Nascoste nella lettiera: selezione dell’habitat e stima di abbondanza di salamandre in ambienti forestali

Abstract

La conservazione di specie a rischio estinzione risulta essere di primaria importanza all’interno dei confini dell’Unione Europea, soprattutto a seguito dell’entrata in vigore della direttiva “Habitat” (92/43/CEE). Il geotritone di Strinati (Speleomantes strinatii, Aellen, 1958) è inserito all’ interno degli allegati II e IV di tale direttiva e il suo stato di conservazione nella red list globale di IUCN risulta sensibilmente peggiorato a seguito dell’ assessment del 2021, che ha decretato il passaggio a “endangered” di questa specie. La gestione forestale e le attività antropiche in bosco ricoprono un ruolo centrale nella conservazione di questo taxon, ma purtroppo ad oggi gli studi in Italia che uniscano questi due aspetti scarseggiano, come anche le direttive sulle tecniche di campionamento e le indicazioni sulla modellistica da impiegare durante l’analisi dei dati. Inoltre viene sempre più richiesto lo sviluppo di metodologie di campionamento che siano il più possibile cost-effective e che risultino robuste nei risultati. Il presente lavoro si propone di dare una soluzione a queste problematiche e a tale scopo sono stati impiegati modelli gerarchici N-mixture di diversa natura (binomiali, multinomiali e multinomiali su singoli giorni di campo) sullo stesso dataset per verificare eventuali differenze di performance nella stima dei parametri di abbondanza, influenza dei predittori, availability e detection probability. A seguito di ciò è stata selezionata la tipologia migliore di modello per effettuare uno studio di habitat suitability per S. strinatii al fine di capire quali siano i driver ambientali che modellino l’abbondanza delle popolazioni di geotritoni e poter quindi fornire delle linee guida utili a conciliare le attività di sfruttamento forestale e la conservazione dell’erpetofauna.

The conservation of endangered species is of primary importance within the European Union, especially following the enforcement of the “Habitats” Directive (92/43/EEC). Strinati’s cave salamander (Speleomantes strinatii, Aellen, 1958) is listed in both Annex II and Annex IV of this directive, and its conservation status on the IUCN global Red List has significantly worsened following the 2021 assessment, which reclassified the species as “Endangered.” Forest management and anthropogenic activities in woodland areas play a central role in the conservation of this taxon. However, studies in Italy that integrate these two aspects remain scarce, as do guidelines on sampling techniques and recommendations on data analysis modeling. Moreover, there is an increasing demand for the development of sampling methodologies that are both cost-effective and statistically robust. This study aims to address these issues, to this end various types of hierarchical N-mixture models (binomial, multinomial, and single-day multinomial models) were applied to the same dataset in order to evaluate differences in performance in estimating abundance, predictor influence, availability, and detection probability. Based on these comparisons, the most suitable model type was selected to conduct a habitat suitability study for S. strinatii, with the aim of identifying the key environmental drivers shaping populations abundance and providing practical guidelines to reconcile forest exploitation with herpetofauna conservation.