Benvenuta Kadambari, che ha appena iniziato il suo programma di dottorato supervisionata da Chris Sutherland, University of Massachusetts-Amherst (UMASS, MA) e Simone Tenan (MUSE). Kadambari sarà basata alla UMASS e trascorrerà un periodo al MUSE durante il suo progetto di dottorato di quattro anni, intitolato: “Investigating the practical considerations of shifting the focus from single- to multi- species (community) monitoring”. Il progetto prevede una valutazione e ottimizzazione degli approcci di monitoraggio e studio della biodiversità come fondamento delle strategie di conservazione e gestione del patrimonio naturale.

Il progetto di dottorato si svilupperà partendo da una valutazione dei fattori che influenzano la capacità di utilizzare dati raccolti su singole specie rispetto a dati raccolti simultaneamente su più specie, al fine di ottimizzare i protocolli di raccolta dati e fornire indicazioni metodologiche per migliorare l’attività di monitoraggio e la restituzione di conoscenze utili a risolvere problematiche ecologiche, conservazionistiche e gestionali. Nel suo studio, Kadambari utilizzerà diversi set di dati raccolti sia in Trentino che in altre parti del mondo, in aggiunta a dati simulati per meglio valutare la sensitività dei metodi comunemente usati alla eterogeneità dei sistemi ecologici e delle caratteristiche delle specie in esame. I risultati attesi saranno utilizzati per derivare indicazioni conservazionistiche, gestionali e metodologiche utili a tutte le figure deputate alla definizione delle azioni di monitoraggio e conservazione della biodiversità, quali enti locali, università, e Ministero dell’ambiente.

Per saperne di più sulle ricerche e interessi di Kadambary visitate il suo sito personale, e date un’occhiata a “ViXeN : View eXtract and aNnotate media, un semplice (libero e open source) strumento sviluppato da Prabhu Ramachandran e Kadambari per facilitare la visione, la gestione e commentare metadati associati ai media. L’articolo è stato recentemente pubblicato su Methods in Ecology and Evolution [pdf].

Twitter: @kadambarid

La conferenza EURING 2017 si è svolta a Barcelona, Spagna, presso il Natural History Museum.

Tale conferenza è primariamente focalizzata sullo sviluppo, comprensione e integrazione di nuove metodologie di analisi di dati di cattura-marcatura-ricattura (CMR), utilizzati comunemente per stimare parametri delle popolazioni animali. Questa volta la conferenza ha inoltre trattato lo sviluppo e l’applicazione di metodi similari a quelli di CMR, utilizzati per trattare dati d’individui non marcati (o comunque non distinguibili singolarmente). Questi metodi (occupacy e N-mixture models) sono principalmente utilizzati per studiare le variazioni nella distribuzione e/o numero d’individui nello spazio e/o nel tempo.

Un programma dettagliato della conferenza è disponibile qui.

La nostra presentazione orale, dal titolo ‘Modelling density-dependent population growth rate from individual encounter data‘ era all’interno della sessione ‘Population Dynamics and Dispersal’. Il lavoro presentato è stato svolto in collaborazione con Giacomo Tavecchia e Daniel Oro del Population Ecology Group dell’IMEDEA (CSIC-UIB, Spagna), e con Roger Pradel del CEFE/CNRS (Francia).

Photo: Ana Sanz-Aguilar

Con il nostro contributo abbiamo presentato una nuova formulazione del cosidetto temporal symmetry approach (anche noto come Pradel model, e implementato anche all’interno del programma Mark) che consente di testare e quantificare fenomeni di densità dipendenza direttamente sul tasso di crescita (population growth rate) di una popolazione aperta (cioè in presenza di nascite/morti, emigrazione/immigrazione) utilizzando solo dati di CMR (quindi senza avere conteggi degli individui presenti nella popolazione!). In aggiunta, l’approccio analitico presentato permette di stimare la varianza temporale non spiegata dalla densità dipendenza, e può quindi essere utilizzato per quantificare il contributo relativo di fattori intrinsici (legati alla densità dipendenza) ed estrinsici (densità indipendenti) che influenzano le fluttazioni delle popolazioni animali.

Il metodo è stato prima validato con dati simulati, per valutare la performance del modello nel quantificare effetti di densità dipendenza sulla population growth rate, e successivamente applicato a dati di una popolazione di Gabbiano corso studiata nel delta del fiume Ebro (Spagna) dal Population Ecology Group dell’IMEDEA.

Tale metodo risulta particolarmente utile per valutare la relazione fra densità d’individui e tasso di crescita di una popolazione animale. L’applicazione del metodo è inoltre rilevante dal punto di vista conservazionistico per le popolazioni che non possono essere facilmente censite. In questo caso infatti il tasso di crescita non viene derivato dal numero di animali/coppie riproduttrici censiti, ma da dati di CMR. Sono in programma due applicazioni a specie di particolare interesse conservazionistico: (i) la lucertola della Baleari (Podarcis lilfordi), minacciata ed endemica dell’arcipelago, e (ii) l’orso bruno con la popolazione presente nelle Alpi centrali. In quest’ultimo caso il metodo presentato all’EURING 2017 permetterà di studiare gli effetti della variazione nel tempo della densità d’individui (in particolare femmine) sui tassi di crescita della popolazione.