Rivista italiana di Telerilevamento - 2008, 40 (1): 13-20

13

Il regime degli incendi in Sardegna in relazione al timing sinfenologico della vegetazione

Sofia Bajocco, Leonardo Rosati e Carlo Ricotta

Dipartimento di Biologia Vegetale - Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, P.le Aldo Moro, 5 - 00185 Roma. E-mail: sofia.bajocco@uniroma1.it

RiassuntoIl fuoco è un fattore ecologico di primaria importanza, che contribuisce a determinare la dinamica vegetazionale e la sua diversità cenologica, dando origine ad un mosaico di fi-tocenosi che si succedono nel tempo e nello spazio. Le caratteristiche del combustibile giocano un ruolo cruciale nell’innesco e nella propagazione del fuoco. La disponibilità e l’infiammabilità del combustibile sono strettamente legate all’andamento fenologico della vegetazione che influenza direttamente la distribuzione spazio-temporale degli incendi. In quest’ottica, i profili temporali NDVI ottenuti da immagini satellitari ad elevata risoluzione temporale rappresentano un efficace strumento di monitoraggio della dinamica sinfeno-logica delle comunità vegetali a scala regionale. L’obiettivo di questo lavoro consiste nel mettere in relazione il regime degli incendi verificatisi in Sardegna nell’arco temporale 2000-2004 con i parametri sinfenologici telerilevati relativi alle diverse serie di vegetazione naturale potenziale dell’Isola; ciò allo scopo di ottenere una valutazione quantitativa dei pattern di incidenza degli incendi in funzione del timing sinfenologico della vegetazione a scala di paesaggio. I risultati ottenuti mettono in luce una buona corrispondenza tra l’anda-mento sinfenologico della vegetazione naturale potenziale della Sardegna e il regime degli incendi nel quinquennio considerato.Parole chiave: incendi, SPOT VGT, NDVI, vegetazione naturale potenziale, sinfenologia

Relationship between fire regime and vegetation symphenological timing in SardiniaAbstractFire is a basic ecological factor that contributes to determine vegetation biodiversity and dynamics in time and space. Fuel characteristics play an essential role in fire ignition and propagation; for instance fuel availability and flammability are closely related to the coarse-scale vegetation phenological trends that directly affect wildfire distribution in time and space. In this perspective, the annual NDVI profiles derived from high temporal resolu-tion satellite images like SPOT Vegetation represent an effective tool for monitoring plant seasonal dynamics at the landscape scale. The objective of this study consists in relating the wildfire regime in Sardinia during 2000-2004 with the remotely sensed phenological parameters of the vegetation, segmented according to potential natural vegetation char-acteristics. The results of our study highlight a good correspondence between the NDVI temporal dynamics of the potential natural vegetation of Sardinia and the corresponding fires regime characteristics.Keywords: fire, SPOT VGT, NDVI, potential natural vegetation, symphenology

Bajocco et al. Il regime degli incendi in Sardegna in relazione al timing sifenologico della vegetazione

14

IntroduzioneIl fuoco è un fattore ambientale di primaria importanza, da sempre presente nella maggior parte degli ambienti terrestri; in quanto componente naturale contribuisce a determinare il ci-clo della vegetazione e la composizione e ricchezza in specie delle comunità, dando origine ad un mosaico di fitocenosi che si succedono nel tempo e nello spazio.Gli incendi, come altre forme di disturbo, si diffondono a partire da un epicentro per inte-ressare aree più o meno vaste, con la possibilità di propagazione accresciuta o limitata dalla configurazione spaziale del paesaggio in relazione alla quantità, continuità e composizione del carico di combustibile [Moreira et al., 2001].Capire i pattern di distribuzione degli incendi in relazione alle dinamiche del paesaggio è un fat-tore chiave per poterne prevedere il comportamento e per capirne il ruolo nei processi ecologici.In quest’ottica, con il presente lavoro si vuole analizzare il rapporto tra sinfenologia della vegetazione potenziale e andamento degli incendi in Sardegna nel periodo 2000-2004.L’ipotesi su cui si basa il nostro studio è che la distribuzione spazio-temporale degli incendi, pur essendo oggi strettamente connessa a determinanti antropiche, è tuttavia condizionata dalle diverse tipologie di vegetazione potenziale e dalla loro dinamica sinfenologica.Sia il regime degli incendi che la dinamica sinfenologica della vegetazione sono fortemente controllate dal clima, elemento base che, insieme alla litologia, determina la distribuzione spaziale della vegetazione potenziale [Bacchetta et al., 2005].La vegetazione potenziale rappresenta la vegetazione teorica a cui si giungerebbe attraverso una serie di stadi successionali senza l’interferenza umana ed in condizioni climatiche stabili [Tüxen, 1956; Hann et al., 1998; Ricotta et al., 2002].Nel contesto attuale, la Vegetazione Naturale Potenziale rappresenta quindi una classifica-zione territoriale su base fitogeografica che, da un punto di vista ambientale, esprime le caratteristiche ecologiche di un dato territorio [Brohman e Bryant, 2004] e integra i prin-cipali fattori di controllo per la caratterizzazione del regime degli incendi (clima, suolo, vegetazione).Lo studio si articola dunque in due stadi successivi: la prima fase è dedicata all’elaborazione dei dati satellitari, con la creazione dei profili temporali dell’indice di verde normalizzato (NDVI) per ciascuna tipologia di vegetazione potenziale individuata e la derivazione dei principali parametri sinfenologici; a questa prima fase segue l’integrazione delle variabili te-lerilevate con alcune variabili che caratterizzano il regime degli incendi. Ciò allo scopo di ot-tenere una valutazione quantitativa dei pattern di incidenza del fuoco in funzione del timing sinfenologico della vegetazione. Lo studio condotto ha reso quantitativamente evidente il legame tra passaggio del fuoco e dinamica stagionale della vegetazione della Sardegna.

Area di studioLa Sardegna è la seconda isola mediterranea per estensione con una superficie di circa 24000 km2. La posizione geografica, la complessità della storia paleogeografica e paleocli-matica, e l’eterogeneità degli aspetti bioclimatici e litomorfologici spiegano la sua elevata biodiversità che ne fa uno dei 25 hotspots della biodiversità globale [Medail e Quezel, 1999; Myers et al., 2000]; la Check-list della Flora vascolare Italiana [Conti et al., 2005] registra per la Sardegna la presenza di 2407 taxa.L’isola ha un clima prevalentemente mediterraneo con una stagione caldo arida che au-menta di intensità e durata procedendo dal nord al sud dell’isola e dalle montagne al mare. Anche la stagione freddo-umida subisce variazioni di intensità e durata con l’altitudine, ma in senso inverso [Arrigoni, 1968]. In Sardegna la temperatura media annua è fortemente influenzata oltre che dalla latitudine e dalle condizioni di insularità, dall’orografia. I valori medi sono compresi tra gli 11°C delle aree interne e i 17°C delle aree costiere, con minimi a

Rivista italiana di Telerilevamento - 2008, 40 (1): 13-20

15

gennaio-febbraio e massimi a luglio-agosto [Arrigoni, 1968]. Il regime delle precipitazioni varia nel tempo e nello spazio; gli eventi piovosi sono per lo più concentrati nelle stagioni autunnale, invernale e primaverile (circa l’80% delle precipitazioni totali), così che i mesi estivi (giugno, luglio e agosto) risultano caratterizzati da estrema aridità, con minimi di 500 mm annui nelle zone più a sud dell’isola.In relazione ai piani bioclimatici, alla morfologia e alle diverse litologie si possono di-stinguere in Sardegna diverse tipologie di paesaggio vegetale: vegetazione psammofila sui sistemi dunali litoranei; formazioni edafo-xerofile di macchia-foresta nella fascia costiera; boschi ad olivastro dal livello del mare fino a 200 m di quota; foreste sempreverdi a scle-rofille costituite prevalentemente da sugherete (fino a 700 m s.l.m.) e leccete (fino a 1400 m s.l.m.); vegetazione forestale di caducifoglie composta da querceti di roverella per lo più diffusi nelle zone interne; infine formazioni dominate da fanerofite cespitose, nanofanerofi-te e camefite nelle aree cacuminali del Gennargentu.

Materiali e metodiAcquisizione dei datiPer questo studio sono state impiegate le seguenti informazioni:

- la banca dati degli incendi fornita dal Corpo Forestale e di Vigilanza Ambientale della Regione Autonoma Sardegna relativa agli eventi registrati tra il 2000 e il 2004 (per un totale di 13410 incendi); per ciascun incendio sono indicate le coordinate geografiche UTM del punto d’innesco, la data dell’evento e l’area percorsa dal fuoco;

- la carta delle serie di vegetazione della Sardegna in scala 1:250000 [Bacchetta et al., 2005]. Tale carta riporta la distribuzione delle principali comunità vegetali naturali po-tenziali corrispondenti agli attuali fattori abiotici, mostrando gli aspetti biogeografici e le più importanti caratteristiche ecologiche, quali zone latitudinali, gradienti oceanico/continentali, e variazioni altitudinali. La costruzione della carta della vegetazione natu-rale potenziale è basata sui resti degli ecosistemi naturali esistenti e sulla loro relazio-ne con le specifiche condizioni abiotiche locali (clima, litologia, morfologia, proprietà edafiche, etc) nell’ottica di una classificazione territoriale gerarchica volta all’identifi-cazione di unità territoriali omogenee dal punto di vista bioclimatico e lito-morfologico [Blasi et al., 2000]. Fisionomicamente, circa il 96 % del territorio è coperto da formazio-ni naturali potenziali di tipo forestale. Le restanti unità sono potenzialmente coperte da formazioni arbustive e formazioni vegetazionali costiere alofile e psammofile;

- la serie storica di immagini NDVI ottenute dal sensore SPOT Vegetation relativa al periodo gennaio 2000 - dicembre 2004 comprensiva di 36 immagini decadali NDVI Maximum Value Composite per ciascun anno. Tali immagini sono accessibili dal sito: http://free.vgt.vito.be.

Tutti i dati utilizzati sono stati ricondotti al sistema cartografico UTM (datum WGS84).In virtù dell’approccio a scala regionale dello studio e della bassa risoluzione spaziale delle immagini SPOT (pari a 1 km2), i 180 poligoni iniziali (appartenenti a 29 classi) della carta della vegetazione naturale potenziale della Sardegna sono stati accorpati secondo la meto-dologia proposta da Vázquez et al. [2002] in poligoni di dimensioni non inferiori a 200 km2. Il numero di poligoni è stato così ridotto a 30, appartenenti a 9 macroclassi di vegetazione potenziale, usati come base di riferimento per le elaborazioni successive (vedi Tab. 1).

Analisi sinfenologica della vegetazioneDalla sovrapposizione della carta della vegetazione potenziale della Sardegna con le im-magini decadali NDVI è stato ottenuto il profilo annuale medio per ciascun poligono di vegetazione potenziale nel periodo 2000-2004. Ciò ha consentito di caratterizzare la vege-

Bajocco et al. Il regime degli incendi in Sardegna in relazione al timing sifenologico della vegetazione

16

tazione potenziale della Sardegna secondo il suo andamento sinfenologico telerilevato.A titolo di esempio, in Figura 1 sono riportati due profili annuali NDVI relativi all’anno 2002 per due poligoni di vegetazione potenziale della Serie dell’olivastro (Fig. 1a) e della Serie termo-mesomediterranea della sughera (Fig. 1b).Dai profili di Figura 1 risulta evidente come la vegetazione della Sardegna sia caratterizzata da due distinte stagioni di crescita, rappresentate da due picchi nei profili annuali NDVI, in corrispondenza dei mesi a maggiore disponibilità idrica. Tali picchi ricadono nel periodo primaverile (marzo-aprile) ed in quello autunnale (ottobre-novembre) e sono separati da un minimo della curva NDVI nei mesi estivi nei quali l’aridità diviene il fattore maggiormente limitante per la crescita della vegetazione.Visto che il ciclo fenologico della vegetazione si compie nell’arco di un anno, per quantificare il timing sinfenologico della vegetazione della Sardegna è stata condotta un’analisi di Fourier a partire dai profili annuali NDVI di ciascun poligono di vegetazione potenziale. Da ciascun profilo annuale NDVI sono state estratte le prime tre componenti di Fourier. Per ciascun poligono, tali componenti esprimono rispettivamente l’NDVI totale, la variabilità dell’indice di vegetazione su base annuale e la variabilità su base semestrale [Andres et al., 1994; Jakubauskas et al., 2002].Infine, per ridurre la dimensionalità della matrice risultante composta da 30 poligoni x 15 variabili (tre componenti di Fourier per ciascun anno esaminato) è stata eseguita un’analisi delle componenti principali (Fig. 2). Nel complesso, i primi due assi ottenuti dall’analisi delle componenti principali spiega il 79% della varianza del sistema di origine.

Analisi della distribuzione degli incendiPer mettere in luce il regime degli incendi in Sardegna in relazione alla distribuzione spaziale della vegetazione, i 30 poligoni relativi alla carta della vegetazione naturale potenziale, sono stati incrociati in ambiente GIS con la distribuzione degli incendi verificatisi dal 2000 al 2004.Una volta attribuiti i punti di innesco di ciascun incendio ai poligoni di appartenenza, per ciascun poligono di vegetazione potenziale sono state estratte 12 variabili relative al regime degli incendi nel periodo 2000-2004:- media, mediana e coefficiente di variazione delle superfici percorse dai singoli incendi

entro ciascun poligono;

Tipologia potenzialenumero poligoni

numero incendi

superficie reale (ha)

superficie bruciata (ha)

Olea europaea var. sylvestris (olivastro) 2 411 52443,00 2905,20

Quercus ilex (leccio, serie termomediterranea) 3 569 88244,51 3029,75

Quercus ilex (leccio, serie termo-mesomediterranea) 7 1848 534928,12 9374,07

Quercus suber (sughera, serie termo-mesomediterranea) 10 4502 656084,05 26213,64

Quercus suber (sughera, serie mesomediterranea) 3 2565 572041,76 20476,19

Quercus virgiliana (quercia di virgilio) 1 1746 167721,30 13278,54

Quercus ichnusae (quercia di sardegna) 2 1420 260924,36 12527,62

Quercus congesta (quercia congesta) 1 38 26313,08 92,79

Geosigmeto edafoigrofilo e planiziale 1 311 29982,18 1556,62

totale 30 13410 2388682,36 89454,42

Tabella 1 - Dati relativi al numero di incendi e alle superfici complessive percorse dal fuoco per cia-scuna tipologia di vegetazione potenziale nel periodo esaminato (2000-2004).

Rivista italiana di Telerilevamento - 2008, 40 (1): 13-20

17

- media, mediana e coefficiente di variazione del giorno di innesco dei singoli incendi entro ciascun poligono. A questo scopo, i giorni dell’anno sono stati numerati consecuti-vamente da 1 (primo gennaio) a 365 (31 dicembre). Per ulteriori dettagli, vedi Vázquez et al. [2002];

- densità relativa del numero di incendi e della superficie bruciata per poligono;- proporzione degli incendi di medie dimensioni (incendi > 2 ha) e di grandi dimensioni

Figura 1 - Profili temporali NDVI Maximum Value Composite decadale relativi a due poligoni della Serie dell’olivastro (1a) e della Serie termo-mesomediterranea della sughera (1b) per l’anno 2002.

Bajocco et al. Il regime degli incendi in Sardegna in relazione al timing sifenologico della vegetazione

18

(incendi > 10 ha) rispetto al totale degli incendi avvenuti entro ciascun poligono. Le soglie areali corrispondenti agli incendi di medie e grandi dimensioni sono state selezio-nate empiricamente sulla base della distribuzione dimensionale degli incendi avvenuti in Sardegna nel periodo esaminato.

- proporzione della superficie bruciata dagli incendi superiori a 2 ha e superiori a 10 ha rispetto al totale dell’area percorsa dal fuoco entro ciascun poligono.

Sulla matrice risultante, composta da 30 poligoni di vegetazione potenziale x 12 variabili relative al regime spazio-temporale degli incendi, è stata condotta una seconda analisi delle componenti principali (Fig. 3) i cui primi due assi spiegano complessivamente il 65% della varianza del sistema di origine.

Confronto tra gli ordinamentiLe informazioni derivate dalle due elaborazioni effettuate sull’area di studio sono state suc-cessivamente confrontate per verificare il grado di somiglianza tra i due ordinamenti, ovvero se le informazioni relative alla dinamica sinfenologica della vegetazione e quelle relative al regime degli incendi danno origine ad un pattern di ordinamento confrontabile. A questo scopo è stata condotta un’analisi di Procuste [Podani, 2000] per quantificare il livello di con-gruenza tra gli ordinamenti di Figura 2 e Figura 3.Tale analisi consiste nel deformare gli spazi di ordinamento tramite trasformazioni rigide, quali traslazione, scaling lineare e rotazione dei sistemi di coordinate nel generico spazio k-dimensionale, fino ad ottenere la loro massima congruenza, intesa come minima distanza tra i punti corrispondenti ad uno stesso poligono. Gli scostamenti residui presenti tra gli ordina-

Figura 2 - Rappresentazione dei 30 macropoligoni di vegetazione potenziale nello spazio di ordina-mento relativo alle prime due componenti principali ottenute dalle 15 componenti di Fourier (tre componenti di Fourier per ciascun profilo annuale NDVI esaminato). I valori riportati in parentesi rappresentano la varianza spiegata da ciascuna componente principale.

Rivista italiana di Telerilevamento - 2008, 40 (1): 13-20

19

menti dopo aver effettuato le suddette trasformazioni rappresentano il grado di dissomiglian-za che esiste tra di essi. Tale dissomiglianza può essere quantificata per mezzo di una semplice misura di distanza multivariata tra le coordinate dei punti corrispondenti nei due spazi di ordinamento. Nel nostro caso, la distanza tra i 30 poligoni di vegetazione potenziale nei piani di ordinamento di Figura 2 e 3, pari a d = 0,741, è stata misurata per mezzo del quadrato della distanza euclidea. La significatività associata al grado di dissomiglianza tra gli ordinamenti è stata poi verificata per mezzo di una simulazione di Monte Carlo nella quale il quadrato della distanza euclidea tra gli ordinamenti reali è stato confrontato con i valori corrispondenti ottenuti dal confronto di 9999 coppie di ordinamenti casuali. Tale simulazione ha dimostrato come la distanza relativa ai dati reali sia inferiore alla distanza attesa da un modello casuale con un livello di significatività < 0,001.Dal punto di vista ecologico, l’analisi di Procuste condotta fra l’ordinamento delle componen-ti della trasformata di Fourier (vedi Fig. 2) e l’ordinamento dei parametri associati al regime degli incendi all’interno dei singoli macropoligoni (vedi Fig. 3) ha rivelato come il grado di affinità tra l’informazione associata al regime degli incendi e la dinamica sinfenologica della vegetazione naturale potenziale sia significativamente superiore (p < 0,001) a quello ottenuto da un’associazione casuale.Si noti infine che, oltre all’analisi delle componenti principali, lo stesso risultato è stato otte-nuto confrontando diversi metodi di ordinamento, quali l’analisi delle coordinate principali o il multidimensional scaling non metrico [vedi Podani, 2000], ed un numero di assi compreso tra due e quattro (dati non pubblicati). In questo senso, il risultato ottenuto può essere consi-derato sufficientemente robusto ed indipendente da uno specifico tipo di ordinamento.

Figura 3 - Rappresentazione dei 30 macropoligoni di vegetazione potenziale nello spazio di ordi-namento relativo alle prime due componenti principali ottenute dalle 12 variabili impiegate per caratterizzare il regime spazio-temporale degli incendi. I valori riportati in parentesi rappresentano la varianza spiegata da ciascuna componente principale.

Bajocco et al. Il regime degli incendi in Sardegna in relazione al timing sifenologico della vegetazione

20

ConclusioniLo studio condotto ha consentito di mettere in luce l’esistenza di una relazione tra la distri-buzione spazio-temporale degli incendi e la dinamica stagionale telerilevata della vegeta-zione potenziale della Sardegna. Questa interdipendenza è dovuta in larga misura al forcing climatico cui sono soggetti entrambi i fenomeni. Di conseguenza, i risultati di questo lavoro, oltre a sottolineare il potenziale del sensore SPOT Vegetation per lo studio della dinamica sinfenologica della vegetazione, indicano la possibilità di utilizzare le informazioni deriva-te dai profili temporali NDVI come input nei modelli previsionali volti alla descrizione ed alla gestione del passaggio del fuoco a scala di paesaggio.

BibliografiaAndres L., Salas W.A., Skole D. (1994) - Fourier analysis of multi-temporal AVHRR data

applied to a land cover classification. Int. J. Remote Sens., 15: 1115-1121.Arrigoni P.V., (1968) - Fitoclimatologia della Sardegna. Webbia, 23: 1-100.Bacchetta G., Bagella S., Biondi E., Farris E., Filigheddu R., Mossa L. (2005) - Carta delle

Serie di Vegetazione della Sardegna in scala 1: 250.000. Note illustrative. Ministero dell’Ambiente, Roma.

Blasi C., Carranza M. L., Frondoni R., Rosati L. (2000) - Ecosystem Classification and Mapping: A Proposal for Italian Landscapes. Applied Vegetation Science, 3: 233-242.

Brohman R., Bryant L. (2004) - Existing Vegetation Classification and Mapping Technical Guide. USDA Forest Service, Washington Office, Ecosystem Management Coord. Staff.

Conti F., Abbate G., Alessandrini A., Blasi C. (2005) - An annotated checklist of the Italian vascular Flora. Palombi Editore. Roma.

Hann W.J., Jones J.L., Keane R.E., Hessburg P.F., Gravenmier R.A. (1998) - Landscape dynamics. Journal of Forestry, 96: 10-15.

Jakubauskas M.E., Legates D.R., Kastens J.H. (2002) - Crop identification using harmonic analysis of time-series AVHRR NDVI data. Computers and Electronics in Agriculture, 37: 127-139.

Medail F., Quezel P. (1999) - Biodiversity hotspots in the Mediterranean Basin: setting global conservation priorities. Conservation Biology, 13: 1510-1513.

Myers N., Mittermeier R. A., Mittermeier C. G., da Fonseca G.A.B., Kent J. (2000) - Bio-diversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403: 853-858.

Moreira F., Rego F.C., Ferriera P.G. (2001) - Temporal (1958-1995) pattern of change in a cultural landscape of northwestern Portugal: implications for fire occurrence. Land-scape Ecology, 16: 557-567.

Podani J. (2000) - Introduction to the exploration of multivariate biological data. Backhuys Publishers, Leiden, NL.

Ricotta C., Carranza M.L., Avena G.C., Blasi C. (2002) - Is potential natural vegetation distribution a meaningful alternative to neutral landscape models?. Applied Vegetation Science, 5: 271-275.

Tüxen R. (1956) - Die heutige potentielle natürliche Vegetation als Gegenstand der Vegeta-tionskartierung. Angewandte Pflanzensoziologie (Stolzenau), 13: 5-42.

Vazques A. Perez B., Fernandez-Gonzalez F., Moreno J.M. (2002) - Recent fire regime characteristics and potential natural vegetation relationships in Spain. Journal of Veg-etation Science, 13: 663-676.

Manoscritto ricevuto il 29/05/2007, accettato il 18/10/2007.