Habitat suitability modeling of key coastal fishes in the Mediterranean Sea

The present Thesis concerns the development of different empirical models that relate field observations of three types of fish species in the marine domain of the Mediterranean Sea to environmental predictor variables. The habitat suitability models (HSMs) developed concern three key coastal species, targets of coastal fisheries: the white seabream (Diplodus sargus), the common two-banded seabream (Diplodus vulgaris) and the dusky grouper (Epinephelus marginatus). Habitat suitability distributions of the target species were achieved firstly by using the MaxEnt software and then developing two logistic regression models, thus allowing the comparison of the different modelling approaches. The computational tools belong in the class of applications of the MaxEnt and the R project software. Such tools have been used to perform accurate statistical analyses of field observations of the target species distributions. To organize the datasets and map the results ArcGIS (ESRI ©), Matlab® and Excel (Microsoft) have been employed. The main results of the present Thesis concern the determination of the environmental predictor variables, and their relative weights, controlling habitat suitability across the Mediterranean Sea for the three target species. The results support the prediction of occurrences of the target species in current and altered conditions, and therefore the purported efficacy of the different habitat suitability models implemented and developed here – hence of management alternatives and conservation policies. All the models and the MaxEnt software performed well returning reliable habitat suitability maps. Differences were found, however, among the relevant predictor variables not only in the modelling approaches but also within the species under study. Upon formal model comparison, discounting for the number of parameters, the model that performed best is the logistic regression via penalized maximum likelihood. The relevance of this Thesis, broadly referred to a specific European Union project called SafeNet, is tied to its focus on the identification and the possible evaluation of the optimal management and policy tools that may handle both the preservation of the marine environment in the NWM and the related socio-economic benefits induced within such a critical marine domain. Added relevance of the work described here stems from the fact that the development of such models is integrated into a geographic information system (GIS), thus allowing to perform predictions on the current species spatial distributions, even taking into account future impacts like those due to expected climatic change. Within the SafeNet project, this Thesis aims at filling a gap that might find a place as the basis for further connectivity analyses functional to metapopulation models and for spatially explicit population models.

La presente Tesi concerne lo sviluppo di modelli empirici che correlano osservazioni ecologiche di campo per tre specie specifiche a variabili predittive ambientali. Specificamente, lo studio e lo sviluppo di diverse tipologie di modelli di idoneità ambientale sono concernenti tre specie marine osservate nell’area del Mediterraneo, specificamente: il sarago maggiore (Diplodus sargus), il sarago fasciato (Diplodus vulgaris) e la cernia bruna (Epinephelus Marginatus). La rilevanza del problema qui presentato consiste nel fatto che lo sviluppo di tali modelli permette allo stesso tempo la mappatura delle distribuzioni delle specie sia correnti sia potenziali che la possibilità di valutare le loro variazioni dovute a eventuali impatti (quali, ad esempio, quelli indotti da cambiamenti climatici verosimili). Le distribuzioni delle specie oggetto di studio della presente Tesi sono state ottenute inizialmente attraverso l’utilizzo del software MaxEnt e successivamente mediante lo sviluppo di due modelli di regressione logistica, permettendo in tal di modo la comparazione tra i diversi approcci modellistici. Per lo studio condotto nella presente Tesi sono stati utilizzati codici di calcolo specifici relativi a sistemi informativi territoriali e analisi statistiche: ArcGIS (ESRI ©), Matlab®, Excel (Microsoft), MaxEnt and R project software. I risultati principali ottenuti nella presente Tesi sono relativi alla determinazione delle covariate ambientali, e il loro peso relativo, che determinano il grado di adattabilità delle specie obiettivo ai siti di osservazione nel Mediterraneo in condizioni attuali e in possibili condizioni di riforma. I risultati propongono scenari di confronto tra efficacia di previsione di presenza delle specie considerate nel dominio di interesse, promuovendo future analisi sull’efficacia di politiche alternative nella gestione dei siti e delle politiche di conservazione. Sia i modelli sviluppati che il software MaxEnt hanno riportato buoni valori in termini di prestazioni, permettendo, pertanto, l’ottenimento di affidabili mappe di distribuzione delle specie. Si sono tuttavia riscontrate notevoli differenze nell’insieme delle rilevanti variabili predittive sia tra i diversi approcci di modellizzazione sia tra le diverse specie. E’ stato infine effettuato un confronto tra i modelli che, tenuto conto del numero dei parametri, ha permesso l’individuazione del modello migliore: la regressione logistica con massima verosimiglianza penalizzata. Gli studi effettuati si inquadrano nell’ambito del progetto di ricerca SafeNet finanziato dall’Unione Europea. Il progetto si pone come obiettivo l’identificazione e lo sviluppo di strumenti di gestione e di politica ottimi che incorporino sia la salvaguardia dell’ambiente marino sia i benefici socio-economici indotti dalle pratiche di conservazione nell’area di studio. Pertanto gli studi e i risultati di seguito riportati, in relazione al progetto SafeNet, fungono da base per successive analisi, quali l’analisi di connettività nel Mediterraneo nord-occidentale funzionale a modelli di metapopolazioni, e lo sviluppo di un modello spazialmente esplicito delle distribuzioni delle popolazioni delle specie considerate.