Dinamiche storiche e proiezioni future delle comunità planctoniche nel Mar Ligure in risposta ai cambiamenti climatici (2050-2100)

Abstract

Il cambiamento climatico sta innescando profonde alterazioni oceanografiche e biologiche negli ecosistemi pelagici marini, minacciando il ruolo fondamentale dello zooplancton all'interno delle reti trofiche e dei cicli biogeochimici. Il presente studio valuta tre scenari di diverso impatto del riscaldamento globale sulle comunità zooplanctoniche del Mar Ligure, elaborando proiezioni ecologiche a lungo termine fino all'anno 2100. Per ricostruire una solida baseline ecologica e superare la frammentarietà metodologica passata, sono state digitalizzate 16.921 osservazioni provenienti da campagne oceanografiche storiche (1949-1988) presenti nella grey literature. I dati, standardizzati in ottemperanza ai principi F.A.I.R. (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) convertendoli in matrici di presenza/assenza, sono stati utilizzati per addestrare Modelli di Distribuzione delle Specie, impiegando l'algoritmo di Machine Learning Random Forest. Le probabilità di occorrenza di otto gruppi planctonici chiave sono state associate a sei descrittori ambientali storici e successivamente proiettate su scenari di emissione del CMIP6 (SSP126, SSP245, SSP585). I modelli (AUC > 0.60) indicano che le forzanti climatiche future non impatteranno i taxa uniformemente, innescando una destrutturazione della rete trofica locale. Nello scenario più severo (SSP585), gli organismi vulnerabili, come le larve di echinodermi, subiranno un collasso (~ -44,4% di habitat), seguiti da cnidari (-20,8%), anellidi, molluschi e appendicolarie per intolleranze termiche e mismatch fenologici. I crostacei cedono solo sotto forti stress (-11,2%). L'ittioplancton e il microzooplancton espanderanno i propri habitat (+11% e +4,7%) in accordo con la meridionalizzazione del bacino. In conclusione, integrando dati storici e Machine Learning, lo studio dimostra che il clima altererà radicalmente la competizione dello zooplancton, con effetti a cascata sull'intero ecosistema del Mar Ligure.

Climate change is triggering profound oceanographic and biological alterations in marine pelagic ecosystems, threatening the fundamental role of zooplankton within food webs and biogeochemical cycles. This study evaluates three scenarios regarding the varying impacts of global warming on zooplankton communities in the Ligurian Sea, generating long-term ecological projections up to the year 2100.To establish a robust ecological baseline and overcome past methodological fragmentation, 16,921 observations from historical oceanographic surveys (1949-1988) found in grey literature were digitized. The data standardized according to FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) and converted into presence/absence matrices were used to train Species Distribution Models (SDMs) employing the Random Forest machine learning algorithm. Occurrence probabilities for eight key planktonic groups were linked to six historical environmental descriptors and subsequently projected onto CMIP6 emission scenarios (SSP126, SSP245, SSP585).The models (AUC > 0.60) indicate that future climatic drivers will not impact taxa uniformly, triggering a disruption of the local food web structure. Under the most severe scenario (SSP585), vulnerable organisms such as echinoderm larvae will experience a collapse (~ -44.4% habitat loss), followed by cnidarians (-20.8%), annelids, mollusks, and appendicularians due to thermal intolerance and phenological mismatches. Crustaceans will decline only under high stress (-11.2%). Conversely, ichthyoplankton and microzooplankton will expand their habitats (+11% and +4.7%), consistent with the "meridionalization" of the basin. In conclusion, by integrating historical data and machine learning, the study demonstrates that climate change will radically alter zooplankton competition, with cascading effects on the entire Ligurian Sea ecosystem.