Il XIII Congresso SISEF si è tenuto a Orvieto dal 30 maggio al 2 giugno 2022. Il Congresso ha ospitato il Premio Sebastiano Cullotta, che viene assegnato alle migliori comunicazioni orali presentate al Congresso da giovani ricercatori/ricercatrici di età inferiore o uguale a 40 anni che si distinguano per qualità e contenuti della propria presentazione. Questa edizione, che ha visto la partecipazione di 82 contendenti, ha decretato come vincitore Nicola Anselmetti, Dottorando dell’Università di Torino presso ARPA Piemonte, con una presentazione dal titolo L’importanza delle variabili locali nella modellizzazione della distribuzione futura delle specie forestali: il caso della Regione Piemonte, che si basa sui risultati del caso d’uso Highlander dedicato a “Changes in land suitability for vegetation”.
Si riporta di seguito l’abstract: La distribuzione ecologica e geografica delle specie forestali è influenzata da vari fattori operanti a diversa scala, ad esempio la presenza di disturbi, i cambiamenti nell’uso del suolo e il cambiamento climatico. Le Alpi e il Piemonte sono regioni particolarmente sensibili alle alterazioni climatiche indotte dai gas serra, come l’aumento di temperatura e le variazioni nei cicli stagionali di precipitazioni. I modelli ecologici definiti Habitat suitability models (HSMs) sono modelli statistici correlativi particolarmente importanti ai fini della conservazione della biodiversità degli ecosistemi, in quanto permettono di evidenziare le tendenze ecologiche e geografiche future e di indirizzare le scelte gestionali. La loro credibilità e attendibilità è determinata soprattutto dalla qualità dei dati in ingresso: predittori ecologici (clima, topografia, suolo) e variabili di risposta (presenza/assenza o abbondanza delle specie). Per questo studio si è scelto di analizzare l’idoneità futura degli habitat forestali di diverse specie arboree piemontesi attraverso quattro modelli, risultanti dalla combinazione tra due dataset climatici e due inventariali. Come dato climatico si sono confrontati il dataset globale CHELSA V1.2 e un modello ad alta risoluzione derivato dal GCM ERA-Interim attraverso COSMO-CLM. Come dataset inventariali sono stati scelti l’inventario della Regione Piemonte e l’inventario europeo EU-Forest. I risultati di questi modelli saranno confrontati con la corologia delle specie prodotta dal JRC, in modo tale da evidenziare il ruolo delle variabili in ingresso e di poter realizzare scenari futuri più attendibili per valutare i cambiamenti nell’idoneità futura degli habitat.
Per approfondimenti: https://congressi.sisef.org/xiii-congresso/?id=vincitori-premi-sisef