Un nuovo studio, pubblicato a novembre scorso sulla rivista Methods in Ecology and Evolution, introduce una nuova metodologia per sfruttare al meglio i dati di prelievo venatorio al fine di stilare mappe più accurate sulla consistenza delle specie selvatiche sul territorio.
Questo metodo, messo a punto da un team di ricercatori spagnoli del Gruppo SaBio e dell'Università Montpellier (Francia), rappresenta una svolta importante per la gestione e la conservazione della fauna, risolvendo molte delle problematiche legate ai metodi tradizionali di stima delle specie. I dati ottenuti dai prelievi stagionali possono infatti generare stime distorte. Ad esempio, il numero ridotto di abbattimenti in un’area potrebbe non riflettere una reale scarsità di fauna, ma piuttosto una minore intensità di attività venatoria.
La nuova metodologia si basa su un modello statistico avanzato, progettato per distinguere i fattori che influenzano la reale abbondanza delle specie da quelli legati allo sforzo di caccia. Questo approccio consente di utilizzare i dati di caccia relativi a più specie per stimare lo sforzo complessivo e la probabilità di cattura. Il risultato è una mappa dettagliata che rappresenta con precisione la distribuzione delle specie, fornendo informazioni preziose per la loro gestione e conservazione.
Un esempio concreto di applicazione di questa metodologia è stato condotto nella regione di Castilla-La Mancha, in Spagna. I ricercatori hanno analizzato i dati di caccia relativi a quattro specie: il cinghiale, il capriolo, la lepre iberica e la volpe rossa.
Grazie all’analisi di oltre cinquemila aree di caccia, il modello ha prodotto stime plausibili che riflettono con fedeltà la distribuzione geografica di queste specie. Inoltre, ha permesso di mappare la probabilità di avvistamento o cattura in base alle caratteristiche delle diverse aree.
Questa metodologia non solo migliora l’affidabilità delle stime rispetto ai metodi tradizionali, ma è anche estremamente flessibile. Può infatti essere integrata con altre fonti di dati, come i risultati di programmi di monitoraggio standardizzati, i contributi della citizen science o i dati sugli incidenti stradali che coinvolgono animali selvatici. Inoltre, rappresenta una valida alternativa in contesti in cui metodi diretti come il capture-recapture o il distance sampling sono troppo costosi o impraticabili.