimi stabiliti
dall'utente e la procedura "a blocchi", in cui le variabili indipendenti che entrano a far parte
del modello vengono selezionate dall'utente.
Nel nostro caso la variabile dipendente è rappresentata dalla presenza/assenza del lupo,
mentre le variabili indipendenti sono le percentuali dei tipi di vegetazione, delle fasce
altitudinali e delle esposizioni. Le variabili ambientali entrate a far parte del modello sono
state selezionate mediante la procedura "forward stepwise". Tramite l'Analisi di Funzione
Discriminante è stato quindi possibile individuare le variabili ambientali più efficaci nel
separare le UC di presenza del lupo da quelle scelte casualmente. Ogni UC è, infatti,
caratterizzata da un valore assunto dalla funzione discriminante FD(x) che stabilisce
l'appartenza di questa ad uno dei due gruppi tramite la minimizzazione del Lambda di
Wilks (rapporto tra la matrice di devianza-codevianza all'interno dei gruppi e la devianza
totale) che permette di stimare i coefficienti standardizzati delle variabili ambientali.
La bontà della classificazione è stata valutata tramite quattro indicatori:
12l'autovalore: misura la varianza totale della variabile dipendente espressa nelle variabili
selezionate dando un'indicazione dell'importanza relativa della funzione discriminante
FD
la correlazione canonica: misura il grado di associazione tra la funzione discriminante
FD e la variabile dipendente dando un'indicazione dell'adattamento del modello ai dati
reali
chi-quadrato χ2: è una trasformazione del Lambda di Wilks che permette una facile
verifica della significatività statistica (P )
la percentuale di casi classificati correttamente: corrisponde alla percentuale di casi
osservati inizialmente in un gruppo che viene riclassificato dalla funzione nel medesimo
gruppo
Una funzione discriminate è tanto migliore quanto più massimizza l'autovalore, la
correlazione canonica e la percentuale di casi classificati correttamente e quanto più
minimizza il Lambda di Wilks. Il modello discriminante ottenuto è stato verificato col
metodo della cross validation; con questo metodo vengono esclusi dall’analisi tutti i casi ad
uno ad uno e questi vengono classificati in base alla FD ottenuta con i rimanenti.
Occorre precisare come dall'Analisi di Funzione Discriminante si ottenga un numero di
funzioni discriminanti FD pari al numero di gruppi della variabile dipendente meno 1. Nel
nostro caso, utilizzando una variabile dipendente binaria, abbiamo quindi ottenuto una
sola funzione discriminante. Questo tipo d’analisi è stato utilizzato per individuare le
caratteristiche che meglio delle altre separano le aree occupate dal lupo dal resto della
regione.
Analisi di Regressione Logistica (ARL). Grazie a questa analisi è possibile ottenere un
modello (modello logistico) che fornisce una stima della probabilità che un evento accada.
L’equazione del modello logistico è:
Y = (probabilità dell’evento) = (e- z) /(1+e- z)
dove z = B0+B1X1+…+BiXi è l’equazione caratteristica della regressione multipla lineare,
Bn rappresenta i coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti e Xn i loro valori. La
variabile dipendente Y è dicotomica, con valore 0 se l’evento non accade e 1 se l’evento
accade. La probabilità dell’evento è calcolata in base ai valori assunti dalle variabili
indipendenti. Un vantaggio non indifferente di questa analisi è di poter utilizzare come
variabili indipendenti anche le variabili a distribuzione non normale, o addirittura
13qualitative, casistica in cui spesso ricadono i dati relativi alle caratteristiche ambientali.
Questo modello ha anche il vantaggio di includere un numero di variabili molto ridotto
rispetto a quello di una funzione discriminante formulata sugli stessi casi. Secondo Meriggi
e Massolo (1995), se non si vuole perdere stabilità nelle classificazioni, il numero di
variabili che entrano nel modello non dovrebbe superare un quinto dei casi in cui l’evento
accade.
Per selezionare le variabili ambientali che contribuiscono all’equazione del modello
logistico, è stata utilizzata la procedura forward stepwise, che comporta, dato un insieme
di n variabili indipendenti (variabili ambientali), l’aggiunta successiva e sequenziale di
ciascuna variabile al modello, in una serie di passaggi iterativi. Il risultato ottenuto
mediante ciascun passaggio viene saggiato con i test della massima verosimiglianza, del
– 2LL (- 2 Log Likelihood) e dello Z2 (adattamento o Goodness of Fit Statistic). La varianza
della variabile dipendente spiegata dal modello è quantificata dal valore di R2 corretto di
Nagelkerke che è compreso tra 0 e 1. La stima del contributo di ciascuna variabile nel
modello è data dal valore della correlazione parziale (esprimibile con R, R2 o rho) di ogni
variabile indipendente con la variabile dipendente, e da Esp (B). Un valore di R positivo
indica che la variabile influenza positivamente la probabilità che l’evento accada, un valore
di R negativo indica il contrario; il valore assoluto di R indica pertanto il contributo parziale
di ogni variabile dipendente al modello. Per ogni variabile indipendente, Esp (B) esprime il
cambiamento nella probabilità che l’evento accada nel caso in cui la variabile indipendente
aumenti di una unità. Per valutare la capacità predittiva del modello di regressione
logistica è stata usata la percentuale di casi classificati correttamente dal modello stesso
ed è stata effettuata un’analisi mediante curva ROC, la quale permette di valutare lo
scostamento del modello ottenuto da uno che classifica i casi casualmente (Massolo e
Meriggi 2007). La curva ROC viene costruita mettendo in relazione la sensibilità del
modello (proporzione di casi positivi classificati correttamente) con il reciproco della sua
specificità (proporzione di casi negativi classificati correttamente).
4) Risultati
4.1) Distribuzione delle osservazioni
Da gennaio 2007 ad aprile 2008 sono state raccolte in totale 304 osservazioni
comprensive anche delle segnalazioni pervenute e verificate per la loro attendibilità. La
maggior parte delle osservazioni è risultata costituita da escrementi rinvenuti sui transetti,
il secondo tipo per importanza sono state le tracce (impronte) e il terzo le predazioni;
14questi tre tipi hanno costituito il 96,7% di tutte le osservazioni, mentre marcature con urina,
avvistamenti di lupi e ritrovamenti di lupi uccisi illegalmente hanno raggiunto appena il
3,3% (Fig. 4).
Considerando i due anni di studio separatamente, nel 2007 è aumentata l’importanza
degli escrementi e delle predazioni sul totale delle osservazioni, mentre si è ridotta quella
delle impronte (Fig. 5). Nel 2008, invece, è aumentata considerevolmente la percentuale di
tracce rinvenute sui transetti e di marcature con urina (Fig. 6).
Per quanto concerne le quattro province liguri, la maggior parte delle osservazioni è stata
raccolta a Genova (n=118), 95 osservazioni sono state registrate a Imperia, 71 a La
Spezia e 20 a Savona. In tutte le province il tipo d’osservazione più frequente sono stati gli
escrementi, seguiti dalle tracce; le predazioni sono state registrate solo in tre province
(GE, IM e SV), le marcature con urina sono state rilevate a Imperia e La Spezia, gli
avvistamenti di lupi sono stati effettuati a Genova e Imperia, gli ululati sono stati sentiti a
Imperia e un lupo è stato abbattuto a Genova (Fig. 7).
La frequenza dei diversi tipi d’osservazione nelle quattro province è risultata
significativamente differente (Chi-quadrato=35,77; gl=18; P=0,008).
Fig. 4 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anni di studio, stagioni
e province cumulati)
0,7% 0,3%
Escrementi
0,3%
2,0% Tracce
Predazioni
5,9% Urina
Avvistamenti
Abbattimenti
Ululati
21,7%
69,1%
15Fig. 5 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anno 2007, stagioni e
province cumulati)
0,5% 0,5%
0,5% Escrementi
Tracce
Predazioni
8,8% Avvistamenti
Abbattimenti
Ululati
15,5%
74,1%
Fig. 6 - Percentuali dei tipi di osservazione di lupo in Liguria (anno 2008, stagioni e
province cumulati)
0,9%
Escrementi
0,9%
Tracce
5,4% Predazioni
urina
Avvistamenti
32,4%
60,4%
16Fig. 7 - Frequenza percentuale dei tipi d’osservazione di lupo in Liguria per
provincia (anni e stagioni cumulati)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
GE IM SP SV
Avvistamenti Escrementi Abbattimenti Predazioni Tracce Ululati Urina
Le osservazioni di lupo sul territorio ligure hanno interessato un numero limitato di comuni
e un numero ancora inferiore è risultato ad alta densità di osservazioni. In totale sono stati
rinvenuti segni di presenza del lupo in 41 comuni, di questi 11 sono risultati in provincia di
Imperia, 11 in provincia di Savona, 15 in provincia di Genova e 4 in provincia di La Spezia.
I comuni con più alta densità di osservazioni sono risultati collocati nella zona alto-
appenninica, a confine con la Francia, il Piemonte, L’Emilia e la Toscana, ma osservazioni
sono state anche registrate in comuni rivieraschi quali Sanremo e Genova (Fig. 8, 9, 10,
11).
17Fig. 8 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei
comuni della provincia di Imperia.
18Fig. 9 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei
comuni della provincia di Savona.
19Fig. 10 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei
comuni della provincia di Genova.
20Fig. 11 - Densità d’osservazioni e frequenza percentuale dei tipi di segnalazione nei
comuni della provincia di La Spezia.
21La maggior parte delle osservazioni di lupo è stata raccolta in inverno (n=172), mentre 80 osservazioni sono state registrate in primavera, solamente 22 in estate e 30 in autunno. In tutte le stagioni la maggior parte delle osservazioni è risultata costituita da escrementi rinvenuti sui transetti, con un andamento decrescente dalla primavera all’inverno. Per le tracce, la percentuale più elevata è risultata in inverno e le predazioni sono state segnalate dalla primavera all’autunno, con un massimo in estate. Gli altri tipi d’osservazione sono stati registrati in primavera (avvistamenti), in autunno (ululati) e in inverno (marcature con urina e abbattimenti illegali) (Fig. 12). La frequenza dei diversi tipi di segnalazione ha mostrato differenze statisticamente significative tra le stagioni (Chi- quadrato=59,37; gl=18; P
Fig. 13 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (province e anni di
studio cumulati)
60
N. di osservazioni
40
20
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Mesi
Lo stesso andamento è stato riscontrato considerando solo le osservazioni del 2007,
anche se in questo anno il secondo picco è apparso più pronunciato (Fig. 14). Nel 2008,
avendo lo studio interessato solamente i primi quattro mesi dell’anno, il numero di
osservazioni ha avuto un andamento decrescente da gennaio ad aprile (Fig. 15).
Considerando separatamente le quattro province liguri, l’andamento mensile delle
osservazioni è risultato in accordo con l’andamento generale a Genova e La Spezia,
anche se per Genova è stato registrato un aumento del numero di osservazioni a giugno e
per La Spezia non è stato rilevato il secondo picco autunnale. A Imperia le osservazioni
sono aumentate da gennaio a marzo, per poi diminuire drasticamente ad aprile,
raggiungere un secondo picco a maggio, decrescere fino a luglio e incrementare da
agosto a dicembre. A Savona è stato registrato il primo massimo a febbraio e,
successivamente, si è verificata una diminuzione e una stabilizzazione con un numero
molto ridotto di osservazioni fino a dicembre (Fig. 16).
23Fig. 14 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (anno 2007,
province cumulate)
50
40
N. di osservazioni
30
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Mesi
Fig. 15 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo in Liguria (anno 2008,
province cumulate)
50
40
N. di osservazioni
30
20
10
0
1 2 3 4
Mesi
24Fig. 16 - Andamento mensile delle osservazioni di lupo nelle province della Liguria
(anni di studio cumulati)
40
IM
SV
30 GE
N. di osservazioni
SP
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Mesi
Considerando separatamente i diversi tipi d’osservazione, sono stati rilevati andamenti
mensili diversi. Il numero di escrementi rinvenuti sui transetti è aumentato nei mesi
invernali raggiungendo un massimo a marzo, dopodichè è crollato mantenendosi molto
basso per tutta la primavera e l’estate, per poi risalire dal mese di ottobre. Le impronte
sono state registrate quasi esclusivamente a gennaio, febbraio e in numero nettamente
minore a marzo. Le predazioni, al contrario hanno avuto un primo picco a maggio e un
secondo ad ottobre. Infine, le marcature con urina sono state rilevate solamente in
gennaio, febbraio e marzo (Fig. 17).
25Fig. 17 - Andamento mensile dei diversi tipi d’osservazione del lupo in Liguria (anni
di studio e province cumulati)
50
Escrementi
Tracce
40 Predazioni
N. di osservazioni
Urina
Avvistamenti
30 Abbattimenti
Ululati
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Mesi
4.2) Abbondanza del lupo in Liguria
L’indice chilometrico d’abbondanza (IKA) del lupo, rilevato sul totale dei transetti della
regione, è stato di 0,8 segni di presenza per km (ES=0,14; min.=0,0; max.=9,0). Sono
risultate variazioni statisticamente significative dell’IKA sia tra province sia tra stagioni
(F3;102=4,32; P=0,006 e F3;420=7,81; PFig. 18 - Valori medi (±ES) dell’IKA del lupo nelle province della Liguria (anni e
stagioni cumulati)
2,5
IKA Lupo
2
1,5
1
0,5
0
GENOVA IMPERIA LA SPEZIA SAVONA
Fig. 19 - Valori medi stagionali (±ES) dell’IKA del lupo in Liguria (anni e province
cumulati)
0,6
IKA Lupo
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Primavera Estate Autunno Inverno
27Fig. 20 - Andamento mensile dell’IKA del lupo in Liguria (anni di studio e province
cumulati)
0,16
IKA Lupo
0,14
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
ile
e
io
io
o
o
o
e
zo
e
io
e
br
br
br
br
st
gi
gn
na
ra
gl
pr
ar
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ag
m
em
tto
em
Lu
iu
bb
en
M
A
tte
M
A
G
O
ic
ov
Fe
G
Se
D
N
4.3) Uso dello spazio e dell’habitat
L’analisi effettuata col metodo Kernel sulle osservazioni raccolte nei due anni di studio, ha
individuato un areale complessivo del lupo di 3987 km2 nel 2007. Nel 2007 l’areale è
risultato suddiviso in due sub-areali, di cui il primo, di 1622 km2, collocato principalmente
in provincia di Imperia, ma includente anche porzioni di territorio francese, piemontese e
della provincia di Savona e il secondo, di 2365 km2, situato tra le province di Genova e La
Spezia ma con estensione anche in territorio emiliano e toscano (Fig. 21). Nel 2008,
invece, l’areale del lupo è risultato di 3757 km2 e suddiviso in tre sub-areali, di cui il primo
incentrato nella provincia di Imperia (1889 km2), il secondo in provincia di Genova (404
km2) e il terzo (1465 km2) in provincia di La Spezia (Fig. 22).
L’areale del lupo in Liguria ha mostrato variazioni stagionali di lieve entità. Per l’areale
primaverile è stata registrata una superficie di 3786 km2, in questa stagione le zone
occupate dal lupo sono state tre, di cui una (1553 km2) a Imperia, un’altra (716 km2) a
Genova e la terza (1517 km2) a La Spezia (Fig. 23).
28Fig. 21 - Areale del lupo in Liguria nel 2007 (Kernel Analysis al 99%)
Fig. 22 - Areale del lupo in Liguria nel 2008 (Kernel Analysis al 99%)
29Fig. 23 - Areale primaverile del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%)
La superficie complessiva dell’areale estivo è stata di 3855 km2, con una suddivisione in
due sub-areali di cui il primo, di 1977 km2, collocato tra le province di Imperia e Savona e il
secondo, di 1879 km2, in provincia di Genova (Fig. 24).
Fig. 24 - Areale estivo del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%)
30L’areale autunnale è risultato di 2225 km2 e nuovamente suddiviso in tre sub-areali, di
estensione minore rispetto alla primavera, collocati nelle province di Imperia (470 km2),
Genova (462 km2) e La Spezia (1293 km2) (Fig. 25).
Fig. 25 - Areale autunnale del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%)
Infine, per l’areale invernale è stata registrata la massima estensione stagionale (2765
km2). In questo periodo dell’anno le zone occupate dal lupo in Liguria sono risultate
sostanzialmente due, di cui la prima di 469 km2, limitata alla provincia di Imperia e zone
limitrofe situate in Francia e in Piemonte e la seconda, di 2295 km2, comprendente quasi
tutta la parte montana della provincia di Genova e la porzione più nord-occidentale della
provincia di La Spezia. Anche questo secondo sub-areale è risultato esteso oltre il confine
regionale (Fig. 26).
Confrontando le superfici delle 11 fasce altitudinali all’interno degli areali del lupo con
quelle misurate per l’intero territorio regionale, è emersa in entrambi gli anni una marcata
selezione per le zone poste alle altitudini più elevate; in particolare, sono risultate utilizzate
in misura inferiore alla disponibilità le aree fino ai 600 m s.l.m., mentre sono state usate in
proporzione nettamente superiore quelle al di sopra degli 800 m di quota (Fig. 27).
31Fig. 26 - Areale invernale del lupo in Liguria (Kernel Analysis al 99%)
Fig. 27 - Valori dell’indice di selezione di Jacobs per le fasce altitudinali nell’areale
del lupo in Liguria nei due anni di studio (stagioni cumulate).
0,3
Indice di Jacobs
0,2
0,1
0
-0,1
2007
-0,2 2008
-0,3
-0,4
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
20
40
60
80
80
40
60
80
20
10
-1
-1
-1
-1
>1
0-
0-
0-
0-
0-
00
00
00
00
20
40
60
80
10
12
14
16
32Considerando le diverse stagioni, la prima fascia altitudinale (0-200 m s.l.m.) è risultata
sottoutilizzata in tutte le stagioni, la seconda (200-400 m) solo in estate e autunno, la terza
(400-600 m) in primavera, estate e autunno, mentre le zone a quote maggiori degli 800 m
s.l.m. sono state sempre sovrautilizzate. Una selezione particolarmente marcata è risultata
per le altitudini superiori ai 1200 m s.l.m. e soprattutto in estate e in autunno (Fig. 28).
Fig. 28 - Variazioni stagionali dell’indice di selezione di Jacobs per le fasce
altitudinali nell’areale del lupo in Liguria (anni di studio cumulati).
0,6
Indice di Jacobs
0,4
0,2
0
-0,2 Primavera
Estate
Autunno
-0,4
Inverno
-0,6
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
20
40
60
80
80
40
60
80
20
10
-1
-1
-1
-1
>1
0-
0-
0-
0-
0-
00
00
00
00
20
40
60
80
10
12
14
16
Per quanto riguarda la selezione delle diverse esposizioni prevalenti negli areali, i valori
dell’indice di Jacobs sono risultati prossimi allo zero sia considerando i due anni (min.=-
0,03; max.=0,02), sia considerando le quattro stagioni (min.=-0,04; max=0,06).
Per i diversi tipi di vegetazione, nei due anni di studio, sono risultati selezionati
positivamente i diversi tipi di bosco, le brughiere e i cespuglieti, la vegetazione rada, quella
in evoluzione, i prato-pascoli e i bacini idrici, mentre sono stati sottoutilizzati le rocce nude,
i coltivi, gli oliveti e i vigneti e le aree urbanizzate (Fig. 29).
Variazioni stagionali del tipo di selezione sono state registrate per i boschi di conifere, i
boschi misti e le rocce nude (Fig. 30).
33B
os B
ch os
B id ch
os i B id
ch lat os i l
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
i d ifo ch ati
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
B i gl i d fo
ru B i c glie
gh B con ie ru
gh B on
Ve ier osc ife o i
Ve iere sc fere
Ve ge e e hi re
m g e h
ge ta c Ve e im
ta zio esp isti ge taz ce
s is
zi ta io pu t i
on ne ugl zi n
on e a gli
e a x iet
in e i e e
in xer ti
Liguria (stagioni cumulate).
Ve ev rof
Ve ev ofi
Indice di Jacobs
Indice di Jacobs
ge ol ille ge olu lle
ta uz ta z
zi io zi ion
on ne
R er
on e
oc a R er
da oc a d
Pr ce Pr ce a
at nu at nu
o- d o- d
A pa e pa e
re s A sc
e O co re O
pe liv C li e ol
pe live Co i
rc eti olt
or e i rc t l
or i e tivi
se vi vi
g se v ig
Estate
da ne da ne
t
Inverno
i i ti
Autunno
B nce i
Primavera
B nc e
ac n ac n
C ini di C ini di
A
or id o i
re si d ric A rsi dri
e i re
e d '
ci
ur 'acq ur acq
u u
2008
2007
ba ba
ni a ni a
zz zz
vegetazione nell’areale del lupo in Liguria (anni di studio cumulati).
at at
e e
34
Fig. 29 - Indice di selezione di Jacobs per i tipi di vegetazione nell’areale del lupo in
Fig. 30 - Variazioni stagionali dell’indice di selezione di Jacobs per i tipi diIl confronto tra uso (proporzione dei segni di presenza nelle fasce altitudinali, esposizioni e tipi di vegetazione) e disponibilità calcolata sui transetti ha rilevato un uso significativamente diverso dalla disponibilità sia per le fasce altitudinali (Chi- quadrato=27,04; gl=9; P=0,001), sia per le esposizioni (Chi-quadrato=39,39; gl=7; P
Tab. 3 – Selezione (indice w) e preferenza (indice α) per i tipi di vegetazione da parte
del lupo in Liguria (PD=proporzioni di disponibilità, PU= proporzioni d’uso, n=274)
Esposizioni PD PU w (ES) α
Nord 0,095 0,029 0,31 (0,11)* 0,041
Nord-Est 0,097 0,077 0,79 (0,17) 0,115
Est 0,111 0,106 0,95 (0,17) 0,127
Sud-Est 0,153 0,131 0,86 (0,13) 0,115
Sud 0,167 0,245 1,46 (0,15)* 0,196
Sud-Ovest 0,158 0.266 1,43 (0,16)* 0,192
Ovest 0,116 0,120 1,04 (0,17) 0,139
Nord-Ovest 0,102 0,066 0,64 (0,15) 0,086
* Differenze significative dal valore w=1 di uso pari alla disponibilità
Infine, dei diversi tipi di vegetazione, è risultata positivamente selezionata la vegetazione
rada e, negativamente, gli arbusteti e le aree urbanizzate, mentre tutti gli altri tipi sono stati
usati in proporzione alla disponibilità. L’indice di Manly ha permesso di definire la
preferenza per i diversi tipi di vegetazione nel seguente ordine: vegetazione rada, boschi
di conifere, boschi di latifoglie, coltivi, boschi misti, prato-pascoli, arbusteti e aree
urbanizzate (Tab. 4).
Tab. 4 – Selezione (indice w) e preferenza (indice α) per i tipi di vegetazione da parte
del lupo in Liguria (PD=proporzioni di disponibilità, PU= proporzioni d’uso, n=274)
Tipi di vegetazione PD PU w (ES) α
Boschi di latifoglie 0,292 0,358 1,22 (0,10) 0,147
Boschi di conifere 0,054 0,091 1,71 (0,33) 0,204
Boschi misti 0,156 0,135 0,86 (0,13) 0,103
Arbusteti 0,193 0,102 0,53 (0,09)* 0,063
Prato-pascoli 0,210 0,172 0,82 (0,11) 0,098
Vegetazione rada 0,066 0,124 1,88 (0,30)* 0,226
Coltivi 0,021 0,018 0,86 (0,39) 0,106
Aree urbanizzate 0,008 0,000 0,00 (0,00)* 0,000
* Differenze significative dal valore w=1 di uso pari alla disponibilità
364.4) Fattori influenzanti la presenza del lupo in Liguria L’analisi della varianza ad un fattore di classificazione (one-way ANOVA), ha permesso di individuare differenze statisticamente significative tra i valori medi di alcune variabili ambientali nelle UC di presenza accertata del lupo e in quelle di controllo. In particolare, delle variabili dell’uso del suolo, i boschi di latifoglie e i prato-pascoli hanno avuto percentuali più elevate nelle UC di presenza, mentre oliveti, coltivi e aree urbanizzate sono risultati più estesi nelle UC di controllo (Tab. 5). Tab. 5 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle variabili dell’uso del suolo nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (one-way ANOVA; evidenziate in rosso le variabili con differenze significative) Variabili Presenza Controllo F P Boschi di latifoglie 50,5 (4,23) 12,8 (2,77) 55,38
La funzione derivata dall’analisi discriminante ha separato significativamente le UC di presenza da quelle di controllo, utilizzando quattro variabili ambientali di cui i boschi di latifoglie con effetto positivo sulla presenza del lupo e oliveti, fascia altitudinale da 0 a 200 m e quella da 200 a 400 m, con effetto negativo (Tab. 8). La FD ha classificato correttamente l’85,8% dei casi originari, di cui il 79,2% delle UC di controllo e il 92,5% delle UC di presenza. Tab. 6 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle percentuali delle fasce altitudinali nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (one- way ANOVA; evidenziate in rosso le fasce con differenze significative) Fasce altitudinali Presenza Controllo F P 0-200 m 2,6 (1,26) 41,3 (5,46) 47,62
Tab. 7 - Valori medi (ES) e significatività delle differenze delle percentuali delle esposizioni prevalenti nelle UC di presenza del lupo (n=53) e nelle UC di controllo (n=53) (one-way ANOVA; evidenziate in rosso le fasce con differenze significative) Esposizioni Presenza Controllo F P Nulla 0,0 (0,00) 0,2 (0,17) 1,46 0,230 Nord 11,1 (1,03) 7,4 (1,24) 5,44 0,022 Nord-Est 12,4 (1,09) 11,8 (1,11) 0,17 0,680 Est 12,3 (0,86) 17,6 (1,56) 8,93 0,004 Sud-Est 13,1 (0,93) 17,4 (1,51) 5,86 0,017 Sud 16,7 (1,02) 20,8 (2,07) 3,14 0,079 Sud-Ovest 13,6 (1,02) 12,8 (1,31) 0,25 0,617 Ovest 11,3 (1,21) 7,7 (0,96) 5,34 0,023 Nord-Ovest 9,4 (0,85) 4,3 (0,74) 20,73
L’applicazione del modello così ottenuto a tutto il territorio regionale ha permesso d’individuare le aree più idonee alla specie (Fig. 32). Complessivamente, in tutta la regione, è risultato un areale potenziale idoneo al lupo (probabilità di presenza >0,5) di 3252,4 km2, pari al 60,8% dell’intero territorio regionale. Dell’areale potenziale, 471,2 km2 (14,5%) sono risultati in provincia di Imperia, 1032,3 km2 (31,7%) in provincia di Savona, 1437,0 km2 (44,2%) in provincia di Genova e 311,8 km2 (9,6%) in provincia di La Spezia. Tab. 9 - Risultati dell’Analisi di Regressione Logistica per la formulazione del modello della probabilità di presenza del lupo in Liguria Variabili ambientali Coefficienti di regressione (ES) P Exp (B) Boschi di latifoglie 4,6 (1,13)
Fig. 31 - Grafico della curva ROC del modello di Regressione Logistica formulato
per la probabilità di presenza del lupo in Liguria (in verde la curva di riferimento di
un modello che classifica casualmente)
1,0
0,8
Sensibilità
0,6
0,4
0,2
0,0
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
1 - Specificità
Le aree a maggior idoneità per il lupo in Liguria sono risultate concentrate nelle zone di
crinale a confine con il Piemonte, l’Emilia e la Toscana, ma, nelle province di Savona e
Genova, zone ad elevata probabilità di presenza sono state individuate anche nella fascia
intermedia, tra il crinale e il mare e, in alcuni casi, anche a breve distanza dalla costa.
Considerando la distribuzione dei parchi e delle riserve naturali sul territorio regionale,
questi sono risultati, per la maggior parte, interessati da porzioni dell’areale potenziale di
presenza del lupo e, in alcuni casi, anche da zone ad elevata idoneità (Fig. 32).
41Fig. 32 - Probabilità di presenza del lupo in Liguria, la probabilità aumenta dal
bianco al rosso scuro.
424.5) Monitoraggio genetico del lupo
Il Laboratorio di genetica dell’Istituto Nazionale per la Fauna Selvatica (INFS), nell’ambito
del programma di monitoraggio genetico della popolazione di lupo presente in Regione
Liguria, ha analizzato 67 campioni fecali di presunto lupo provenienti dalle province di
Imperia (n = 12), Genova (n = 43, 14 dei quali pervenuti nel 2003-2004) e La Spezia (n =
12) (Tab. 10). I genotipi (corrispondenti ai diversi individui) identificati mediante le analisi
genetiche vengono indicati da un’altra sigla che riporta la provincia di provenienza, un
numero progressivo e il sesso dell’individuo: es. WIM1M, WSP1M; WGE1F. I genotipi
identificati sono riportati nella tabella 11e mappati nella figura 33.
Nessuno dei genotipi identificati in Liguria è mai stato trovato in Emilia Romagna. Le rese
dei campioni analizzati sono risultate basse per i campioni raccolti in provincia di Genova.
Questa bassa resa probabilmente è imputabile allo stato di conservazione dei campioni
(vedi relazione Monitoraggio genetico del lupo in Liguria di E. Randi del 24/06/2008).
Tab. 10 – Escrementi analizzati nel 2007-2008
Provincia Raccolti Analizzati Identificati
La Spezia 26 8 5
Genova 80 29 6
Savona 14 1 0
Imperia 72 12 2
43Tab. 11 – Genotipi identificati nel 2007-2008
Provincia Genotipi Sesso
Wsp1m M
WSP1M M
La Spezia WSP2F F
WSP2F F
WSP3M M
Wge4f F
WGE1F F
WGE6M M
Genova
WGE3F F
WGE3F F
WGE5F F
Wim1m M
Imperia
WIM2M M
Fig. 33 – Localizzazione dei genotipi identificati
445) Discussione e conclusioni
I risultati delle analisi effettuate sui dati raccolti da gennaio 2007 ad aprile 2008 devono
essere valutati e considerati con cautela, in quanto possono essere in qualche misura
condizionati da alcuni problemi derivanti dall’impostazione dello studio. In particolare,
occorre tenere presente che i transetti sono stati disegnati in modo che coprissero
soprattutto le aree notoriamente frequentate dal lupo negli anni passati e che sono stati
perlustrati con maggiore intensità nelle aree di presenza certa. In altre parole, lo sforzo di
campionamento non è stato distribuito uniformemente nello spazio e nel tempo e questo,
di conseguenza, può avere in parte inficiato i risultati sulla distribuzione del lupo e sulle
modalità d’uso dello spazio e dell’habitat. Oltre a ciò, nelle analisi sono state utilizzate
anche le segnalazioni provenienti da soggetti diversi e non raccolte direttamente dai
ricercatori coinvolti. Questo tipo di osservazione, per quanto verificato e controllato, è
sempre dipendente, nella sua attendibilità e precisione, da colui che lo ha fornito e, in
particolare dalla sua esperienza e capacità; questo perché nella maggior parte dei casi le
segnalazioni riguardanti il lupo vengono raccolte da appassionati non professionisti e
spesso, benché veritiere, mancano del corredo di informazioni necessario perché
possano essere utilizzate correttamente nelle analisi dei dati.
Ciononostante, la quantità dei dati raccolti è stata cospicua e tale da annullare, almeno in
parte, le imprecisioni e le inesattezze che altrimenti avrebbero pesato in modo consistente
sui risultati ottenuti. Infatti, in linea generale, i risultati derivanti dalle analisi sono in
accordo con quelli di altri studi effettuati sul lupo in Italia e, soprattutto nell’Appennino
settentrionale.
Dalle analisi effettuate, appare che i tipi di osservazione più efficacemente utilizzabili per il
monitoraggio della popolazione di lupo in Liguria, siano gli escrementi, le tracce e le
predazioni. Infatti, gli altri tipi (avvistamenti, ululati, marcature con urina, abbattimenti
illegali) vengono raccolti solo occasionalmente e in particolari condizioni (p. es. le
marcature con urina solo su terreno innevato) e risultano, quindi scarsamente utilizzabili
per definire gli aspetti dell’ecologia del lupo nella regione, pur contribuendo alle
conoscenze complessive. Gli escrementi e le tracce, inoltre sono facilmente rinvenibili e
attribuibili, benché per le tracce esista la limitazione dello stato del terreno che deve
essere innevato o fangoso; per le predazioni, l’attribuzione è più difficile e occorre tener
conto di più fattori per stabilire con certezza se siano dovute al lupo o ad altri canidi.
La frequenza delle osservazioni ha avuto una marcata stagionalità; infatti sono i mesi
autunnali e invernali quelli più proficui per la raccolta di escrementi e tracce, mentre nella
45tarda primavera ed in estate si osserva il massimo delle segnalazioni di predazioni.
Questo andamento potrebbe essere in parte condizionato dalla frequenza con cui sono
stati perlustrati i transetti e dalla facilità con cui si possono trovare le impronte, ma
certamente è anche dovuto alle caratteristiche della biologia del lupo. Infatti, in autunno e
in inverno i lupi utilizzano areali più vasti rispetto alle altre stagioni per diversi motivi, tra i
quali i più importanti sono:
la diminuzione della disponibilità di prede che porta i lupi ad utilizzare territori di caccia
più grandi,
la dispersione degli individui giovani che non rimangono aggregati al branco,
il disturbo dato dall’attività venatoria e, in particolare dalle braccate al cinghiale.
In primavera e in estate i territori dei lupi si restringono a causa dell’attività riproduttiva e
della nascita e allevamento dei giovani; inoltre in primavera è presente un numero minore
di lupi sul territorio, in quanto i giovani dell’anno precedente vengono usualmente
allontanati dalla coppia di adulti riproduttori. In questo modo la probabilità di trovare i segni
di presenza si riduce considerevolmente.
In primavera ed estate aumentano le segnalazioni di predazioni perché il bestiame viene
portato sui pascoli e qui rimane sino all’autunno inoltrato; questo è il periodo dell’anno in
cui il bestiame è più esposto agli attacchi del lupo, soprattutto se viene fatto pascolare allo
stato brado e senza sorveglianza. Nel periodo di studio sono stati registrati in totale 18
casi di predazione di cui 8 in provincia di Imperia, 3 in provincia di Savona e 7 in provincia
di Genova, per un totale di 22 capi di bestiame (19 pecore e 3 capre) e 4 ungulati selvatici
(1 capriolo, 1 daino, 1 cinghiale e 1 camoscio). Se questi numeri corrispondessero
realmente alla totalità delle predazioni da lupo sul territorio regionale, si potrebbe
affermare che i danni sono sicuramente sostenibili e il problema degli attacchi al bestiame
non dovrebbe influenzare le strategie gestionali per la conservazione del lupo nella
regione Liguria. Probabilmente, però, alcune predazioni non sono state denunciate ed è,
inoltre, mancata una raccolta capillare di tutti danni al bestiame denunciati alle autorità
competenti (Amministrazioni provinciali e A.S.L.). Nella provincia di Genova, dove questa
raccolta è stata effettuata, il numero di episodi di predazione risulta infatti più elevato con
22 denunce per un totale di 48 capi predati.
Per quanto riguarda le predazioni sugli ungulati selvatici, appare strano che nel lasso di un
anno e quattro mesi siano stati ritrovati solamente quattro individui predati. Il ritrovamento
delle carcasse degli ungulati predati potrebbe essere incrementato perlustrando con
maggiore regolarità i transetti e, soprattutto, attivando una buona rete di informatori, scelti
46tra coloro che per diversi motivi frequentano il territorio (polizia provinciale, guardie
forestali, cacciatori, ecc.).
I comuni con densità di osservazioni di lupo più elevata sono stati, in tutte le province,
quelli collocati sul crinale appenninico, con l’eccezione della provincia di Savona in cui
appaiono interessati dalla presenza del lupo soprattutto comuni interni, ma situati a quote
intermedie. Anche questo risultato potrebbe essere condizionato dalla scelta dei transetti
che sono stati individuati quasi tutti in zone montane e, spesso, su crinali. Una
distribuzione più regolare dei transetti e un campionamento che copra tutte le fasce
altimetriche in ogni provincia potrebbe modificare consistentemente l’apparente
distribuzione del lupo in Liguria. In ogni caso i comuni interessati dalla presenza del lupo in
ogni provincia sono in numero limitato, a testimonianza di una distribuzione ancora
discontinua. Il prosieguo dello studio con uno sforzo di campionamento più regolare e
meglio distribuito potrà chiarire se la distribuzione del lupo risultante dai dati attuali sia
reale o no e, soprattutto se le lacune nell’occupazione dello spazio siano solo apparenti o
dovute a fattori ecologici limitanti.
Le province dove sono stati registrati i valori più alti dell’indice d’abbondanza sui transetti
sono state La Spezia e Imperia, mentre a Genova e Savona l’indice ha avuto i valori più
bassi. Questo risultato dovrà essere confermato continuando la ricerca e, soprattutto
spiegato mettendo in relazione l’abbondanza del lupo con quella delle possibili prede e
con le caratteristiche ambientali del territorio di ogni provincia. In ogni caso, sia Imperia,
sia La Spezia confinano con aree ad alta densità di lupi, tra cui le Alpi marittime francesi, il
Cuneese e il crinale tosco-emiliano; da queste zone possono arrivare individui in
dispersione che potrebbero incrementare numericamente i nuclei locali. Genova e
Savona, invece, confinando con le province di Piacenza, Alessandria e Asti sono a
contatto con zone dove la popolazione di lupi è meno abbondante.
Le analisi spaziali effettuate sui segni di presenza hanno permesso di individuare un
areale occupato dal lupo suddiviso in due o tre sub-areali secondo le stagioni e che
interessa in particolare le province di Imperia, Genova e La Spezia. Secondo queste
analisi la provincia di Savona sarebbe interessata solo marginalmente dalla presenza del
lupo, ma i primi risultati ottenuti con un campionamento più regolare nell’autunno del 2008
contraddicono questo dato e a Savona potrebbero essere presenti due o anche tre nuclei
di popolazione stabili (vedi stato d’avanzamento della seconda fase del progetto).
Le analisi spaziali condotte per individuare l’areale del lupo in Liguria indicano come la
presenza della specie si estenda anche alle regioni confinanti e non sia limitata al solo
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