La selezione degli habitat del cinghiale è stata studiata nel Parco Regionale della Valle del Ticino, raccogliendo dati sulla distribuzione e abbondanza dei segni di presenza lungo 30 itinerari (lunghezza media 8,02 km, SD = 2,97) rilevati in autunno-inverno e primavera. Abbiamo confrontato l'uso dei diversi tipi di habitat con la loro disponibilità dall'indice α di Manly-Chesson. Per stimare l'effetto della composizione dell'habitat sulla presenza di cinghiali, abbiamo formulato una funzione di probabilità di selezione delle risorse (RSPF) mediante analisi di regressione logistica binaria (BLRA). Per analizzare la presenza nei diversi tipi di habitat, abbiamo effettuato analisi di correlazione e regressione tra l'Indice di Abbondanza Chilometrica (IKA) e la percentuale di tipi di habitat sugli itinerari. Il cinghiale principalmente seleziona i boschi decidui durante tutto l'anno, le foreste di conifere sono utilizzate secondo la loro disponibilità mentre le risaie e le aree urbanizzate vengono evitate. I prati sono prevalentemente utilizzati durante l'autunno e l'inverno mentre in primavera la presenza del cinghiale è più alta nelle zone dove la lunghezza dei margini del bosco è maggiore. Il modello logistico formulato mostra che le foreste decidue ad alta densità hanno influenzato positivamente la probabilità di presenza di cinghiali. Prati e campi hanno invece mostrato un'influenza negativa. La Zona di Protezione Speciale “Risaie della Lomellina” è stata oggetto di uno studio per determinare l'impatto del cinghiale sui terreni coltivati e formulare un modello di previsione del rischio attraverso un'analisi di regressione logistica binaria. I danni hanno riguardato quasi esclusivamente il mais e si sono concentrati in primavera ed estate. Casi sporadici di danni hanno riguardato campi di riso, soia e sorgo. Il rischio di danni è risultato maggiore nei campi vicini alle foreste, lontano dalle strade principali, dalle aree urbane e dalle siepi continue, e nelle aree a bassa densità di popolazione umana. Nel Parco Naturale della Valle del Ticino, dal 2010 al 2017, il 49% delle denunce riporta un evento di danno al mais e il 43% ai prati. La spesa complessiva per rimborsi del mais è stata pari a 439.341,52 euro, con danni concentrati a maggio e tra agosto e settembre. Per i prati i rimborsi sono stati pari a 324.768,66 euro, con eventi di danno concentrati nei mesi di febbraio e marzo. Per ridurre i danni alle colture, l'amministrazione del Parco ha effettuato un controllo letale della popolazione di cinghiali. Dal 2006 al 2017, il metodo di controllo più utilizzato è stato l'abbattimento da altana. Non abbiamo trovato relazioni significative tra il numero di cinghiali abbattuti e l'entità del danno. I fattori che determinano la diminuzione della probabilità di danni alle colture sono principalmente legati al disturbo antropico e alle caratteristiche dei campi e il modello predittivo del rischio di danno ha mostrato una buona capacità predittiva. Le analisi della vitalità della popolazione hanno mostrato che non è possibile ottenere una riduzione drastica con l'attuale tasso di prelievo. Triplicandolo e concentrandolo sulle femmine e sui subadulti si otterrebbe una riduzione numerica del 50% della popolazione in 7 anni e la probabilità di sopravvivenza della popolazione sarebbe dimezzata in 3 anni. Tra marzo e agosto 2019 abbiamo studiato i fattori che influenzano la selezione dell'habitat alimentare del cinghiale e l'impatto del grufolamento sulla flora nemorale. L'alimentazione durante la primavera e l'estate sembra concentrata nelle zone boschive caratterizzate da suoli freschi, dove lo spessore della lettiera è maggiore e il contenuto di frutti, soprattutto ghiande, è maggiore. Nonostante la correlazione significativa tra rooting e presenza delle nemorali non sembra esserci un effetto significativo e negativo sul numero e l'abbondanza di specie presenti.

Wild boar impacts on crops and nemoral flora in lowland areas of northern Italy

2021

Abstract

La selezione degli habitat del cinghiale è stata studiata nel Parco Regionale della Valle del Ticino, raccogliendo dati sulla distribuzione e abbondanza dei segni di presenza lungo 30 itinerari (lunghezza media 8,02 km, SD = 2,97) rilevati in autunno-inverno e primavera. Abbiamo confrontato l'uso dei diversi tipi di habitat con la loro disponibilità dall'indice α di Manly-Chesson. Per stimare l'effetto della composizione dell'habitat sulla presenza di cinghiali, abbiamo formulato una funzione di probabilità di selezione delle risorse (RSPF) mediante analisi di regressione logistica binaria (BLRA). Per analizzare la presenza nei diversi tipi di habitat, abbiamo effettuato analisi di correlazione e regressione tra l'Indice di Abbondanza Chilometrica (IKA) e la percentuale di tipi di habitat sugli itinerari. Il cinghiale principalmente seleziona i boschi decidui durante tutto l'anno, le foreste di conifere sono utilizzate secondo la loro disponibilità mentre le risaie e le aree urbanizzate vengono evitate. I prati sono prevalentemente utilizzati durante l'autunno e l'inverno mentre in primavera la presenza del cinghiale è più alta nelle zone dove la lunghezza dei margini del bosco è maggiore. Il modello logistico formulato mostra che le foreste decidue ad alta densità hanno influenzato positivamente la probabilità di presenza di cinghiali. Prati e campi hanno invece mostrato un'influenza negativa. La Zona di Protezione Speciale “Risaie della Lomellina” è stata oggetto di uno studio per determinare l'impatto del cinghiale sui terreni coltivati e formulare un modello di previsione del rischio attraverso un'analisi di regressione logistica binaria. I danni hanno riguardato quasi esclusivamente il mais e si sono concentrati in primavera ed estate. Casi sporadici di danni hanno riguardato campi di riso, soia e sorgo. Il rischio di danni è risultato maggiore nei campi vicini alle foreste, lontano dalle strade principali, dalle aree urbane e dalle siepi continue, e nelle aree a bassa densità di popolazione umana. Nel Parco Naturale della Valle del Ticino, dal 2010 al 2017, il 49% delle denunce riporta un evento di danno al mais e il 43% ai prati. La spesa complessiva per rimborsi del mais è stata pari a 439.341,52 euro, con danni concentrati a maggio e tra agosto e settembre. Per i prati i rimborsi sono stati pari a 324.768,66 euro, con eventi di danno concentrati nei mesi di febbraio e marzo. Per ridurre i danni alle colture, l'amministrazione del Parco ha effettuato un controllo letale della popolazione di cinghiali. Dal 2006 al 2017, il metodo di controllo più utilizzato è stato l'abbattimento da altana. Non abbiamo trovato relazioni significative tra il numero di cinghiali abbattuti e l'entità del danno. I fattori che determinano la diminuzione della probabilità di danni alle colture sono principalmente legati al disturbo antropico e alle caratteristiche dei campi e il modello predittivo del rischio di danno ha mostrato una buona capacità predittiva. Le analisi della vitalità della popolazione hanno mostrato che non è possibile ottenere una riduzione drastica con l'attuale tasso di prelievo. Triplicandolo e concentrandolo sulle femmine e sui subadulti si otterrebbe una riduzione numerica del 50% della popolazione in 7 anni e la probabilità di sopravvivenza della popolazione sarebbe dimezzata in 3 anni. Tra marzo e agosto 2019 abbiamo studiato i fattori che influenzano la selezione dell'habitat alimentare del cinghiale e l'impatto del grufolamento sulla flora nemorale. L'alimentazione durante la primavera e l'estate sembra concentrata nelle zone boschive caratterizzate da suoli freschi, dove lo spessore della lettiera è maggiore e il contenuto di frutti, soprattutto ghiande, è maggiore. Nonostante la correlazione significativa tra rooting e presenza delle nemorali non sembra esserci un effetto significativo e negativo sul numero e l'abbondanza di specie presenti.
11-feb-2021
Inglese
MERIGGI, ALBERTO
Università degli Studi di Milano - Bicocca
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/132745
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMIB-132745