Biocrediti e Biodiversità: Chi Vince la Sfida del Monitoraggio? La Mia Indagine sul Campo

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un’avventura scientifica che mi ha tenuto parecchio impegnato e che, credetemi, è più attuale che mai. Parliamo di biodiversità, quella meravigliosa varietà di vita che ci circonda, e di come possiamo misurarla in modo efficace, soprattutto ora che si fa un gran parlare di “biocrediti”. Sì, avete capito bene, strumenti finanziari legati al miglioramento della natura. Figo, no? Ma per far sì che questi biocrediti siano una cosa seria e non solo fumo negli occhi, c’è bisogno di monitorare la biodiversità in modo scalabile, robusto e accessibile. E qui casca l’asino, o meglio, qui inizia la nostra indagine!

La Sfida: Monitorare la Natura Senza Svenarsi

Immaginatevi la scena: siamo in un’epoca in cui la crisi della biodiversità bussa forte alle nostre porte. Iniziative globali come il Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework ci spingono a fare di più, a gestire meglio i rischi legati alla natura. Le aziende stesse sentono la pressione di migliorare le loro performance ambientali, sociali e di governance (ESG). E così, spuntano come funghi questi “prodotti di riparazione della natura”, i biocrediti, che dovrebbero dare un valore economico ai miglioramenti verificati della biodiversità. Pensate che solo in Australia si parla di flussi finanziari legati alla biodiversità che potrebbero raggiungere i 137 miliardi di dollari australiani entro il 2050! Mica noccioline.

Il punto cruciale, però, è che per far funzionare questi schemi, i ritorni economici devono superare di gran lunga i costi, inclusi quelli del monitoraggio. C’è una tensione pazzesca tra il rigore metodologico (vogliamo dati affidabili, giusto?) e l’efficienza dei costi. Ecco perché mi sono messo a studiare e confrontare diverse tecniche di monitoraggio della fauna, dalle più tradizionali a quelle più tecnologiche.

I Contendenti sul Ring del Monitoraggio

Nel mio studio, ambientato in un paesaggio agricolo temperato nel sud-est dell’Australia, ho messo alla prova quattro metodi principali. L’obiettivo? Capire quale tecnica rilevasse più specie e con maggiore abbondanza, quale fosse la più conveniente e come questi fattori cambiassero nel tempo, simulando campagne di monitoraggio ripetute.

• Sondaggi Tradizionali (in persona): I classici. Osservazioni visive e uditive fatte da esperti sul campo. Richiedono un occhio (e un orecchio) allenato, ma possono dare informazioni dettagliate su abbondanza, salute e comportamento degli animali. Però, sono dispendiosi in termini di tempo, possono soffrire di bias dell’osservatore e la presenza umana potrebbe disturbare la fauna.
• Fototrappole (Camera Trapping): Quelle telecamerine che si attivano al passaggio di un animale. Stanno diventando sempre più economiche e l’intelligenza artificiale promette di automatizzare il riconoscimento delle specie dalle immagini. Un grande potenziale!
• DNA Ambientale (eDNA): Una specie di “CSI della natura”. Si raccolgono campioni (acqua, suolo, aria) e si cerca il DNA lasciato dagli organismi. Fantastico per scovare specie elusive o rare, specialmente in ambienti acquatici.
• Monitoraggio Acustico Passivo (PAM) con Intelligenza Artificiale: Qui la faccenda si fa super hi-tech. Si piazzano dei registratori audio che captano i suoni della natura per lunghi periodi. Poi, algoritmi di machine learning analizzano queste registrazioni per identificare le specie dai loro vocalizzi (uccelli, anfibi principalmente). Immaginate la mole di dati!

Abbiamo escluso la cattura diretta degli animali perché troppo invasiva per un monitoraggio a lungo termine, e il telerilevamento satellitare perché, sebbene utile per l’habitat, non è abbastanza preciso per la fauna selvatica comune (a meno che non si parli di megafauna).

Il Campo di Battaglia: Stagni Agricoli Australiani

Ci siamo concentrati su 40 stagni agricoli artificiali, simili per dimensioni e profondità, sparsi in sette proprietà. Le indagini sono state fatte in primavera ed estate, periodi di picco per l’attività riproduttiva e la presenza di uccelli migratori. Per i sondaggi in persona, abbiamo fatto tre visite per sito, per tenere conto delle variazioni giornaliere e meteorologiche. Per l’eDNA, una singola visita per raccogliere campioni d’acqua, poi analizzati da un laboratorio esterno. Per il PAM, abbiamo piazzato un registratore AudioMoth per stagno, che ha registrato un’ora all’alba e un’ora al tramonto ogni giorno per circa tre mesi. Poi, via di machine learning con BirdNET per gli uccelli e un modello sviluppato da noi per gli anfibi. Le fototrappole, per questioni di budget, le abbiamo potute mettere solo in 12 stagni, ma abbiamo poi aggiustato i dati per fare confronti sensati.

Abbiamo calcolato i costi del personale, i trasporti, l’alloggio e persino un tasso di sostituzione del 5% per l’attrezzatura per campagna, per simulare scenari realistici di monitoraggio ripetuto.

I Risultati: Sorprese e Conferme

Ebbene, i risultati sono stati a dir poco illuminanti! Abbiamo registrato un totale di 219.032 rilevamenti di animali, appartenenti a 218 specie uniche. Sapete chi ha fatto la parte del leone?

• Il PAM (Monitoraggio Acustico Passivo) ha stravinto per numero di rilevamenti (il 97,9% del totale!) e per ricchezza di specie totali identificate (128 specie, il 59% del totale). In media, ha rilevato oltre dieci specie in più per sito rispetto a qualsiasi altro metodo. Una vera e propria orchestra della natura catturata dai nostri microfoni!
• L’eDNA è stato il re degli invertebrati (70 specie, il 32% di tutte le specie) ed è stato il metodo più veloce sul campo. L’unico a darci un quadro così dettagliato di questo gruppo spesso trascurato.
• I sondaggi in persona hanno prodotto livelli di rilevamento intermedi per la maggior parte dei taxa, ma sono stati i più dispendiosi in termini di tempo.
• Le fototrappole, nel nostro specifico contesto e con le limitazioni di budget, hanno registrato il minor numero totale di specie (79), anche se sono state le migliori per i mammiferi.

Curiosamente, la correlazione nella ricchezza di specie per sito tra i diversi metodi è stata generalmente bassa. L’eDNA, in particolare, sembrava andare per la sua strada, non mostrando pattern consistenti rispetto agli altri. La correlazione più alta (e significativa) è stata tra PAM e sondaggi in persona, suggerendo una certa coerenza tra il metodo più tecnologico e quello più tradizionale per le specie vocalizzanti.

Costi ed Efficienza: Una Questione di Prospettiva

Ora, la domanda da un milione di dollari: qual è il metodo più economico? Beh, dipende!

• Per una singola campagna, i sondaggi in persona sono risultati i più economici (circa 4.540$AU), costando molto meno degli altri. Anche il costo per specie rilevata era il più basso.
• Le fototrappole sono state le più costose per una singola campagna (circa 27.649$AU), soprattutto a causa dell’investimento iniziale in attrezzatura.
• MA, se guardiamo a cinque campagne ripetute (uno scenario più realistico per i biocrediti), la musica cambia. Il PAM è diventato il metodo con il costo più basso per specie rilevata. Nonostante l’impegno iniziale per addestrare l’IA e validare i dati, sul lungo periodo si è rivelato super efficiente.
• L’eDNA, al contrario, è diventato il metodo più costoso dopo tre campagne ripetute, perché i costi di analisi in laboratorio rimangono alti.

C’è un chiaro trade-off tra impegno sul campo e costi. L’eDNA richiede poco tempo sul campo ma costa di più; i sondaggi in persona sono lunghi ma meno cari inizialmente. Il PAM, con il suo investimento iniziale in tempo e denaro, diventa poi una macchina da guerra per efficienza nel tempo.

Punti di Forza e Debolezza: Nessuna Bacchetta Magica

Ogni metodo ha i suoi pro e i suoi contro, e nessuno da solo può darci un quadro completo della biodiversità. È come avere una cassetta degli attrezzi: non useresti un martello per avvitare una vite, giusto?

Il PAM è fantastico per uccelli e anfibi, offre una copertura temporale eccezionale e diventa super conveniente nel tempo. Però, è limitato agli animali che “parlano” e l’analisi dei dati può essere complessa. Immaginatevi la quantità di file audio da processare! E poi c’è la sfida di distinguere tra tanti individui che cantano poco e pochi individui molto loquaci.

L’eDNA è imbattibile per la fauna acquatica, specialmente invertebrati e pesci, e per scovare specie rare. È veloce sul campo. Ma, come abbiamo visto, i costi possono lievitare e, nel nostro studio, non è stato molto sensibile agli uccelli terrestri. Forse campionando l’aria o la superficie delle piante si potrebbero ottenere risultati diversi per altri gruppi.

Le fototrappole, pur essendo state meno performanti nel nostro caso specifico, sono preziose per i mammiferi terrestri di una certa dimensione. L’automazione nel riconoscimento delle immagini sta facendo passi da gigante e questo le renderà sempre più utili.

I sondaggi in persona, nonostante la fatica, sono rimasti competitivi in termini di costi, specialmente per singole campagne, e hanno rilevato una buona varietà di taxa. Restano fondamentali per il “ground truthing”, cioè per verificare sul campo quello che ci dicono le tecnologie. Però, la difficoltà di validare le osservazioni e la limitata copertura temporale sono dei nei non da poco per i biocrediti, che richiedono dati robusti e auditabili.

Un Albero Decisionale per Scegliere Meglio

Sulla base di questi risultati, abbiamo provato a creare uno strumento semplice, un albero decisionale, per aiutare chi deve pianificare programmi di monitoraggio. Si parte da una domanda fondamentale: è più importante il costo o lo sforzo? Nel contesto dei biocrediti, il costo è spesso il re. Poi si considera se i sondaggi saranno ripetuti, il tipo di ambiente (terrestre, acquatico o entrambi) e se le specie target vocalizzano o meno, e se sono vertebrati o invertebrati. L’idea è guidare verso la scelta più sensata caso per caso.

Verso il Futuro del Monitoraggio per i Biocrediti

Quello che emerge chiaramente è che le tecniche moderne come eDNA e PAM possono offrire soluzioni efficienti in termini di costi e tempo per monitorare specifici gruppi di animali. La combinazione di PAM ed eDNA sembra particolarmente promettente, sfruttando i loro punti di forza complementari. Magari, mentre si installano i registratori o si prelevano campioni d’acqua, si possono fare anche dei rapidi sopralluoghi “in persona” con un costo aggiuntivo minimo, per avere quel tocco di verifica umana che non guasta mai.

L’interesse per i biocrediti è in crescita, ma il mercato è ancora frenato da sfide legate alla verifica, trasparenza e affidabilità. Le soluzioni tecnologiche possono aiutarci a superare alcuni di questi ostacoli. Per far sì che i biocrediti di alta qualità prendano davvero piede, dobbiamo continuare a lavorare per ridurre i costi di monitoraggio e migliorare l’efficienza di rilevamento per una gamma sempre più ampia di specie. Migliorare i modelli di rilevamento per il PAM e le librerie di riferimento per l’eDNA sarà cruciale.

Insomma, la strada è tracciata. Il monitoraggio della biodiversità sta entrando in una nuova era, e spero che studi come il mio possano contribuire a renderla più efficace, accessibile e, soprattutto, utile per proteggere il nostro preziosissimo pianeta.

Fonte: Springer