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2005/2006 ; Il presente lavoro di dottorato ha avuto come obiettivo l'identificazione e l'interpretazione di situazioni di riferimento e di relazioni tra caratteristiche abiotiche e caratteristiche biotiche in ambienti marini costieri, attraverso l'uso di metodi multivariati tradizionali e di metodi basati sulle reti neurali per la classificazione, l'analisi di gradiente e la modellazione di dati ambientali. Il crescente interesse per gli ambienti marini e in particolare per le aree costiere nasce dall'importanza che tali aree hanno per la vita dell'uomo, e dalla considerazione che esse sono soggette a molteplici impatti antropici che interagiscono con le grandi eterogeneità e variabilità intrinseche degli agenti forzanti naturali degli ambienti costieri. In particolare le aree costiere sono interessate da elevata densità abitativa, sono sede di attività portuali ed industriali, di attività di pesca ed acquacoltura e di attività turistiche. Le esigenze contrastanti di tali attività devono inoltre permettere una fruizione senza rischi delle aree marine costiere per attività di diporto e di tempo libero, e spesso tutto ciò è in contrasto con le esigenze di conservazione del loro valore naturalistico, paesaggistico, storico ed artistico. Per una corretta implementazione di politiche di conservazione biologica, gestione e recupero ambientale è dunque necessaria l'identificazione di situazioni di riferimento, e la descrizione della loro evoluzione nel tempo e nello spazio, contro di cui confrontare la situazione attuale o gli obiettivi di ripristino posti dalla legislazione. L'importanza di tale obiettivo è riconosciuta nell'ambito scientifico internazionale e recepita da recenti disposizioni legislative. In particolare la direttiva europea 2000/60/CE prevede che siano effettuate analisi delle caratteristiche dei diversi corpi d'acqua e che siano definite delle condizioni di riferimento tipiche specifiche per ognuno di essi. Gli elementi da considerare per le acque costiere e le acque di transizione per raggiungere tali obiettivi includono la composizione e le abbondanze delle popolazioni planctoniche e bentoniche, i parametri chimico-fisici e le condizioni morfologiche. Nel presente lavoro di ricerca sono stati analizzati dataset riferiti ad ambienti costieri e di transizione dell'Adriatico settentrionale. Secondo la disponibilità di dati, tali dataset contenevano variabili chimico-fisiche (p.es. temperatura, salinità, nutrienti), morfologiche (p.es. profondità), idrodinamiche (p.es. tempi di residenza) e biologiche (p.es. abbondanze planctoniche, ricoprimenti bentonici). L'obiettivo delle analisi sui dataset di parametri chimico-fisici è consistito nell'identificazione di masse d'acqua omogenee, che consiste nell'individuazione del numero delle masse d'acqua, nella descrizione delle loro caratteristiche in funzione delle variabili utilizzate, nella derivazione di una loro evoluzione spazio-temporale tipica, e nell'interpretazione della loro dinamica in funzione di fenomeni e forzanti noti. A tal fine sono stati utilizzati soprattutto metodi multivariati di ordinamento e clusterizzazione, quali k-means, Self-Organizing Map, fuzzy k-means. L'obiettivo dell'analisi su dati biologici era l'identificazione e la descrizione di biocenosi caratteristiche di una certa area e momento. I dati biologici erano riferiti ad organismi appartenenti ad un unico comparto trofico (p.es. autotrofi), oppure ad organismi di comparti trofici diversi. In generale, si è cercato di caratterizzare ogni biocenosi attraverso l'individuazione delle specie caratteristiche, cioè quelle che indicano il verificarsi di determinate condizioni ambientali, e delle specie dominanti, cioè quelle che maggiormente contribuiscono ai flussi di materia ed energia in ogni biocenosi. Un ulteriore obiettivo è stata la ricerca di relazioni tra biocenosi e variabili chimicofisiche e spazio-temporali, e l'interpretazione di tali relazioni secondo plausibili modelli causali. Per questi fini sono stati utilizzati metodi di analisi di gradiente indiretta (clusterizzazione e ricerca relazioni con variabili), metodi di analisi di gradiente diretta (Redundancy Analysis, Canonical Correspondence Analysis) e metodi di predizione (Backpropagation Neural Network). Il lavoro si è quindi articolato in diverse fasi nel corso delle quali sono stati considerati aree e metodologie diverse in funzione della disponibilità ed accessibilità di dati storici o attuali. Per analizzare dataset molto diversi tra loro è stato necessario l'utilizzo e la messa a punto di strumenti avanzati di analisi e modellamento dei dati e di presentazione dei risultati. I problemi più frequentemente incontrati erano legati alla tipologia dei dataset disponibili, quasi mai costruiti con lo scopo di testare un'ipotesi precisa, ma risultanti piuttosto da fusioni a posteriori di insiemi di dati raccolti nel corso di progetti diversi, con finalità , metodologie e disegni sperimentali differenti. Molte volte i dati sono stati raccolti con una copertura insufficiente nella dimensione spaziale o temporale, che ha reso quindi difficoltosa l'applicazione di metodi statistici rigorosi e la generalizzazione dei risultati nel dominio del tempo e dello spazio. In fase di pretrattamento è stato sovente necessario ricorrere a procedure di trasformazione e di aggregazione dei dati, e di codifica di alcuni parametri in variabili qualitative. Le variabili biologiche hanno presentato ulteriori problemi data la stocasticità dei fenomeni biologici, l'incertezza nella determinazione di alcune specie e la conseguente eterogeneità e complessità dei dataset. La scelta della metrica opportuna è stata quindi un passo necessario in tutte le analisi su dati biologici. In particolare gli studi effettuati nel lavoro di dottorato ed esposti nella presente tesi sono i seguenti: studio sulle masse d'acqua del golfo di Trieste e della laguna di Venezia in base ai parametri chimico-fisici; studio su 10 anni di popolazioni fitoplanctoniche lungo la fascia costiera del Veneto e su 30 anni di campionamenti di popolazioni fito e zooplanctoniche nella laguna di Venezia; studio sulle comunità planctoniche multitrofiche nella laguna di Venezia; studio sulle comunità fito e zoobentoniche nella laguna di Venezia.