Appunti sulle coste rocciose

SPERIMENTAZIONE IN ECOLOGIA MARINA

La sperimentazione è fondamentale per capire quali sono i processi che regolano la distribuzione, la diversità e l'abbondanza degli organismi. Ci serve quindi per dedurre le relazioni causa-effetto, a diversi livelli biologici (individuo, popolazione, comunità, popolamento), che tramite le osservazioni potevamo solo ipotizzare. Facciamo una piccola distinzione di lessico: con comunità intendiamo una stretta interdipendenza fra le specie diverse che la compongono, frutto di processi coevolutivi; invece col termine popolamento non intendiamo questa interdipendenza, ma semplicemente la convivenza nella stessa area e nello stesso tempo di specie diverse. Tornando alla sperimentazione, questa ci aiuta a capire come agiscono i fattori biotici e abiotici sui popolamenti. Gli esperimenti possono essere effettuati in laboratorio, in mesocosmi (cioè aree naturali controllabili o isolabili, sono una via di mezzo fra i laboratori el'ambiente naturale) oppure sul campo. In quest'ultimo caso otteniamo dati direttamente applicabili all'ambiente naturale, perché l'esperimento è stato fatto in natura. Vediamo alcuni esempi di lavori sul campo. 1) Le patelle sono animali erbivori, di piccole dimensioni ma molto numerosi nelle aree che colonizzano. Si sono fatti degli esperimenti di esclusione per vedere il loro effetto sui popolamenti algali: usando un recinto viene loro impedito l'accesso ad aree di 50x50cm (dimensioni comparabili con l'area di foraggiamento degli animali) e si controlla l'effetto nel tempo. Si è visto che dopo qualche mese si ha una notevole proliferazione di macroalghe. Ci si potrebbe però chiedere se con i recinti non si sia introdotto un artefatto nell'esperimento, magari favorendo la colonizzazione delle alghe sulla struttura, o trattenendo acqua, facendo ombra. Quindi si usano, oltre alle aree di controllo naturale, anche dei controlli.per artefatto, utilizzando dei recinti parziali che non limitano la circolazione degli erbivori ma che ricreano le stesse condizioni di un recinto chiuso per le alghe. In questo caso il recinto non influisce sulla colonizzazione algale, quindi il metodo è valido. Inoltre, tramite uno studio di Lewis effettuato a Plymouth, si è visto che queste piccole unità campionarie sono rappresentative di aree più grandi. Questa corrispondenza è dovuta al fatto che l'estensione delle unità campionarie combacia bene con la lunghezza di spostamento per il foraggiamento del singolo individuo, cioè combacia bene con l'effetto che stiamo indagando. La dimensione spaziale dell'unità sperimentale combacia con la dimensione spaziale dello spazio di vita dell'organismo che sto studiando. (dimensione spaziale del processo che sto osservando). Simile scala del processo e scala dell'esperimento. Più sono vicine, più

L'esperimento rappresenta la situazione su scala maggiore. Ha bisogno di 3 condizioni diverse replicate tante volte:

1. Esclusione
2. Controllo artefatto
3. Controllo naturale

In un altro esempio si è voluto indagare l'impatto di macroalghe sulla biodiversità. Le macroalghe arborescenti creano un ambiente tridimensionale ad alta produttività e gettano ombra sul substrato, grazie alla canopea, la parte superiore della "chioma". Questo ambiente ombreggiato è inospitale per altre alghe, ma ha effetti positivi su altri organismi, perché fornisce protezione e condizioni di idrodinamismo più mitigate. Tramite esperimenti di rimozione si è visto che le macroalghe favoriscono la vita di molte specie di invertebrati. Queste aree sono molto sensibili all'inquinamento, che provoca la scomparsa delle canopee, portando all'invasione da parte di feltri macroalgali (formati da alghe filamentose) a bassa produttività.

che è influenzato dalla presenza di predatori o di altre specie che competono per le risorse. Al contrario, gli effetti abiotici (come la temperatura o la salinità) determinano il limite superiore della distribuzione. Inoltre, la presenza di barriere fisiche, come rocce o scogliere, può influenzare la distribuzione degli organismi lungo la costa. Nelle zone costiere, la biodiversità è spesso molto elevata, poiché sono presenti diverse nicchie ecologiche che permettono la coesistenza di numerose specie. Tuttavia, i cambiamenti ambientali, come l'inquinamento o il riscaldamento globale, possono alterare questa biodiversità e portare alla scomparsa di alcune specie. Per comprendere meglio l'ecosistema costiero e le dinamiche che lo caratterizzano, è fondamentale condurre studi e ricerche approfondite. Solo attraverso l'analisi dei dati e l'osservazione diretta è possibile comprendere le interazioni tra gli organismi e l'ambiente circostante. In conclusione, la fascia costiera è un ambiente complesso e dinamico, in cui numerosi fattori influenzano la distribuzione degli organismi. La comprensione di questi meccanismi è fondamentale per la conservazione e la gestione sostenibile di questi preziosi ecosistemi.mentre effetti abiotici (come l'idrodinamismo) ne determinano il limite superiore. Le componenti logiche e filosofiche del test di falsificazione (criterio logico-deduttivo) espresso da Karl Popper sono una serie di fasi che portano al rigetto o all'accettazione di un'ipotesi nulla: - OSSERVAZIONE: la domanda scientifica nasce dall'osservazione. Deve essere espressa in forma quantitativa (numerica) e deve dare una visione oggettiva della realtà. Esempio: studio della diversità di specie in funzione dell'abbondanza di una specie alloctona; vediamo una correlazione negativa, ma non possiamo determinare una relazione di causa-effetto, possiamo "solo" proporre delle possibili spiegazioni, in questo caso potrebbero essere la competizione o la necessità delle specie di microhabitat diversi. - MODELLO o TEORIA: è una spiegazione possibile dell'osservazione. Può essere formulata in forma verbale o in modo

matematico o logico, l'unico requisito è che spieghi l'osservazione e ci permetta di fare previsioni.

IPOTESI: è dedotta come conseguenza logica della teoria, quindi è una previsione di ciò che ci aspettiamo se la teoria proposta fosse corretta e si attui una modifica di un parametro.

Esempio: posso rimuovere la specie alloctona da aree in cui è abbondante e vedere cosa accade alla diversità. Se la causa della distribuzione fosse la competizione dovrei osservare un aumento di diversità di cui posso prevedere l'entità dal modello.

Modelli diversi devono generare ipotesi diverse. Se il modello è vero non possiamo verificare nell'ipotesi, perché per testarlo dovrei poter ottenere tutte le osservazioni possibili nel sistema. Questo non è possibile, quindi ci basiamo su un campione di possibili osservazioni. Non potendo stabilire una verità assoluta, quello che faccio è tentare di falsificare l'alternativa,

cioè tutto quello che non è la nostra ipotesi e che costituisce l'ipotesi nulla. Non posso stabilire la verità di un'ipotesi (Popper). "Tutti i corvi sono neri". Non sono in grado di vederli tutti; prendo un campione. Nel campione sono tutti neri. Ma non posso dare l'universalità alla teoria perché potrebbe esserci da qualche parte un corvo albino.

IPOTESI NULLA (H0): è l'antitesi logica dell'ipotesi, cioè la versione alternativa dell'ipotesi fatta in precedenza, che tenteremo di falsificare.

Esempio: l'ipotesi nulla in questo caso è "se rimuovo la specie alloctona la diversità non aumenta e può anche diminuire". Se falsifico l'ipotesi nulla, l'unica alternativa valida rimasta è l'ipotesi di nostro interesse (resta fuori solo l'ipotesi dedotta dal modello, cioè che la diversità aumenta).

ESPERIMENTO: viene fatto per

testare l'ipotesi nulla, nella speranza di rigettarla. L'accettazione o il rigetto dell'ipotesi nulla avviene tramite un test probabilistico. Se falsifichiamo H0, possiamo ritenere valida la nostra ipotesi. In questo caso, ipotesi e teoria sono supportati (corroborati) dall'esperimento e il mio modello è la miglior spiegazione della causa dell'osservazione che posso fornire, ma non è universalmente vero. Se invece non possiamo rigettarla, non posso accettare il modello proposto, quindi si riparte dall'osservazione per proporre un altro modello.

Se falsifichiamo l'ipotesi nulla, proprio perché è antitesi dell'ipotesi stessa, l'unica probabile è l'ipotesi iniziale. Non vuol dire che l'ipotesi è vera.

Se non siamo in grado di rifiutare l'H0, il modello che ho testato non ha funzionato; torno all'osservazione originale e formulo un altro modello, un'altra teoria.

Se siamo

In grado di rigettare l'H0 l'unica possibilità che sopravvive è Ha. Quindi il modello o teoria si dice supportato (corroborato) dall'esperimento.

Definiamo come affermazione la seguente espressione logica:
in cui p indica la teoria, q l'ipotesi e il puntino il test. Significa che data la teoria deduco l'ipotesi, che viene testata. Il test conferma l'ipotesi (conclusione = freccia verde), quindi posso convalidare la mia teoria p.

Questo è proprio il concetto criticato da Popper, non è una strada percorribile se ho un solo campione.

Invece la confutazione (modus tollens) è definita con l'espressione logica:
in questo caso, testo l'ipotesi nulla (q') e ottengo p' ≠ H0, che quindi è falsa e lascia posto all'ipotesi. Parliamo di esperimento continuando a riferirci all'esempio della specie alloctona.

‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐Principi di base del disegno

sperimentaleIn generale, il disegno sperimentale definisce:

• il numero di fattori comparati;
• le relazioni tra fattori;
• il criterio che determina la scelta dei livelli di ciascun fattore;
• il numero di livelli di ciascun fattore;
• le modalità di assegnazione delle unità sperimentali ai fattori;
• la dislocazione delle unità sperimentali nello spazio e nel tempo;
• il numero di repliche in ciascuna combinazione di fattori.

Un esperimento può avere una struttura semplice ed includere un unico fattore, oppure avere una natura multifattoriale per permettere l'esame di modelli e di ipotesi di varia complessità. Un esperimento esamina l'influenza di uno o più fattori, o variabili predittive, su una o più variabili dipendenti, o variabili di risposta. La variabile dipendente è una variabile casuale nelle indagini ecologiche: essa rappresenta un campione di osservazioni derivate in modo casuale da una distribuzione dishyfrequenza di possibili osservazioni. Il campione di osservazioni non fornisce alcuna informazione sulla frequenza di ciascuna osservazione.