Citizen science for biodiversity on marine-coastal areas: an application on the central Adriatic in Italy

This thesis explores the role of Citizen Science (CS) in biodiversity monitoring, focusing on its integration into long-term ecological research programs and its application in marine-coastal systems, particularly along the Central Adriatic coast. The ongoing biodiversity crisis necessitates innovative tools to enhance large-scale data collection over extended spatial and temporal scales. In this context, CS has emerged as a promising approach, bridging the gap between science and society and enabling large-scale biodiversity assessments through the active involvement of citizens and volunteers. During the first section of the thesis, a preliminary bibliographic review on CS applications for coastal biodiversity monitoring revealed a growing expansion of CS initiatives, with a significant increase in publications since 2020. Italy stands out for the number of studies conducted, supported by well-established research networks and institutions such as the National Research Council of Italy (CNR) and the Citizen Science Italia ETS association (CSI). The reviewed studies show that CS was applied on marine environments and multi-species projects, while observations related to plant species remain less frequent. However, the need for more advanced analytical approaches and data validation strategies has emerged to enhance the reliability and applicability of findings for conservation purposes. To address these challenges, in the following steps of this research we developed a semi-opportunistic CS project for biodiversity monitoring supported by iNaturalist platform, Wild Coast Adriatic (WCA), implemented in a set of CS campaigns carried out along the Central Adriatic coast over four years. The implementation of WCA provided valuable insights into both ecological and methodological aspects, offering evidence on how CS and the digital platforms such as iNaturalist can enhance the spatial and temporal coverage of observations, facilitate the identification of threatened species and those characteristic of habitats of European interest as defined by the Habitat Directive (92/43/EEC, 1992), and serve as an early warning tool for the detection of invasive alien species. However, to ensure the reliability of collected data, CS-based monitoring requires rigorous validation procedures, supported by verification protocols conducted by experts present on the platforms, and advanced technologies such as artificial intelligence for automatic species identification available on platforms like iNaturalist. A key aspect of this study was the collaboration with LTER-IT (Long-Term Ecological Research - Italy), the Italian national network for Long-Term Ecological Research, which studies terrestrial, freshwater, marine, and transitional ecosystems through an integrated and multidisciplinary approach. This partnership enabled the expansion of the participatory approach to a broader variety of ecosystems. The ecological diversity of the monitored sites allowed for comparative analyses of ecological dynamics and anthropogenic pressures, supporting the development of tailored management strategies for each habitat type. Furthermore, the integration of CS data with traditional scientific monitoring datasets contributed to a deeper understanding of environmental dynamics over extended temporal scales. This thesis highlights the growing relevance of CS as a fundamental tool for ecosystem monitoring, demonstrating its ability to integrate scientific research, education, and public participation. Strengthening how collaborative and resilient monitoring networks are essential to addressing the challenges posed by climate change and biodiversity loss, while fostering sustainable and effective conservation strategies. Establishing synergies between science, local communities, and institutions is crucial for promoting conservation actions that are both scientifically robust and socially inclusive, ensuring a broader impact at both local and global scales.

Questa tesi esplora il ruolo della Citizen Science (CS) nel monitoraggio della biodiversità, con particolare attenzione alla sua integrazione nei programmi di ricerca ecologica a lungo termine e alla sua applicazione nei sistemi marino-costieri, in particolare lungo la costa del mar Adriatico Centrale. L’attuale crisi della biodiversità richiede strumenti innovativi per ampliare la raccolta di dati su vasta scala spaziale e temporale favorendo al contempo una maggiore consapevolezza della cittadinanza. In questo contesto, la CS si è affermata come un approccio promettente, contribuendo a colmare il divario tra scienza e società e consentendo la raccolta di dati su ampia scala attraverso il coinvolgimento di cittadini e volontari. Una revisione bibliografica preliminare sulle applicazioni della CS nel monitoraggio della biodiversità costiera ha evidenziato una diffusione crescente di quest’ultima, con un aumento significativo delle pubblicazioni a partire dall’anno 2020. L’Italia si distingue per il numero di studi condotti, grazie a reti di ricerca consolidate e con il supporto di istituzioni come il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) e l’associazione Citizen Science Italia ETS (CSI). Gli studi analizzati dimostrano che la CS è ampiamente applicata agli ambienti marini e ai progetti multi-specie, mentre le osservazioni relative alle specie vegetali sono meno frequenti. Tuttavia, è emersa la necessità di approcci analitici più avanzati e di strategie di validazione dei dati per garantire una maggiore affidabilità e applicabilità dei risultati ai fini della conservazione. Per approfondire questi aspetti, è stato sviluppato e implementato un progetto di CS semi-opportunistico, denominato Wild Coast Adriatic (WCA), condotto lungo dell’Adriatico Centrale nel corso di quattro anni. L’iniziativa ha fornito informazioni preziose sia dal punto di vista ecologico che metodologico, evidenziando come piattaforme digitali, tra cui iNaturalist, possano migliorare la copertura spaziale e temporale delle osservazioni, facilitare l’identificazione di specie minacciate o caratteristiche di habitat di interesse comunitario definiti dalla Direttiva Habitat (92/43/EEC, 1992) e servire come strumento di allerta precoce della presenza di specie aliene invasive. Tuttavia, per garantire l’affidabilità dei dati raccolti, l’approccio basato sulla CS deve essere affiancato da rigorosi protocolli di verifica della qualità dei dati, condotti da parte di esperti e supportati da tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale per il riconoscimento automatico delle specie, tutti aspetti presenti sulla piattaforma iNaturalist, utilizzata per WCA. All’interno della costa Adriatica Centrale, ricadono aree protette ed aree di monitoraggio a lungo termine facenti parti della rete LTER-IT (Long-Term Ecological Research - Italia). Questo ha dato ulteriore rilievo alle attività ed ha permesso di svolgere parte del lavoro in collaborazione con la rete nazionale italiana per la ricerca ecologica a lungo termine, che studia ecosistemi terrestri, d’acqua dolce, marini e di transizione attraverso un approccio integrato e multidisciplinare. La collaborazione con LTER-IT ha consentito di ampliare l’applicazione dell’approccio partecipativo a una maggiore diversità di ecosistemi. Il confronto tra i dati raccolti dai cittadini e quelli derivanti da monitoraggi scientifici tradizionali ha contribuito a una comprensione più approfondita delle dinamiche ecologiche su scale temporali estese. Questa tesi sottolinea l’importanza di investire nella Citizen Science, confermandola come strumento importante per il monitoraggio degli ecosistemi. L’integrazione tra ricerca scientifica, educazione e partecipazione pubblica rappresenta un’opportunità per costruire reti di monitoraggio più resilienti e collaborative, fondamentali per affrontare le sfide legate ai cambiamenti climatici e alla perdita di biodiversità. La creazione di sinergie tra scienza, comunità locali e istituzioni è cruciale per promuovere strategie di conservazione più sostenibili ed efficaci, contribuendo alla tutela della biodiversità su scala locale e globale.