首页> 外文OA文献 >Geoinformatic methodologies and quantitative tools for detecting hotspots and for multicriteria ranking and prioritization: application on biodiversity monitoring and conservation
【2h】

Geoinformatic methodologies and quantitative tools for detecting hotspots and for multicriteria ranking and prioritization: application on biodiversity monitoring and conservation

机译:地理信息学方法和定量工具,用于发现热点以及进行多标准排序和优先排序:在生物多样性监测和保护中的应用

摘要

Chi ha la responsabilità di gestire un’area protetta non solo deve essere consapevole dei problemi ambientali dell’area ma dovrebbe anche avere a disposizione dati aggiornati e appropriati strumenti metodologici per esaminare accuratamente ogni singolo problema. In effetti, il decisore ambientale deve organizzare in anticipo le fasi necessarie a fronteggiare le prevedibili variazioni che subirà la pressione antropica sulle aree protette.udL’obiettivo principale della Tesi è di natura metodologica e riguarda il confronto tra differenti metodi statistici multivariati utili per l’individuazione di punti critici nello spazio e per l’ordinamento degli “oggetti ambientali” di studio e quindi per l’individuazione delle priorità di intervento ambientale.udL’obiettivo ambientale generale è la conservazione del patrimonio di biodiversità. L’individuazione, tramite strumenti statistici multivariati, degli habitat aventi priorità ecologica è solamente il primo fondamentale passo per raggiungere tale obiettivo. L’informazione ecologica, integrata nel contesto antropico, è un successivo essenziale passo per effettuare valutazioni ambientali e per pianificare correttamente le azioni volte alla conservazione.udUn’ampia serie di dati ed informazioni è stata necessaria per raggiungere questi obiettivi di gestione ambientale. I dati ecologici sono forniti dal Ministero dell’Ambiente Italiano e provengono al Progetto “Carta della Natura” del Paese. I dati demografici sono invece forniti dall’Istituto Italiano di Statistica (ISTAT). I dati si riferiscono a due aree geografiche italiane: la Val Baganza (Parma) e l’Oltrepò Pavese e Appennino Ligure-Emiliano.udL’analisi è stata condotta a due differenti livelli spaziali: ecologico-naturalistico (l’habitat) e amministrativo (il Comune). Corrispondentemente, i risultati più significativi ottenuti sono:ud1.Livello habitat: il confronto tra due metodi di ordinamento e determinazione delle priorità, il metodo del Vettore Ideale e quello della Preminenza, tramite l’utilizzo di importanti metriche ecologiche come il Valore Ecologico (E.V.) e la Sensibilità Ecologica (E.S.), fornisce dei risultati non direttamente comparabili. Il Vettore Ideale, non essendo un procedimento basato sulla ranghizzazione dei valori originali, sembra essere preferibile nel caso di paesaggi molto eterogenei in senso spaziale. Invece, il metodo della Preminenza probabilmente è da preferire in paesaggi ecologici aventi un basso grado di eterogeneità intesa nel senso di differenze non troppo grandi nel E.V. ed E.S. degli habitat.ud2.Livello comunale: Al fine di prendere delle decisioni gestionali ed essendo gli habitat solo delle suddivisioni naturalistiche di un dato territorio, è necessario spostare l’attenzione sulle corrispondenti unità amministrative territoriali (i Comuni). Da questo punto di vista, l’introduzione della demografia risulta essere un elemento centrale oltre che di novità nelle analisi ecologico-ambientali. In effetti, l’analisi demografica rende il risultato di cui al punto 1 molto più realistico introducendo altre dimensioni (la pressione antropica attuale e le sue tendenze) che permettono l’individuazione di aree ecologicamente fragili. Inoltre, tale approccio individua chiaramente le responsabilità ambientali di ogni singolo ente territoriale nei riguardi della difesa della biodiversità. In effetti un ordinamento dei Comuni sulla base delle caratteristiche ambientali e demografiche, chiarisce le responsabilità gestionali di ognuno di essi.udUn’applicazione concreta di questa necessaria quanto utile integrazione di dati ecologici e demografici viene discussa progettando una Rete Ecologica (E.N.). La Rete cosi ottenuta infatti presenta come elemento di novità il fatto di non essere “statica” bensì “dinamica” nel senso che la sua pianificazione tiene in considerazione il trend di pressione antropica al fine di individuare i probabili punti di futura fragilità e quindi di più critica gestione.
机译:负责管理保护区的人员不仅必须了解该保护区的环境问题,而且还应该拥有最新的数据和适当的方法学工具,以仔细检查每个问题。实际上,环境决策者必须事先组织必要的步骤,以应对人类压力对保护区造成的可预见的变化。 Ud本文的主要目标是方法论,其本质是关注不同多元统计方法之间的比较。确定空间中的关键点,并确定研究的“环境对象”的顺序,从而确定环境干预的重点。 ud总体环境目标是保护生物多样性遗产。通过多元统计工具确定具有生态优先权的生境只是实现这一目标的第一步。整合到人类环境中的生态信息是随后进行环境评估和正确规划旨在保护的行动的必不可少的步骤 Ud大量数据和信息对于实现这些环境管理目标是必要的。生态数据由意大利环境部提供,来自该国的“自然宪章”项目。人口统计数据由意大利统计研究所(ISTAT)提供。数据涉及两个意大利地理区域:Val Baganza(帕尔马)和OltrepòPavese和Appennino Ligure-Emiliano。Ud分析是在两个不同的空间层次上进行的:生态自然主义(栖息地)和行政管理(常见)。相应地,获得的最重要的结果是: ud1。生境水平:通过使用重要的生态指标(如生态价值(EV)和生态敏感度(ES)),比较排序和确定优先级的两种方法,理想矢量法和优势向量法。结果不能直接比较。在空间意义上非常异质的景观中,理想矢量(不是基于原始值的等级的过程)似乎是更可取的。取而代之的是,在C.E.的差异不太大的意义上,在具有低异质性的生态景观中,Preminence方法可能是首选。和E.S.栖息地。市级:为了做出管理决策并仅是给定领土的自然主义分区的栖息地,有必要将注意力转移到相应的地区行政单位(市镇)。从这个角度来看,人口统计学的引入既是生态环境分析的核心要素,也是其新颖性。实际上,人口统计分析通过引入其他维度(当前的人类压力及其趋势)可以识别出生态脆弱地区,从而使第1点提到的结果更加现实。此外,这种方法清楚地确定了每个地方当局在保护生物多样性方面的环境责任。实际上,一个基于环境和人口特性的市政系统明确了每个城市的管理责任。Ud通过设计生态网络(E.N.),讨论了这种必要而有用的生态和人口数据整合的具体应用。如此获得的网络实际上代表了新颖性,它不是“静态”而是“动态”的,因为它的规划考虑了人为压力的趋势,以便确定未来脆弱性的可能点,因此可以确定更多关键管理。

著录项

  • 作者

    Pecci Angelo;

  • 作者单位
  • 年度 2010
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号