Transcript Sviluppo ed utilizzo di modelli ecologici di rete trofica
Sviluppo ed utilizzo di
modelli ecologici di rete trofica
(Yanagi. T., 2008. Material cycling in the coastal Sea)
Dott. Daniele Brigolin UNIVERSITA’ CA’ FOSCARI VENEZIA DIPARTIMENTO DI SCIENZE AMBIENTALI, INFORMATICA E STATISTICA, CENTRO PER LO STUDIO DEI SISTEMI ESTUARINI E MARINO COSTIERI (CEMAS)
1° parte: gestione degli ecosistemi acquatici di transizione 2° parte: introduzione generale ai modelli matematici in ecologia, e particolare ai modelli di rete trofica; 3° parte: approccio ecosistemico alla gestione della pesca e dell’acquacoltura; 4° parte: esempio di applicazione di un modello semplificato in un'area lagunare in concessione per l'ingrasso della vongola filippina; utilità del modello di rete trofica a supporto della gestione sostenibile della risorsa.
PRINCIPALI SERVIZI E BENEFICI (IN PARTE QUANTIFICABILI IN TERMINI ECONOMICI) FORNITI DAGLI ECOSISTEMI ACQUATICI DI TRANSIZIONE:
‐
Ruolo di nursery di specie nectoniche (di interesse commerciale e non);
‐
Azione naturale di filtro nei confronti di fenomeni di inquinamento (soprattutto arricchimento organico)
‐
Aree elettive per attività di pesca ed acquacoltura
‐
Aree elettive di svernamento e di alimentazione di specie di uccelli
‐
Ruolo di “cuscinetto” e protezione nei confronti delle mareggiate
ECOSISTEMI
ACQUATICI
DI
TRANSIZIONE
ELEVATO VALORE NATURALISTICO (flora e fauna selvatiche) ECOSISTEMI NATURALI AD ELEVATA PRODUTTIVITÀ ECOSISTEMI MODIFICATI (IN GRADO VARIABILE) DALL’UOMO (es.
elevati livelli di arricchimento organico)
GESTIONE
DEGLI
ECOSISTEMI
ACQUATICI
DI
TRANSIZIONE
Necessità di un adeguato schema concettuale che preveda la
COESISTENZA
di
aspetti/prerogative
naturali
e
delle
attività antropiche
POLITICHE E “ FILOSOFIE ”
Approccio settoriale: ogni attivit à ( (
ECOSISTEMA “ IN SALUTE ” , IN CUI USI ED
Tutte le componenti di un ecosistema di transizione (fisico-chimiche e biologiche) sono tra loro interrelate e concatenate e devono essere gestite in modo che il sistema sia sostenibile NECESSIT À
Questa consapevolezza ha portato ad un filosofia complessiva della gestione ambientale che incorpora •
SOSTENIBILITÀ
•
AZIONE PREVENTIVA
•
INTEGRAZIONE DI TUTTI GLI ASPETTI AMBIENTALI
•
DEMOCRATIZZAZIONE (CONSULTAZIONE AMPIA, TRASPARENTE E PIENAMENTE RSPONSABILE)
GESTIONE DEGLI EAT PASSA ATTRAVERSO LA GESTIONE (E PROTEZIONE) DEL BACINO DRENANTE E DELL’AREA MARINA PROSPICENTE
IDROGRAFICO
(DIRETTIVA QUADRO SULLE
NECESSITÀ DI
INDICATORI
CHE DESCRIVANO LO STATO DEGLI ELEMENTI DELL’ECOSISTEMA
MISURE DI MITIGAZIONE
effetti negativi delle attivit à
Quando questo non è ( (
COMPENSAZIONE
di habitat , per compensare altrove gli effetti della perdita di habitat all ’ ’ interno dell ’ ’ EAT
naturali antropiche
attivit à
attivit à
• •
Almeno
parzialmente REVERSIBILI
Interventi di
MITIGAZIONE
Modelli: concetti di base.
• Modelli matematici -> largamente utilizzati in diverse aree dell’ecologia, delle scienze della terra e della chimica ambientale • Di importanza chiave per le scienze del clima, in quanto rappresentano gli unici strumenti a nostra disposizione per realizzare delle previsioni circa il futuro del nostro clima.
Questa lezione intende fornire delle
idee di base sui modelli deterministici
, portando esempi di sviluppo ed applicazione di modelli metabolici di accrescimento, e di interazione tra individui nello spazio.
Un modello matematico può essere definito come un archivio di ipotesi (Beck), o come un “insieme di assunzioni”. Queste ipotesi devono essere espresse in
termini quantitativi
, mediante il linguaggio matematico.
Esiste quindi una differenza tra:
Modelli concettuali
e
modelli matematici
Entrambi possono essere derivati da principi generali, ma solo i secondi ci garantiscono la possibilità di
confrontare le nostre previsioni con delle osservazioni
. In questo modo, la nostra comprensione generale di un determinato
sistema
(che sia al livello di individuo, popolazione, comunità, ecosistema, paesaggio..) può essere testata (verificata), ed, eventualmente, aggiornata.
Se volete fare un modello
Stabilite obiettivi chiari, in relazione al problema che state studiando.
In ecologia, i sistemi studiati sono spesso molto complessi.
Ad esempio, la crescita di un gruppo di individui può essere disponibilità trofiche, limitata quella di da un limitate altro da condizioni ambientali scarsamente favorevoli (ad es.
basse concentrazioni di ossigeno disciolto in acqua).
In questo caso ci serviranno due modelli diversi, che potremo in un momento combinare assieme, se necessario.
successivo
•
Pensate al livello di “sistema”
Identificare il sistema, i suoi confini, e cosa viene scambiato attraverso questi è il primo passo verso la costruzione di un modello. Volendo costruire un modello del funzionamento di un habitat costiero a fondale sabbioso, dove poniamo ad esempio il limite del nostro “sistema”?
•
Obiettivi + sistema ci aiutano a definire i nostri descrittori, che si usa chiamare “variabili di stato”
Costruire
un
modello
può
essere
difficile
Proviamo
ad
iniziare
da
un
modello
concettuale
Problema:
gestione
di
uno
stagno
Afflusso d’acqua Run ‐ off Pioggia Deflusso d’acqua Sorgenti/uscite dal sistema: Evaporazione Prelievo d’acqua per irrigazione
Se non siamo interessati alla qualità delle acque, ed assumiamo che i confini dello stagno rimangano costanti nel tempo, allora possiamo considerare una sola variabile di stato: la profondità dell’acqua, x.
Problema:
gestione
della
qualità dell’acqua
(trasformo
lo
stagno
in
un
allevamento)
DO: Ossigeno disciolto
Entrata DO Concentrazione di DO nelle acque in afflusso Sorgenti/uscite dal sistema Ri ‐ areazione Fotosintesi Degradazione della materia organica (cibo+feci) Uscita
Se, invece, ci interessa la qualità delle acque, siamo costretti a descrivere lo stato del sistema (lo stagno) prendendo in considerazione altre variabili, come ad esempio l’ossigeno disciolto.
DO Concentrazione di DO nelle acque in deflusso
Terminologia
Le
funzioni variabili di forzanti stato
, influenzano la ma non sono dinamica al loro influenzate da queste delle volta L’evoluzione nel tempo delle funzioni devono essere fornite in partenza.
forzanti di solito è conosciuta (misurata).
Questa fa parte degli
input del modello
, e cioè delle informazioni che
Quindi Sistema: è la parte delimitata del mondo, che stiamo studiando, in questo caso la cozza; Variabili di stato: l’insieme di grandezze che ci permette di descrivere in ogni momento lo stato del sistema (peso, lunghezza,..); Forzanti: ci permettono di descrivere l’interazione del sistema aperto (scambia materia ed energia) con l’ambiente esterno (ad esempio la temperatura).
Parametri: ci permettono di applicare la nostra descrizione del sistema ad una determinata situazione reale (la crescita di una cozza oppure di un salmone..)
Cosa
possiamo
apprendere
confrontando
un
modello
con
dei
dati
reali?
Calibrazione
: cerchiamo i valori di uno o più parametri, che permettono di ottenere il miglior accordo tra modello e dati sperimentali misurati.
Validazione:
una volta calibrato, il modello viene testato confrontandone le previsioni con insiemi di dati indipendenti (comprensivi sia delle forzanti che dei dati di output).
I parametri in questa fase vengono mantenuti ai valori stimati in calibrazione.
In
definitiva,
questi
sono
i
passi
principali
da
compiere
per
costruire
un
modello: 1)
Identificare
la
struttura
(modello
concettuale) 2)
Stima
dei
parametri 3)
Validazione
(verifica
del
modello)
(la cosa si può però complicare..)
Problema: validazione dei modelli
• Vogliamo assicurarci che i nostri modelli sia rappresentazioni “soddisfacenti” del mondo reale; • Vogliamo apprendere circa il funzionamento del mondo reale; • Vogliamo catturare gli elementi chiave dell’organizzazione interna del sistema reale; • Vogliamo catturare i meccanismi che generano struttura e dinamiche del mondo reale.
Ciclo di costruzione del modello (da Grimm)
Modelli ecologici di rete trofica
Rete trofica ES 1
Rete trofica ES 2
Rete trofica – più realistica
COME PROCEDIAMO PER COSTRUIRE UN MODELLO SEMPLIFICE MA EFFICACE?
Food-web model: Processes
Respirazione Mortalità da pesca Altra mortalità Consumo predazione Feci ed altri scari metabolici
Mass Balance equations Assuming no year-to-year biomass changes: + Consumo - Feci - Respirazione - Predazione - Altra mortalità - Mortalità da pesca - Export = 0
Scriviamo il tutto in formule:
+ Cons. – Eg. – Resp. – Pred. - Other mort. - Fish. Mort. – Exp. = 0 Φ Q – Φ E – Φ R – Φ P – Φ M – Φ F – Φ O = 0 Dove Φ (phi) rappresenta un generico flusso
Φ Q – Φ E – Φ R – Φ P – Φ M – Φ F – Φ O = 0 Possiamo pensare che ciascun flusso Φ sia proporzionale alla biomassa del comparto studiato presente in laguna, ad esempio: Φ Q = R x B BIOMASSA R in questo caso rappresenta un tasso di consumo, e ha come unità di misura [1/anno] POSSO APPLICARE LO STESSO RAGIONAMENTO A TUTTI GLI ALTRI TERMINI!!
Alla fine la mia equazione di partenza diventa: R 1 X B – R 2 X B – R 3 X B – …= 0 Ricordiamoci che questa equazione di bilancio di massa si riferisce ad un solo comparto della rete trofica (nell’esempio pesci planctivori)
Posso scrivere la stessa cosa per ciascuno degli altri comparti: R 11 X B 1 – R 21 X B 1 – R 31 X B 1 – …= 0 R 12 X B 2 – R 22 X B 2 – R 32 X B 2 – …= 0 R 13 X B 3 – R 23 X B 3 – R 33 X B 3 – …= 0 R 14 X B 4 – R 24 X B 4 – R 34 X B 4 – …= 0 Ricordiamoci che: Φ Q – Φ E – Φ R – Φ P – Φ M – Φ F – Φ O = 0 E’ il flusso uscente dal comparto a causa dei predatori di livello trofico superiore E’ il flusso entrante di preda ingerita
Quindi tutte le nostre equazioni sono in qualche modo “collegate” R 11 X B 1 – R 21 X B 1 – R 31 X B 1 – …= 0 R 12 X B 2 – R 22 X B 2 – R 32 X B 2 – …= 0 R 13 X B 3 – R 23 X B 3 – R 33 X B 3 – …= 0 R 14 X B 4 – R 24 X B 4 – R 34 X B 4 – …= 0
In matematica si parla di sistema di equazioni lineari: R 11 X B 1 – R 21 X B 1 – R 31 X B 1 – …= 0 R 12 X B 2 – R 22 X B 2 – R 32 X B 2 – …= 0 R 13 X B 3 – R 23 X B 3 – R 33 X B 3 – …= 0 R 14 X B 4 – R 24 X B 4 – R 34 X B 4 – …= 0 Incognite Coefficienti Termini noti
Il sistema di equazioni visto sopra può essere anche molto complesso: Ad esempio, per una rete lagunare a 32 comparti è stato necessario stimare più di 300 flussi.
In passato ci siamo interessati all’applicazione ed al confronto tra diversi metodi di soluzione del sistema di equazione
Risolvere il sistema di equazioni ci permette di trovare il valore di tutti i flussi all’interno dell’ecosistema lagunare (semplificato)!!!
Energy flux
Dati di partenza -Biomasse dei maggiori componenti della rete trofica, inclusi i produttori rimari ed i consumatori Energy stock Energy flux
Raccolta dati, attività in campo:
Aggregazione in gruppi trofici
E.g. Macrobenthos samples List of species Biomass abundance
Detritiv orous Herbivo rous Filter feeders Carnivo rous Mixed feeders
pesca ed acquacoltura sostenibili
Carpa
comune,
veniva
allevata
in
Cina
già nel
3500
A.C.
2500
A.C.
Egitto
Anche in laguna
Orata
Branzino
Volpina
Otregan
Verzeata
Bosega
Anguilla
Vallicoltura
Vallicoltura
Novellame
Accrescimento 15-18 mesi Entrata in valle (fine inverno primavera) montata
Cosa mangia un pesce allevato in valle?
Modelli di rete trofica !!
P/B P/B Q/B
Come viene distribuita l’energia all’interno di ciascun gruppo
Flussi [kJ m -2 d -1 ] Tipologia dei risultati: flussi di energia
Prod. Cons. Resp.
Escrez. Predaz. Mort.
Nat. Catture FIB PHP ZOO MEI MFF MDT MMF MHR MOP NHZ NMI NMA NDT NHP BRD 7.43
2.02
0.96
2.07
0.25
0.49
0.61
1.04
0.06
0.06
0.21
0.17
2.32
0.35
0.01
1.92
4.14
2.16
4.17
1.13
2.07
0.11
0.12
0.42
0.33
4.65
0.71
0.03
0.77
1.15
1.70
3.27
0.45
0.83
0.04
0.02
0.08
0.13
0.93
0.28
0.01
0.19
0.92
0.22
0.42
0.06
0.21
0.01
0.04
0.13
0.03
1.39
0.07
0.00
5.55
1.92
0.91
1.96
0.02
0.08
0.50
0.46
0.05
0.03
0.05
0.03
0.57
0.00
1.88
0.10
0.05
0.10
0.23
0.41
0.11
0.58
0.00
0.00
0.01
0.01
0.12
0.02
0.01
0.03
0.15
0.13
1.64
0.33
flussi di energia tra le diverse specie Chi mangia cosa?
DET FIB PHP ZOO MEI MFF MDT MMF MHR MOP NHZ NMI NMA NDT NHP BRD DET FIB PHP ZOO MEI MFF 5.33
0.14
1.06
2.17
0.98
MDT MMF MHR MOP NHZ NMI NMA NDT NHP BRD 1.68
0.23
0.03
1.93
0.44
2.67
0.04
0.04
0.14
0.11
1.85
0.11
4.09 2.43
2.43
0.04
0.87
4.85
0.84
1.02
0.87
0.04
0.82
0.23
0.44
0.94
0.98
0.00
5.42
0.05
0.02
0.04 0.12 0.04
0.09
0.42
0.09
0.11
0.09
0.09
0.00
0.23
0.29
0.32
0.23
0.00
3.30
0.92
0.08
0.73
0.73
0.00
0.00
0.05
0.02
0.04
0.03
0.57
0.02
0.02
0.02
0.02
0.00
0.00
0.00
0.00
0.02
0.01
Flussi [kJ m -2 d -1 ]
Livelli trofici dei gruppi
Es: Come cambia il livello trofico della Volpina in relazione a diverse disponibilità di cibo?
Flux [kJ m -2 d -1 ] Stock [kJ m -2 ] production Schema sintetico del funzionamento del sistema “valle da pesca” 1.64
0.18
0.58
0.46
0.50
9.45
catch I 2477.8
1.98
6.97
8.64
II 269.8
2.34
1.07
0.61
III 26.1
0.46
IV 38.6
0.17
0.43
0.03
9.80
4.84
OD 0.1
2.6
0.03
0.36
0.15
0.00
Consumption Flux to det (other mortality; metabolic losses) Trophic Level biomass Respiration Predation recycling burial, exchange at the inlet (EXPORT) Organic loads from the drainage basin(IMPORT) Export birds
Indicatori di funzionamento dell’ecosistema
Molto utili da un punto di vista gestionale, per stabilire “come sta” il mio ecosistema – simili ai valori risultanti da un esame del sangue
2000-2005 PP tot [kj m -2 d -1 ] PP tot / Resp tot [-] Total System Throughput [kj m -2 d -1 ] Ascendency (A) [flowbits] Ascendency/Capacity ratio P TL 4 (Hp+Pb) [kj m-2 d-1] Finn's CI [%TST] Catches [kj m -2 Catches/NPP [-] d -1 ]
9.45
0.98
53.38
90.52
37% 0.46
0.14
2.28
0.24
Altro esempio di applicazione dei modelli di rete trofica in laguna nel contesto della gestione risorse alieutiche
Vongola filippina E’ stata introdotta in laguna di Venezia negli anni ‘80 ed è diventata il target di un’attività di pesca molto profiqua durante gli anni ‘90 Venice Adriatic Sea
Storia 1983 Introduzione 1990-2000 Pesca in regime di libero accesso 1995-2000 Picco e subitanea caduta delle catture 2000-on nuovo livello delle catture Zentilin et al. (2008)
Risposte gestionali
Introduzione delle aree in concessione, dando la possibilità di gestire la risorsa dietro pagamento di una tassa annuale. 2010 Manila clam leased areas in the Northern lagoon from
http://www.gral.venezia.it/website/
Fino ad oggi questa strategia non ha portato ad un recupero delle catture
Le catture non si sono riprese..
Perché? Possibili spiegazioni: Pesca illegale nelle zone in cui è vietato Lento recupero delle aree di accrescimento del seme Ridotta disponibilità di seme Cambio radicale nell’ecologia lagunare Carenza di cibo Problema di sostentamento della produzione
Utilizzo dei modelli di rete in questo contesto Ci siamo focalizzati sugli effetti di un cambiamento nella composizione della comunità di produttori primari sulle risorse a diposizione della vongola:
Metodi
E’ stato realizzato un modello di rete trofica per una delle aree in concessione:
NPP Q P ? ?
?
?
?
Q P Q P NPP
Risultati del modello
F 10 B 1 F 13 F 31 F 21 F 30 B 3 F 02 F 23 B 2 F 14 F 24
Risultati
Respiratory losses 0.57
Fishing mortality 0.1
0.19 (MfB+Phy) 0.15 (Bactpl) 0.05 (Microzoo) 0.58 (Org.Det.) Tot. Consumption 0.97
Predation 0.19
Losses to detritus 0.11
All fluxes are in [ kJ L -1 d -1 ]
Dieta della vongola
ENERGY MASS PHY+MFB BACT ZOO ORGANIC DET PHY+MFB BACT ZOO ORGANIC DET Mediante il modello realizzato i risultati si possono convertire da massa ad energia