LUPO – Focus su Standardizzazione e Rigore Scientifico
LUPO – Focus su Standardizzazione e Rigore Scientifico
A seguito della Relazione tecnica a cura dell’Università di Torino (UNITO) Dipartimento di Scienze della Vita e Biologia dei Sistemi (DBIOS) Progetto LIFE WolfAlps EU – ISPRA
Premessa e finalità del documento
Il presente documento fornisce una valutazione tecnico-critica della metodologia adottata per la seconda valutazione della distribuzione e consistenza della popolazione di lupo (Canis lupus) nelle Regioni alpine (2023–2024), coordinata nell’ambito del progetto LIFE WolfAlps EU e realizzata in conformità alle Linee Guida ISPRA.
L’analisi è finalizzata a verificare:
- l’adeguatezza metodologica rispetto agli obiettivi dichiarati;
- la robustezza delle stime prodotte;
- la coerenza dei risultati rispetto alla dinamica ecologica della specie;
- l’idoneità dei dati a supportare decisioni gestionali, pianificatorie e valutative (VAS, VINCA, piani faunistici).
Continuità metodologica e limiti strutturali
La scelta di garantire la “piena comparabilità” con il monitoraggio 2020–2021, pur rispondendo a esigenze di continuità, presenta una criticità sostanziale:
la reiterazione di un impianto metodologico non previamente validato rispetto alla popolazione reale comporta la replicazione sistematica dei medesimi bias di stima.
In assenza di una calibrazione indipendente (ad esempio mediante popolazioni campione note o integrazione con dati telemetrici), la comparabilità temporale non equivale a maggiore accuratezza, ma può consolidare una sottostima strutturale.
Criticità dell’approccio di campionamento integrato
Eterogeneità dello sforzo di rilevamento
L’approccio combinato sistematico/opportunistico, basato su una rete mista di operatori istituzionali e volontari, introduce una marcata eterogeneità spaziale e temporale dello sforzo di campionamento.
In particolare:
le aree facilmente accessibili e tradizionalmente monitorate risultano sovracampionate; le aree di pianura, periurbane, agricole o di recente colonizzazione risultano sottorappresentate; la distribuzione dello sforzo non appare proporzionale alla reale occupazione territoriale della specie.
Tale eterogeneità incide direttamente sulla probabilità di rilevamento, violando uno dei presupposti fondamentali dei modelli di stima basati sulla cattura-ricattura.
Dipendenza da una rete non standardizzata
La raccolta dati affidata anche a volontari, sebbene utile per ampliare la copertura, introduce variabili difficilmente controllabili:
- differenze di competenza;
- diversa intensità di ricerca;
- fattori motivazionali e conflittuali locali.
Questi elementi determinano bias non ecologici, difficilmente quantificabili ma potenzialmente rilevanti sulla stima finale.
Limiti del campionamento genetico non invasivo
Il ricorso prevalente a campioni genetici non invasivi (feci, peli) comporta limiti ben documentati in letteratura:
sottorilevazione sistematica di cuccioli e subadulti; scarsa intercettazione degli individui in dispersione; forte dipendenza dal comportamento di marcatura; ridotta efficacia in ambienti aperti e antropizzati.
Ne consegue che il campionamento genetico tende a rappresentare gli individui più territoriali e dominanti, non l’intera popolazione presente.
Applicazione dei modelli SECR e interpretazione dei risultati
I modelli di cattura-ricattura spazialmente espliciti (SECR) rappresentano strumenti avanzati, ma la loro efficacia dipende dalla qualità dei dati in ingresso.
In presenza di:
probabilità di rilevamento bassa e variabile; popolazione non demograficamente chiusa; espansione territoriale attiva;
il modello tende a: sovrastimare l’ampiezza dei territori; sottostimare il numero reale di individui; produrre stime precise ma non necessariamente accurate.
Gli intervalli di credibilità riportati riflettono esclusivamente l’incertezza statistica interna al modello e non incorporano gli errori sistematici di rilevamento.
Criticità nella stima del tasso di crescita (λ)
Il confronto tra le stime 2020–2021 e 2023–2024 per il calcolo del tasso di crescita annuale (λ) risulta metodologicamente fragile, in quanto basato sul confronto tra due stime entrambe affette da sottostima strutturale.
Piccole variazioni nello sforzo di campionamento o nella rete di rilevamento possono determinare variazioni apparenti di λ non necessariamente riconducibili a reali dinamiche demografiche.
Vi è pertanto il rischio di: interpretare come stabilizzazione una saturazione del metodo; sottovalutare una crescita reale più sostenuta.
Espansione territoriale e incoerenza metodologica
Il rapporto riconosce un’espansione significativa del lupo verso aree collinari, di pianura e contesti urbanizzati. Tuttavia, tali ambienti risultano intrinsecamente meno coperti dal sistema di monitoraggio adottato, storicamente calibrato su contesti montani.
Questa discrepanza comporta una sottostima crescente nel tempo, proprio nelle aree di maggiore dinamica demografica.
Assenza di validazione indipendente
Non risultano esplicitamente integrati: dati da radiotelemetria GPS; analisi comparative con densità di branchi noti; modelli alternativi o scenari di sensibilità; confronti con indicatori indiretti (predazione, conflittualità, mortalità accertata). L’assenza di validazione indipendente limita l’affidabilità della stima ai fini gestionali e pianificatori.
Conclusioni
Alla luce delle criticità evidenziate, si ritiene che:
la stima di 1.124 individui rappresenti una stima minima plausibile, non una stima esaustiva della popolazione reale; l’errore dominante sia sistematico e orientato alla sottostima; i risultati debbano essere utilizzati con estrema cautela in procedure di valutazione ambientale e pianificazione.
Si raccomanda pertanto che tali dati: non vengano considerati come valore assoluto di riferimento; siano integrati con ulteriori strumenti di monitoraggio; vengano accompagnati da analisi di sensibilità e scenari alternativi.
DR. GIAN CARLO BOSIO medico veterinario
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