I beni paesaggistici del Comune di Fano: pericolosità geoambientali e geoconservazione

Centro di Geobiologia Università degli Studi di Urbino Istituto di Geologia

ANOMALIE MORFOLOGICHE NEI FORAMINIFERI BENTONICI E STATO DI SALUTE DEGLI AMBIENTI DI TRANSIZIONE E MARINO-COSTIERI: IL CASO–STUDIO DEL MEDIO ADRIATICO

COCCIONI R., FRONTALINI F., MARSILI A. & TROIANI F.
Istituto di Geologia e Centro di Geobiologia, Università di Urbino “Carlo Bo”

Negli ultimi decenni sono state innumerevoli le perturbazioni che hanno condizionato l'ecosistema marino, causando una degradazione sempre più allarmante, così come dimostrano anche i cambiamenti nella biodiversità marina causati, direttamente o indirettamente, da attività antropiche (Gerlach, 1981). In generale le aree costiere e gli ambienti di transizione sono le più esposte a stress legati ad attività umane, ed è proprio per attuare una corretta gestione e uno sviluppo economico sostenibile di questi ambienti, che diviene necessaria e indispensabile una loro conoscenza approfondita (Elias, 1992). Le alterazioni prodotte dall'inquinamento si ripercuotono soprattutto sulle comunità bentoniche per la loro scarsa capacità di movimento, alterando non solo parametri strutturali quali densità e diversità, i quali costituiscono elementi da cui è possibile ricavare informazioni sullo stato di salute di un sito nel lungo periodo. I foraminiferi bentonici sono una componente importantissima della meiofauna e possono essere utilizzati come bioindicatori dell'inquinamento in modo semplice ed estremamente economico (Schafer et al., 1980; Naidu et al., 1985; Ellison et al., 1986; Alve, 1991; Sharifi et al., 1991; Banerji, 1992; Stubbles, 1993; Yanko et al., 1994, 1998; Coccioni, 2000; Geslin et al., 2000; Samir, 2000; Samir & El-Din, 2001; Coccioni et al., 2003; Elberling et al., 2003; Du Châtelet et al., 2004). In particolare i foraminiferi bentonici, vivendo in corrispondenza o appena al di sotto dell'interfaccia acqua-sedimento, possono fornire utili informazioni sulle condizioni di fondo.

Numerosi studi effettuati in differenti ambienti marini e di transizione hanno analizzato la risposta dei foraminiferi bentonici all'inquinamento da elementi in tracce che si è notevolmente accresciuto negli ultimi decenni con effetti deleteri sugli ecosistemi (Coccioni, 2000; Coccioni et al., 2003; Coccioni et al., 2005; Coccioni & Marsili, 2005; Coccioni & Marsili, in press). Queste ricerche hanno documentato che questo particolare tipo di inquinamento, favorendo probabilmente processi patologici a livello cellulare, svolge un ruolo molto importante nell'indurre una serie di fenomeni quali: (1) sviluppo di gusci morfologicamente anormali, (2) variazioni dell'abbondanza e della composizione tassonomica delle associazioni, e (3) variazioni delle dimensioni degli individui e modificazioni della struttura della parete del guscio. Attualmente alcuni ricercatori hanno suggerito di utilizzare la presenza di esemplari morfologicamente anormali di foraminiferi bentonici come potenziale bioindicatore, in situ, dell'inquinamento provocato da elementi in tracce.

Elaborazione e visualizzazione dei dati

Alla base delle tecniche di interpolazione spaziale dei dati ci sono numerosi metodi di stima, i quali permettono di stimare i valori di una determinata variabile in un qualsiasi punto dello spazio a partire dai valori adiacenti e dalle tendenze sistematiche di fondo dei dati in una determinata regione. Dal punto di vista metodologico questi metodi di stima si basano su due assunzioni fondamentali: la prima è che il fenomeno abbia natura continua e la seconda è che i fenomeni osservati sul territorio siano spazialmente dipendenti. È pertanto possibile stimare il valore dell'indicatore in un punto dello spazio attraverso la sua derivazione dai punti situati in una certa regione, perché il valore di ogni punto è correlato ai valori dei punti circostanti. Nel caso in cui si ritenga che solo i punti vicini siano tra loro simili si può ricorrere a metodi di stima locale come ad esempio il Nearest Neighbour Search (NNS), il Natural Neighbour (NN), l'Inverse Distance Wheighted (IDW) e il Triangulation Irregular Network (TIN). Qualora, al contrario, la distribuzione dei punti nello spazio presenti degli andamenti più complessi a cui contribuiscono anche i punti più lontani, una rappresentazione migliore del territorio sarà fornita da metodi di stima globale: i più utilizzati sono il metodo Polinomiale spline e quello del kriging.

È proprio quest'ultimo metodo che è stato qui utilizzato per l'interpolazione dei dati ottenuti. Nell'ambito del metodo kriging (Cressie, 1990), si individuano due fasi distinte: nella prima, denominata esplorativa, sono analizzate le tendenze di fondo della distribuzione dei punti campionati mentre nella seconda fase i risultati dello studio del territorio sono utilizzati per guidare l'interpolazione dei dati. Lo strumento per l'interpretazione delle tendenze di fondo della regione, denominato variogramma, fornisce una descrizione statistica del territorio e una misura del cambiamento dei dati campionati nello spazio (Isaaks & Srivastava, 1989; Krajevsky & Gibbs, 1996).

L'interpolazione spaziale dei dati è stata effettuata mediante una procedura informatizzata e utilizzando il software Surfer.

In una prima fase sono state georeferenziate le stazioni di monitoraggio e, successivamente, per ciascuna stazione è stato compilato un database contenente i dati degli individui anormali dei foraminiferi bentonici e dei metalli pesanti relativi alle diverse campagne di monitoraggio. In una seconda fase è stata effettuata l'interpolazione dei dati vera e propria. In particolare, l'area investigata è stata suddivisa in unità elementari di interpolazione, creando una rete a maglie quadrate (GRID) ognuna delle quali ha il lato di 20 m. Attraverso il metodo kriging, a ciascuna maglia è stato assegnato un determinato valore. Per ciascun set di dati (foraminiferi bentonici e metalli pesanti) è stato creato un diverso GRID. Terminata questa operazione è stato elaborato, per ciascuna serie di dati, un variogramma al fine di valutare la presenza di eventuali tendenze di fondo nella distribuzione spaziale dei valori e di verificare la validità dei dati interpolati. Per quanto riguarda i metalli pesanti si è proceduto ad una ulteriore elaborazione per ottenere i valori “residui” dei singoli elementi rispetto al valore soglia stabilito dal D. Lgs. n. 367 del 2003. A questo scopo è stato creato un nuovo GRID mediante il metodo di interpolazione denominato planar polinomial regression (Della Seta et al., 2004 con referenze) con spaziatura di 20 m; Questo nuovo GRIP costituisce un piano orizzontale coincidente con il valore normativo di riferimento. Per ottenere i valori “residui“,i GRID creati in precedenza con il metodo del kriging sono stati rapportati al nuovo GRID ottenendo, punto per punto, di quante volte il valore del metallo considerato è al di sotto, o al di sopra, della soglia di riferimento.

L'interpolazione dei valori relativi alle diverse tipologie di dati mediante la creazione dei GRID ha permesso di elaborare una serie di carte tematiche le quali, tramite l'utilizzo di sfumature di colore, tendono ad evidenziare la distribuzione dei valori misurati nell'area investigata.
In particolare, gli elaborati cartografici prodotti sono i seguenti:

Per tutte le diverse elaborazioni è stata utilizzata la stessa base topografica. In particolare, in essa sono tracciati i principali corsi d'acqua, la linea di costa, il sistema viario, le aree urbanizzate e, con sfumature di colore, è indicata l'altimetria; sono indicati, inoltre, i punti di campionamento. I dati topografici utilizzati sono stati ricavati dalla Cartografia Tecnica Regionale digitale in formato vettoriale, in scala 1:10.000, messa a disposizione dalla Regione Marche. Le sezioni utilizzate sono le seguenti: 268070, 268080, 268110, 268120, 268150, 268160, 269090, 268130, 268140. Tutte le carte sono inquadrate nella rappresentazione conforme “Gauss-Boaga” (Fuso Est), con riferimento geodetico basato sull'ellissoide internazionale orientato a Monte Mario (Roma 1940) (Corinaldesi, 2003).

Referenze