Previsione della composizione della fauna ittica mediante reti neurali artificiali

Riassunto La previsione della struttura delle comunita ittiche dei fiumi e un obiettivo di sicuro interesse per la ricerca ecologica, sia da un punto di vista prettemanete teorico, sia da un punto di vista applicato, ad esempio se e necessario definire strategie di gestione di un bacino fluviale o se si prende in considerazione l’attuazione della Direttiva 2000/60/CE. Modelli per la stima dell’abbondanza o della probabilita di presenza di specie ittiche sono stati sviluppati utilizzando diversi approcci. Pur avendo fornito risultati talvolta interessanti, i modelli basati su metodi statistici convenzionali sono stati ampiamente superati, in termini di accuratezza e di semplicita di sviluppo, dall’applicazione di reti neurali artificiali. Queste ultime sono particolarmente efficaci nel riprodurre le complesse relazioni non-lineari che legano le specie ittiche alle variabili ambientali. Alcuni recenti sviluppi delle applicazioni di reti neurali artificiali, mirati specificamente alla risoluzione di problemi ecologici, hanno consentito di ottimizzare la previsione della struttura delle comunita ittiche. Il miglioramento delle capacita previsionali non riguarda solo l’accuratezza dei modelli, ma anche la loro coerenza ecologica. In questo lavoro vengono presentati alcuni risultati relativi a modelli per la previsione della struttura della comunita ittica dei fiumi del Veneto (Italia Settentrionale) e ne vengono discusse le potenziali applicazioni.