Il servizio

Previsione dell’accrescimento di Chamelea gallina e analisi dei dati ambientali in Adriatico – concluso

Il servizio è stato commissionato dal Dipartimento di Biomedicina comparata e Alimentazione (BCA) dell’Università di Padova con l’obiettivo di approfondire le dinamiche di crescita della vongola comune (Chamelea gallina) lungo la costa Adriatica.

Il focus principale della consulenza è stato determinare se le variazioni ambientali registrate nell’ultimo decennio abbiano influenzato i tassi di accrescimento dei bivalvi, con particolare attenzione al confronto tra i due principali areali di pesca: quello veneto e quello marchigiano. L’attività si è inserita nella necessità di fornire strumenti scientifici rigorosi per la gestione sostenibile delle risorse ittiche e per comprendere l’impatto dei cambiamenti climatici (come il riscaldamento delle acque) sulla produttività dei banchi naturali.

Ruolo di Bluefarm

Bluefarm ha messo a disposizione le proprie competenze in bioenergetica e analisi di dati satellitari per sviluppare un framework modellistico personalizzato:

  • Sviluppo del modello bioenergetico (SfG): Abbiamo implementato un modello di tipo Scope for Growth in grado di simulare il bilancio energetico individuale della vongola, trasformando le variabili ambientali (cibo e temperatura) in crescita del tessuto somatico e della conchiglia.

  • Analisi dei dati ambientali Copernicus: Abbiamo estratto e processato serie storiche decadali (2010-2023) dal portale Copernicus Marine Service, analizzando parametri critici quali la temperatura superficiale del mare (SST), la concentrazione di clorofilla-a e la torbidità, identificando i trend termici e trofici specifici per ogni area.

  • Validazione e Calibrazione: Il modello è stato calibrato utilizzando i dati sperimentali di crescita forniti dal Committente, derivanti da attività di marcatura e ricattura. Questo ha permesso di verificare l’accuratezza delle simulazioni rispetto alla crescita reale osservata in campo.

  • Analisi Statistica e Indicatori di Crescita: Attraverso tecniche di clustering (K-means), abbiamo raggruppato le annate in base alle condizioni ambientali simili, definendo un indice di crescita (LT24) correlabile ai dati storici di sbarcato. Questo approccio ha permesso di evidenziare come le diverse condizioni locali (es. irraggiamento solare e microalghe bentoniche) influenzino la taglia commerciale dei bivalvi.

 

Aree studio del servizio

 

Schematizzazione del modello bioenergetico utilizzato in questo studio

Confronto tra le serie storiche dell’indice di risposta del modello bioenergetico LT24 e dello sbarcato totale prelevato dall’area di pesca veneta (dati CoGeVo Veneto)