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Oggetto:
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Sistemi informativi geografici (GIS) e modelli di distribuzione degli organismi

Oggetto:

Geographical information systems (GIS) and species distribution models

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Anno accademico 2016/2017

Codice dell'attività didattica
SVB0086
Docente
Andrea Giovannini
Corso di studi
Laurea Magistrale in Scienze e Gestione Sostenibile dei Sistemi Naturali
Anno
2° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SECS-S/02 - statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti

Conoscenze di base di informatica (ambiente Windows o Linux, programmi di Office Automation quali ad esempio MS word, MS Excel e MS Powerpoint) e conoscenze di base di statistica descrittiva (medie, deviazione standard, distribuzioni di frequenza, ...).

Basic knowledge of information technology (Windows or Linux systems, office automation software e.g. MS word, MS Excel and MS Powerpoint) and basic knowledge of descriptive statistic (mean, standard deviation, frequency distribution, ...).
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le informazioni teoriche e applicative di base relative agli ambiti dei Sistemi Informativi Geografici, all’utilizzo di base dell’ambiente statistico “R” ed ai modelli matematici di distribuzione delle specie viventi (SDM), con particolare riferimento all’approccio basato sul principio della Massima Entropia (MAXENT).

The course aims to provide a basic understanding of the core principles, topics and practical skills about the Geographical Information Systems (GIS), the basic utilization of the “R” statistical software and the develop of species distribution models   (SDM), with a particular reference to the Maximum Entropy approach (Maxent).  

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di:

- saper costruire un sistema informativo geografico comprendente i dati di presenza di specie viventi e delle variabili ambientali determinanti la presenza sul territorio delle stesse;

- saper svolgere analisi statistiche di base relative ai dati di presenza di specie viventi sul territorio;

- saper sviluppare modelli di distribuzione potenziale delle specie viventi;

- saper impostare un semplice progetto di conservazione dal punto di vista modellistico.

At the end of the course, the student will have to prove to  have developed the competences about:

- how to develop a geographical information system using the species presence  information and the environmental variables that explain  the presence of the species in the studied area;

- how to develop basic statistical analysis  using species presence  information;

- how to develop potential species distribution models;

- how set up a simple conservation project from a modelling point of view.

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Modalità di insegnamento

L’insegnamento prevede 32 ore di lezioni teoriche e 16 ore di esercitazioni al computer. La frequenza alle lezioni è facoltativa, mentre ò obbligatoria per le esercitazioni.

The course is constructed as a combination of theoretical lessons (32 hours, attendance is optional)  and exercises using case-studies and computer (16 hours, attendance is mandatory).

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame consiste in una prova pratica ed in una prova orale.

 

PROVA PRATICA. Consiste nella realizzazione e nella discussione (per mezzo di una relazione scritta) di un modello di distribuzione potenziale partendo da una serie di punti di presenza della specie studiata e dalla selezione delle variabili ambientali ritenute più idonee a spiegarne la presenza. Il voto, espresso in trentesimi, potrà arrivare ad un massimo di 26/30.

 

PROVA ORALE. Durante la prova orale lo studente dovrà giustificare le scelte modellistiche effettuate e rispondere a tre domande di carattere teorico, potendo raggiungere una votazione aggiuntiva compresa tra 1/30 e 4/30.

The examination shall consist of a practical test and an oral test.

 

PRACTICAL TEST

The student will have to write a report illustrating a potential distribution model developed starting from the points of presence of the studied  species and the environmental variables explaining the spatial distribution.

The maximum score, expressed in thirtieths, will be 26/30.

 

ORAL TEST

The student will have to justify the choices made during the modelling operations and  will have to answer three theoretical  questions. It will be possible to achieve an additional score between 1/30 and 4/30.

 

TEACHING METHODS

 

The course is constructed as a combination of theoretical lessons (32 hours, attendance is optional)  and exercises using case-studies and computer (16 hours, attendance is mandatory).

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Programma

GIS - Teoria

La cartografia tematica - Definizioni: dato, informazione, dato geografico - Note di Geodesia (geoide, ellissoide, …) -  La topografia - I sistemi di riferimento geodetici (datum) - Layer raster e vettoriale - introduzione ai data base: formato dati, attributi, ecc. - I dati cartografici (classificazione, fonti, disponibilità, diffusione, …) - Le funzioni e gli operatori GIS (overlay topologico, buffering, analisi di rete, segmentazione dinamica, operatori raster e tridimensionali, interfaccia utente e programmabilità).

GIS – Esercitazioni

   Due esempi di GIS Free: DIVA Gis e QGis - Introduzione ai comandi principali -             Importazione ed esportazione dei dati - Creazione di un progetto GIS - Georiferimento dei dati cartografici - Digitalizzazione di punti, linee e poligoni - Rasterizzazione.

 R - Teoria

Tipologie di dati in R - Caricare i dati da fonti esterne - Introduzione all’analisi dei dati - Analisi descrittiva dei dati - Le principali funzioni per l’analisi dei dati - Distribuzioni di frequenza - Creare grafici con R - Verifica delle ipotesi - Test t sulla media di un campione - Test t per campioni indipendenti e appaiati - Anova uni variata - Test chi quadrato.

R – Esercitazioni

Installazione di R - Comandi principali - Analisi descrittive elementari - R e i grafici - Applicazioni per la verifica di ipotesi

SDM - Teoria

Note sulle distribuzioni geografiche delle specie e sul concetto di Nicchia Ecologica - L’utilizzo dei modelli per predire la distribuzione delle specie - Modellizzazione delle distribuzioni geografiche con Maxent e R - Validazione dei modelli.

SDM – Esercitazioni

Esempi di utilizzo di MaxEnt - Esempi di utilizzo di R per la modellistica - Simulazione di un progetto di conservazione dal punto di vista modellistico: 1) Selezione di aree ad elevata compatibilità al fine di effettuare censimenti su scala territoriale ridotta di specie rare o criptiche; 2) individuazione di aree per la reintroduzione di specie.

      GIS - Theory

Thematic mapping – Definitions: data, information, geographic data –Geodesy notes (Geoid, Ellipsoid,…) – Topography – Geodetic reference systems (datum) – Raster and vectorial layers – Introduction to databases: data formats, data attributes, … - Map databases (classifications, sources,  availability, …) – GIS functions and operators (overlay, buffering, net analysis, dynamic segmentations, raster operators, user interface, programmability).

GIS – EXERCISES

            Two free GIS: DIVA Gis and QGis – Introduction to main commands – Data import / export – GIS project creation – Georeferencing cartographic data – Digitalization of points, lines and polygons – Rasterization.

 R - Theory

R data types – Importing external data – Introduction to data analysis – Descriptive data analysis – The main function of data analysis – Frequency distribution – Graphics with R – Hypothesis testing – One and two-sample t-test – Univariate Anova – Chi-square test.

R – EXERCISES

R installation – Main commands – Elementary descriptive analysis – Graphics with R – Hypothesis testing.

SDM - Theory

Basic info about geographic species distribution and ecological niche – Use of  models to predict  species distribution – Distribution modelling using Maxent an R – Models validation.

SDM – EXERCISES

MaxEnt illustrative examples – R modelling examples – Conservation project from a modelling point of view: 1) high compatibility area selection for rare and / or cryptic species; 2) Area selection for species reintroduction.

Testi consigliati e bibliografia

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Tutta la documentazione di base è scaricabile gratuitamente dai siti web elencati di seguito:

1) Per QGIS: http://www.qgis.org/it/docs/

2) Per DIVA Gis: http://www.diva-gis.org/documentation

3) Per R: https://cran.r-project.org/manuals.html

4) Per MAXENT: https://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/

All manuals and references are freely downloadable from the following web sites:

1) QGIS: http://www.qgis.org/it/docs/

2) DIVA Gis: http://www.diva-gis.org/documentation

3) R: https://cran.r-project.org/manuals.html

4) MAXENT: https://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/



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Note

Curriculum: Sostenibilità ambientale e cooperazione

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Ultimo aggiornamento: 22/07/2016 17:00
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