Tracciabilità geografica di Picea abies

in Trentino

Lo sfruttamento del legname locale è importante per le economie delle comunità montane locali. Poiché i mercati si sono espansi dal locale al globale, molte specie di legname sono state sostituite da specie di legname importate, più economiche. Riconoscendo il valore aggiunto del legname locale, i consumatori sono spesso disposti a soddisfarne i costi più elevati per ragioni ecologiche e socio-etiche. Ciò è particolarmente significativo per una regione alpina come il Trentino, con il 60% della sua superficie coperta da foreste. Lo sviluppo di un metodo in grado di identificare la provenienza geografica del legname diventa così strategico per proteggere il settore. Tra le varie tecniche disponibili, l’analisi dei rapporti tra isotopi stabili si è rivelata un metodo efficace per identificare la provenienza di molti prodotti agricoli. In questo lavoro, abbiamo utilizzato procedure di spazializzazione per studiare la distribuzione spaziale di δ2H e δ18O in legno di abete rosso (Picea abies) utilizzando un set di 151 aree di campionamento in Trentino. Abbiamo testato l’accuratezza di quattro metodi di kriging (kriging ordinario, due metodi di kriging universali basati su tendenze spaziali, cokriging) usando una risoluzione annuale di δ2H e δ18O misurata negli anelli formati nel 2013 e 2014. I coefficienti di correlazione di Pearson hanno rivelato che l’altitudine è la variabile più appropriata per il mo- dello di cokriging, che si è dimostrato il metodo migliore grazie al suo basso errore. Altre correlazioni significative sono state trovate con temperatura media estiva, longitudine e latitudine. Sono state create mappe regionali di δ2H e δ18O interpolati (isoscape) del legno di P. abies insieme agli intervalli di confidenza al 95%. Gli isoscape mostrano che δ2H ha una forte dipendenza latitudinale, con valori di δ2H più bassi nell’area settentrionale.

Per δ18O si nota una separazione tra est (con valori più alti) e ovest. Per entrambi le strutture spaziali sono abbastanza stabili e sono principalmente influenzate dall’altitudine, sebbene esista una certa variabilità interannuale. Osservando le due mappe si notano cinque aree principali: il nord, il centro e il sud, che riflettono il gradiente nord-sud di δ2H (effetto latitudine) e l’est e l’ovest, che riflettono la relazione tra δ18O e longitudine. La forte struttura spaziale dei dati dimostra la potenzialità di un’interpolazione spaziale multivariata, anche in un’area eterogenea come quella trentina. Riteniamo che questo approccio geospaziale possa essere applicato con successo anche su una scala più ampia, al fine di combattere il disboscamento illegale. Riferimenti: Gori & Camin, PLoS ONE 13(2)2018, Article number e0192970.

DANIELE ARNOLDI VALENTINA TAGLIAPIETRA

FAUSTA ROSSO

GIOVANNI MARINI

MATTIA MANICA

ROBERTO ROSÀ

ANNAPAOLA RIZZOLI