Appennino News

Monitoraggio del cinghiale in Appennino piemontese: una nuova metodologia scientifica per i censimenti faunistici

Il 7 Gennaio 2022 è una data che per il Parco delle Capanne di Marcarolo ha un duplice significato.

In questa data è stato confermato il primo caso di Peste Suina Africana (PSA) su cinghiale selvatico in Italia da parte del Centro di Referenza nazionale per le pesti suine (CEREP) presso l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale Umbria e Marche (IZSUM). 

La conferma è arrivata dopo il ritrovamento di una carcassa di cinghiale nel comune di Ovada (AL) e la conseguente attivazione di un protocollo di emergenza sanitaria a rilevanza nazionale. 

Questa data rappresenta per l’Ente Parco, che si trova per prossimità geografica all’interno della “zona rossa”, anche l’inizio di una consapevolezza: disporre di dati precisi ed aggiornati sulla consistenza numerica delle popolazioni selvatiche è un pilastro necessario per la corretta gestione e conservazione della fauna selvatica e di sorveglianza sanitaria.

La PSA è endemica in molti paesi subsahariani, dove è presente sia nei suidi selvatici che nei maiali domestici e in questo contesto è trasmessa da zecche molli del genere Ornithodorus.

Dal 2007 il virus della PSA si è diffuso in Europa e in Asia sia nei suini domestici che nei cinghiali, che sono diventati un serbatoio e uno dei principali motori della malattia, facilitando la diffusione e la persistenza virale nell’ambiente. Si stima che l’impatto della PSA sulla popolazione di cinghiali provochi una riduzione della densità che raggiunge il 95% a 1 anno dall’inizio dell’outbreak di PSA. 

La PSA ha un impatto negativo sull’industria della carne suina con perdite sia dirette che indirette dovute all’eliminazione obbligatoria degli animali dalle aree colpite e alle severe restrizioni sulla commercializzazione della carne suina. 

La gestione efficace dell’emergenza di queste patologie parte dalla conoscenza della consistenza numerica delle popolazioni selvatiche, della loro distribuzione territoriale e dei trend temporali (numerici e di distribuzione geografica) mediante lo sviluppo di metodi di censimento affidabili e ripetibili. 

Diversi sono i metodi di valutazione e stima delle popolazioni di ungulati selvatici, ognuno con caratteristiche peculiari che li rendono più adatti di altri in relazione alla specie studiata, alle caratteristiche ambientali e, non ultimo, alla disponibilità di risorse. 

collocazione delle fototrappole

Nel caso specifico del cinghiale, il metodo dell’osservazione diretta, oltre a impiegare grandi risorse in termini di personale, è limitato alla contattabilità della specie e dalle sue abitudini prettamente notturne.

I dati di abbattimento venatorio possono essere un ottimo parametro di stima ma devono essere accompagnati da informazioni riguardanti lo sforzo venatorio (numero di cacciatori, numero di cani impiegati, area battuta, tempo impiegato) e l’efficacia dello sforzo venatorio (di animali abbattuti/numero di animali avvistati).

Le consistenze numeriche ricavate dai carnieri rappresenta un dato particolarmente indicato per la determinazione delle consistenze su larga scala (nazionale/continentale) e su periodi di tempo estesi.

L’utilizzo di carnieri venatori per la stima delle consistenze a livello locale è, invece, influenzato da diversi fattori come condizioni meteorologiche, alimentazione, comportamento del cacciatore, cambiamenti nelle licenze di caccia, densità di popolazione e visibilità. 

Si comprende, quindi, come sia necessario ottenere informazioni più precise sulla dimensione della popolazione per l’elaborazione di modelli spaziali a scala locale per valutare, programmare e giustificare le misure di gestione, da parte di decisori politici, che possono avere rilevanza ecologica, epidemiologica, di conservazione e di gestione della fauna selvatica. 

CT collocata ad un’altezza di 40 cm dal suolo

E’ proprio nell’ottica di monitorare e valutare l’impatto del virus sulla popolazione locale di cinghiale che l’Ente di Gestione delle Aree protette dell’Appennino piemontese ha attivato, in stretta collaborazione con il Dipartimento di Scienze Veterinarie dell’Università di Torino, uno studio di stima della densità di popolazione del cinghiale (numero di individui per unità di superficie) nel lungo periodo attraverso l’uso di fototrappole (Camera Trapping) nell’area del Parco Naturale delle Capanne di Marcarolo (“area rossa” – DPGR 15/2022 Reg. Piemonte).

I valori di densità del cinghiale sono calcolati utilizzando il metodo REM – Random Encounter Model come da indicazioni dell’EFSA – Autorità Europea per la Sicurezza Alimentare. 

Il conteggio e censimento degli animali, in primo luogo il cinghiale ma anche delle altre specie di ungulati e mesocarnivori, avviene grazie al dispiegamento un grande numero di fototrappole e la conseguente analisi di un gran numero di immagini tramite applicazione di un algoritmo ampiamente validato e testato dalle autorità europee e dalla comunità scientifica internazionale.

Il REM, sviluppato e testato in diverse specie tra cui il cinghiale, è in grado di stimare la densità con cui gli animali sono presenti in una determinata area senza che sia necessaria l’identificazione individuale degli animali, cosa che è purtroppo necessaria per molti altri metodi di censimento con le trappole fotografiche. Il modello utilizza tre parametri di base: a) tasso di incontro, b) zona di rilevamento (area in cui le telecamere rilevano efficacemente gli animali) e c) intervallo diurno (distanza media giornaliera percorsa da ciascun individuo della popolazione). 

Tali paramenti sono stati ampiamente confrontati nell’ampia gamma di scenari simulati e testati con popolazioni di mammiferi in tutto il mondo. In Piemonte e Valle d’Aosta questo modello è stato applicato con successo prima dell’arrivo della PSA su altre 3 aree di studio ed è stato validato dal confronto con gli esistenti metodi di censimento.

Localizzazione random delle fototrappole nel Parco naturale Capanne di Marcarolo (area di studio, 8200 ha)

Nell’area di studio del Parco di Capanne di Marcarolo (8200 ha), interamente compresa nell’area interessata dalla PSA, sono state posizionate in modo random 40 trappole fotografiche stratificate sull’estensione della copertura del suolo. Ciascuna fototrappola è posizionata ad un’altezza di 40 cm dal suolo, parallelamente al terreno e orientata verso Nord secondo il protocollo operativo di EFSA e del consorzio Enetwild. Ad ogni CT sono associati dei riferimenti spaziali, posizionati al centro del campo visivo della CT a distanza nota, da utilizzare per la determinazione dei parametri di“Distance of Detection”, “Angle of Detection” e “Speed” necessari al computo del REM. Le sequenze di immagini vengono quindi estrapolate, archiviate ed analizzate utilizzando il repository online Agouti (Wegeningen University, NL; Enetwild Consortium) che concorrerà a calcolare le singole variabili per la distanza. 

Lo studio appena iniziato, che avrà una durata di almeno 12 mesi, è stato recentemente presentato al XII Congresso Italiano di Teriologia tenutosi a giugno a Cogne (AO). (leggi l’articolo LE AREE PROTETTE DELL’APPENNINO PIEMONTESE AL XII CONGRESSO ITALIANO DI TERIOLOGIA) .

Le Aree protette dell’Appennino piemontese, già all’inizio degli anni 2000, era stato promotore di uno studio sul cinghiale nel Parco di Capanne di Marcarolo applicando il metodo CMR (Cattura-Marcatura-Ricattura) che consente di ottenere una stima di popolazione attraverso la marcatura individuale degli animali singolarmente riconoscibili perché marcati con tag auricolari.

I risultati erano stati soddisfacenti ma l’impiego impegnativo di persone/giornate lavorative limitava il suo impiego nel lungo periodo.

cinghiale fotografato dalla fototrappola (CT)

L’utilità del Camera Trapping per monitorare i parametri di movimento e la densità di popolazione del cinghiale (ma anche della fauna selvatica) segna un passo avanti metodologico pratico e standardizzato, non invasivo e per il quale non è necessario identificare singoli animali o l’autocorrelazione spaziale nelle catture. Uno studio recente nel Parco regionale dell’Aveto (GE) da parte dell’ATC GE2 “Levante”, supervisionato da ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale) approccia il REM allo studio del capriolo. 

Il REM è considerato un metodo altamente standardizzato e scientificamente solido per la stima della densità in un’ampia gamma di contesti ambientali in tutta Europa ed è tra i metodi di riferimento dell’EFSA che, tramite il consorzio Enetwild, si occupa di fornire alla Comunità Europea i dati ad alta risoluzione ed armonizzati a livello continentale per quanto riguarda la gestione sanitaria della fauna selvatica (OC/EFSA/ALPHA/2016/01 Wildlife: collecting and sharing data on wildlife population and the pathogens they transmit to animals).Pur essendo un modello e quindi un metodo di stima indiretto, il REM privilegia sia in termini di affidabilità, fattibilità, sostenibilità logistico/operativa anche sul lungo periodo.

Guardiaparco e ricercatori di UNITO impegnati nei rilevamenti dei parametri e sostituzione scheda SD della CT.

Il personale dell’Ente Parco è quindi impegnato su diversi fronti per affrontare l’epidemia di PSA nell’area protetta, secondo le specifiche predisposte dalle singole Direzioni regionali ciascuna per la materia (DPGR 15/2022), conl’adozione di urgenti e mirate Misure di depopolamento delle popolazioni selvatiche della specie cinghiale: dalle operazioni di ricerca attiva e passiva delle carcasse di cinghiale coordinate dalla Unità di crisi regionale, alla formazione del personale con la frequentazione di corsi di aggiornamento, all’applicazione del protocollo di biosicurezza graduato(per zona infetta, zona di sorveglianza attiva, zona indenne prossimale e zona indenne distale), all’applicazione di un metodo innovativo e scientifico per comprendere dati demografici con l’obiettivo di contribuire significativamente alla “sorveglianza sanitaria integrata”.

Bibliografia utile di approfondimento:

Chauvenet, A. L. M., Gill, R. M., Smith, G. C., Ward, A. I., & Massei, G. (2017). Quantifying the bias in density estimated from distance sampling and camera trapping of unmarked individuals, Ecological Modelling, 350, 79–86.

Ciuffardi L. E Riga F., 2022. In: Chirichella R., Preatoni D.G. (Eds.). Considerations about application of the R.E.M. method to correctly evaluate the density of roe deer Capreolus capreolus (Linnaeus, 1758): the determining role of the factor. XII Congr. It. Teriologia. Hystrix the Italian Journal of Mammalogy 33 (supplement): 64.

ENETWILD consortium, Grignolio, S., Apollonio, M., Brivio, F., Vicente, J., Acevedo, P…. et al. (2020). Guidance on estimation of abundance and density data of wild ruminant population: methods, challenges, possibilities. EFSA Supporting Publications, 17(6), 1876E. 

ENETWILD-consortium, Keuling, O., Sange, M., Acevedo, P., Podgorski, T., Smith, G., … & Vicente, J. (2018). Guidance on estimation of wild boar population abundance and density: methods, challenges, possibilities. EFSA Supporting Publications, 15(7), 1449E. 

ENETWILD-consortium, Vicente, J., Palencia, P., Plhal, R., Blanco‐Aguiar, J. A., Laguna, E., … Acevedo, P. (2019). Harmonization of the use of hunting statistics for wild boar density estimation in different study areas. EFSA Supporting Publications, 16(9).

Gilbert, N. A., Clare, J. D. J., Stenglein, J. L., & Zuckerberg, B. (2021). Abundance estimation of unmarked animals based on camera‐trap data. Conservation Biology35(1), 88-100. 

sito : https://wildlifeobservatory.org/our-approach

Jiménez, J., Nuñez-Arjona, J. C., Mougeot, F., Ferreras, P., González, L. M., García-Domínguez, F., … & López-Bao, J. V. (2019). Restoring apex predators can reduce mesopredator abundances. Biological Conservation, 238, 108234. 

López-Bao, J. V., Godinho, R., Pacheco, C., Lema, F. J., García, E., Llaneza, L., Jiménez, J. (2018). Toward reliable population estimates of wolves by combining spatial capture-recapture models and non-invasive DNA monitoring. Scientific Reports8(1), 2177. 

Massei, G., Coats, J., Lambert, M.S., Pietravalle, S., Gill, R. & Cowan, D. (2018). Camera traps and activity signs to estimate wild boar density and derive abundance indices. Pest Management Science, 74(4), 853–860

Nichols, J. D., Runge, M. C., Johnson, F. A., & Williams, B. K. (2007). Adaptive harvest management of North American waterfowl populations: a brief history and future prospects. Journal of Ornithology, 148(2), 343-349. 

Keuling, O., Sange, M., Acevedo, P., Podgorski, T., Smith, G., Scandura, M., Vicente, J. (2018). Guidance on estimation of wild boar population abundance and density: methods, challenges, possibilities. EFSA Supporting Publications15(7).

Palencia, P., Rowcliffe, J.M., Vicente, J. & Acevedo, P. (2021). Assessing the camera trap methodologies used to estimate density of unmarked populations. Journal of Applied Ecology, 1365-2664.13913.

Palencia, P., Barroso, P., Vicente, J., Hofmeester, T.R., Ferreres J.& Acevedo, P. (2022). Random encounter model is a reliable method for estimating population density of multiple species using camera traps. Remote Sensing in Ecology and Conservatione. Open access, doi: 10.1002/rse2.269

Reynolds, J. H., Thompson, W. L., & Russell, B. (2011). Planning for success: identifying effective and efficient survey designs for monitoring. Biological Conservation, 144(5), 1278-1284. 

Rovero, F. & Marshall, A.R. (2009). Camera trapping photographic rate as an index of density in forest ungulates. Journal of Applied Ecology, 46(5), 1011–1017

Rowcliffe, J.M., Field, J., Turvey, S.T. & Carbone, C. (2008). Estimating animal density using camera traps without the need for individual recognition. Journal of Applied Ecology, 45(4), 1228–1236.

Rowcliffe, J.M., Carbone, C., Jansen, P.A., Kays, R. & Kranstauber, B. (2011). Quantifying the sensitivity of camera traps: an adapted distance sampling approach. Methods in Ecology and Evolution, 2(5), 464–476.

Rowcliffe, J. M., Kays, R., Carbone, C., & Jansen, P. A(2013). Clarifying assumptions behind the estimation of animal density from camera trap rates, Journal of Wildlife Management, 77(5), p. 876 

Zanet, S., Calvini, M., De Giovanni, A., Ferrando, G., Ferrando, M., Gola, G., Roveda, D., Tardito, P.P., Vada, R., Ferroglio, E. (2022). In: Chirichella R., Preatoni D.G. (Eds.). Camera-trapping for density estimation of wild boar in an African swine fever outbreak area. XII Congr. It. Teriologia. Hystrix the Italian Journal of Mammalogy 33 (supplement): 134.