Studio della biodiversità: il caso delle alghe rilevate dalla struttura oceanograca Daphne.

In generale, la diversità biologica indica la variabilità tra gli organismi viventi presenti in sistemi terrestri,marini ed acquatici e i complessi ecologici di cui questi fanno parte; comprende la diversità esistente all'interno della specie, tra le specie e degli ecosistemi.
L’obiettivo di questo studio è analizzare la biodiversità di una comunità marina, consistente in diverse specie di alghe nel mare Adriatico, analizza tramite dati raccolti durante diverse rilevazioni nel mare Adriatico, da parte della struttura oceanografica Daphne, nel periodo che va dal 1998 al 2009.
I dati sono complessi molto numerosi, in quanto riferiti a 11 siti (7 posti a 500 metri dalla costa e 4 a 3km) e da trattano due principali aspetti: dati specifici di conteggi per ogni specie di alga individuata (classificate in ultima istanza nelle più generali classi: Dinoflagellate, Diatomee ed Altre) e dati riferiti a caratteristiche fisico-chimiche delle acque analizzate.
Il nostro lavoro ha riguardato inizialmente il primo tipo di informazione e quindi l’analisi della biodiversità del sistema. A tale scopo
Per questo sono state utilizzate misure, in altre parole indici, della diversità ecologica statistiche calcolate a aprtire dal vettore delle abbondanze, proposte nella letteratura biologica e statistica (Magurran, Frosini).
In esse, la diversità è riferita sia al numero di specie (ricchezza specifica) sia alla loro ripartizione all’interno della comunità (evenness); per questo motivo una “batteria” di indici può fornire idee più chiare sulla reale biodiversità di un sistema.
L’indice più semplice, il conteggio della ricchezza della specie,può essere anche utilizzato per studiarne la dipendenza in funzione di alcune caratteristiche chimico- fisiche del sistema analizzato.
Per approfondire questo aspetto vengono proposti e utilizzati alcuni modelli della famiglia GAM, basati su una estensione della modellistica GLM. In particolare la relazione che viene postulata è di tipo non parametrico (attraverso spline).
Abbiamo sperimentato alcini modelli additivi generalizzati (GAM) per la ricchezza di specie, per via della loro forte adattabilità a modelli ecologici. Questi modelli sono una estensione semi-parametrica dei modelli di regressione e dei modelli lineari generalizzati (GLM) e differiscono da questi ultimi principalmente per il fatto che al posto del predittore lineare viene utilizzato un predittore additivo.
Nei modelli che abbiamo proposto è stata analizzata l’influenza di alcune variabili ambientali sull’indice di ricchezza specifica.
Sono stati infatti sviluppati diversi modelli, con lo scopo di ottenere un unico modello finale che contenesse le variabili importanti per caratterizzare l’indice di ricchezza specifica.
Attraverso la proposta di GAM abbiamo notato come la tecnica di smoothing utilizzata abbia dimostrato miglioramenti rispetto alla tecnica utilizzata nei classici modelli di regressione. La costruzione di questi modelli è stata realizzata grazie all’utilizzo del software R, utilizzando la funzione gam() della libreria mgcv.
Tramite la procedura di selezione backward si è identificato il miglior modello contenente le variabili rilevanti.
La ricerca del modello col migliore adattamento è stata dunque svolta attraverso una procedura backward.