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