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Nuovi dati per Natura2000

Per fermare la crescente perdita di biodiversità è altamente probabile che diversi altri siti dovranno essere inseriti in Natura2000, una rete ecologica diffusa su tutto il territorio dell'Unione Europea, istituita ai sensi della Direttiva 92/43/CEE "Habitat" per garantire il mantenimento a lungo termine degli habitat naturali e delle specie di flora e fauna minacciati o rari a livello comunitario.
Individuare quali sono i siti più importanti da includere può essere, però, molto difficile, a causa di una certa carenza di dati esistenti sulla fauna selvatica, e alle lunghe tempistiche necessarie a studiare l'evoluzione degli habitat.

L'utilizzo degli scenari di previsione. Gli autori di un nuovo studio tedesco hanno sviluppato un metodo che utilizza la modellazione computerizzata per prevedere la localizzazione dei siti col più elevato valore ecologico, cioè gli habitat di interesse per la conservazione dell'ecosistema a livello nazionale e/o europeo. I siti possono essere selezionati con diversi criteri tra i quali il tipo di habitat, la rarità o la presenza di hot spot di biodiversità.
In questo particolare studio pilota, la dicitura alto valore naturale si riferisce a quegli habitat forestali che sono importanti a livello europeo e quindi, devono essere tutelati da Natura 2000. Il metodo può essere utilizzato anche per valutare l'idoneità della protezione dei siti già all'interno della strategia.
La ricerca si concentra sugli habitat forestali della Bassa Sassonia, che vengono presi come caso di studio per esplorare le varie opzioni di utilizzo della modellizzazione. I ricercatori hanno raccolto dati sulle specie vegetali provenienti da un programma di monitoraggio in corso dal 1982. Oltre 1500 volontari e professionisti hanno contribuito, presentando avvistamenti di piante vascolari (piante terrestri che presentano vasi di conduzione per acqua e sali minerali all'interno dell'organismo), comprese le erbe aromatiche, gli arbusti e le felci.
Essi hanno anche raccolto informazioni sugli habitat già inseriti in Natura2000 corrispondenti alle comunità forestali della regione.
Le principali specie di piante vascolari usate come indicatori, le cosiddette specie diagnostiche, sono state identificate utilizzando un algoritmo al computer. Questo ha considerato quali piante possono essere più facilmente osservabili in gruppo e quali, invece, no. Considera inoltre le piante fortemente associate con un preciso tipo di habitat forestale.
I ricercatori hanno poi prodotto mappe delle specie diagnostiche e della distribuzione degli habitat.
Le informazioni geografiche incrociate alla presenza di determinate specie di piante, sono state utilizzate per prevedere la posizione dei diversi tipi di bosco. Questo ha permesso ai ricercatori di sviluppare dei modelli predittivi in grado di individuare gli habitat col più alto valore naturale.

Le conclusioni. Il metodo ha evidenziato una scarsa capacità predittiva per alcuni tipi di foreste, come le faggete, i boschi di quercia e i boschi di carpino su suoli da debolmente ad altamente acidi, perché non è stato possibile individuare una forte corrispondenza di specie in associazione a questi determinati habitat. Tuttavia, un certo numero di tipi di foreste della regione montagnosa sono stati trattati con successo. Queste comunità forestali son principalmente composte da latifoglie sviluppate su terreni calcarei asciutti; nel particolare sono state individuate strette corrispondenze tra Carici-Faggio e Gallio-Carpino.
In linea generale, i tipi di habitat potrebbero essere previsti con più successo se ci fosse a disposizione un più alto numero di specie indicatrici, o se le corrispondenze potessero essere rilevate con maggior precisione. I ricercatori affermano però che il loro metodo potrebbe essere facilmente adattato ad altri paesi europei con dati provenienti da programmi di monitoraggio di piante vascolari su base nazionale e individuando le specie rilevanti a livello locale.
 
 

Individuare i siti maggiormente vulnerabili per garantirne la sopravvivenza. Una sfida per il futuro

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