- Oggetto:
- Oggetto:
Sistemi informativi geografici (GIS) e modelli di distribuzione degli organismi
- Oggetto:
Geographical information systems (GIS) and species distribution models
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- SVB0086
- Docente
- Andrea Giovannini (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea Magistrale in Scienze dei Sistemi Naturali (SSN) D.M. 270
- Anno
- 1° anno
- Periodo didattico
- Da definire
- 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, ...). - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
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).
- Oggetto:
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.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L’insegnamento prevede 48 ore di lezioni. La frequenza alle lezioni è
facoltativa.
A causa dell'emergenza sanitaria dovuta a COVID 19 le modalità di
insegnamento dell'intero Corso di Laurea sono state riorganizzate per
l'anno accademico 2020-21. Tutta l'attività didattica sarà garantita in
modalità telematica, comprese le attività pratiche di esercitazioni in
laboratorio. Tuttavia, considerata la rilevanza delle attività di
laboratorio e di terreno per la formazione del naturalista,
compatibilmente con l’evoluzione dell’emergenza sanitaria e con le
disposizioni in materia di sicurezza, il Corso di Laurea prevede di
erogare almeno una parte delle attività didattiche anche in presenza.
Pertanto, questo insegnamento affiancherà alla didattica telematica il
maggior numero possibile di ore in presenza per ogni studente, secondo
le modalità e i tempi che verranno comunicati dal docente
compatibilmente con il tipo di attività, la numerosità degli studenti e
le disposizioni di carattere sanitario.The course is based on 48 hours. The attendance is optional.
Due to the COVID 19 pandemic, teaching in the academic year 2020-21 has
been reorganized throughout the Degree Course. All lessons will be
recorded and available online, including practical and laboratory
activities. However, practical lessons in the laboratory and in the
field provide key experience for students in terms of scientific
training. Therefore, a number of traditional classes (i.e. in person)
will also be provided, within the regulations imposed for public safety
by the government due to the health emergency caused by COVID 19. This
course will thus include as many hours of traditional lessons as is
possible for each student. Detailed information will be provided by
each teacher based on the type of activity, the number of students and
public health recommendations.- Oggetto:
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).
- Oggetto:
Attività di supporto
- Oggetto:
Programma
GIS
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). Due esempi di GIS Free: DIVA Gis e QGis - Brevi note su ArcGIS - 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
Installazione di R - Comandi principali - 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.
SDM
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 - 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
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). Two free GIS: DIVA Gis and QGis – Short notes on ArcGIS - Introduction to main commands – Data import / export – GIS project creation – Georeferencing cartographic data – Digitalization of points, lines and polygons – Rasterization.
R
R installation – Main commands - 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.
SDM
Basic info about geographic species distribution and ecological niche – Use of models to predict species distribution – Distribution modelling using Maxent an R – Models validation - 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
- Oggetto:
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://
biodiversityinformatics.amnh. org/open_source/maxent/ 5) Per i GIS in generale:
Cristiano Pesaresi. "Applicazioni GIS" - 2017 - UTET.
Federica Migliaccio, Daniela Carrion. "SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI Principi e applicazioni" - 2019 - UTET.
Mario Boffi. "Scienza dell'informazione geografica. Introduzione ai GIS" - 2004 - Zanichelli.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://
biodiversityinformatics.amnh. org/open_source/maxent/ 5) For GIS in general:
Cristiano Pesaresi. "Applicazioni GIS" - 2017 - UTET.
Federica Migliaccio, Daniela Carrion. "SISTEMI INFORMATIVI TERRITORIALI Principi e applicazioni" - 2019 - UTET.
Mario Boffi. "Scienza dell'informazione geografica. Introduzione ai GIS" - 2004 - Zanichelli.- Oggetto:
