SCUOLA NORMALE SUPERIORE DI PISA

Laboratorio di Storia, Archeologia e Topografia del Mondo Antico

Carta dell’esposizione

Carta della distanza dai corsi d’acqua

Carta della pendenza

Carta dell’altimetria

Risultati e conclusioniPer il calcolo dell’Enfa e l’elaborazione del modello è stato usato il software Biomapper (si veda http://www2.unil.ch/biomapper/), che prepara le mappe delle variabili, le analizza, elabora i modello, crea la carta di habitat suitability.Il dato da osservare tra i risultati di questa analisi è che le UT pre-protostoriche hanno valori bassi di Marginalità (la differenza assoluta tra la distribuzione delle variabili ecogeografiche nelle aree di presenza della specie e la loro distribuzione all’interno dell’intera area presa in esame; M è compresa tra 0 e 1) e Specializzazione (il rapporto della variazione ecologica nell’intera area studiata con quella osservata per la specie in esame; S può avere valori compresi tra 1 e infinito). Ciò significa che queste UT non sono caratterizzate da condizioni ambientali specifiche, ma si ritrovano in un ambiente simile a quello del resto del territorio comunale. Questa caratteristica si rileva anche osservando a distribuzione uniforme delle UT all’interno del territorio comunale. Da modello si evince inoltre che:• La variabile che più condiziona il ritrovamento di queste UT è la quota (M=0.80), seguita dalla distanza dai bacini idrici (M=-0.44) e dall’esposizione (M=-0.40).• Le UT pre-protostoriche si ritrovano a quote più elevate e a distanze minori dai bacini idrici rispetto alla media de lterritorio comunale.• La pendenza è un fattore di scarso rilievo nel ritrovamento delle UT pre-protostoriche (M= -0.06).È stata successivamente elaborata una carta di probabilità di ritrovamento (espressa in percentuale) che, sovrapposta alle 30 UT non utilizzate per il modello, evidenzia come l’80% della superficie coperta da queste UT “incerte” ricada in aree con una probabilità di ritrovamento inferiore al 50%. Questo modello può essere ulteriormente affinato aggiungendo altre variabili come, per esempio, la visibilità o le colture, fattori che sicuramente incidono nel ritrovamento di materiale nel corso di ricognizioni di superficie.

Ecological Niche Factor Analysis

Carta di probabilità di rinvenimento di materiale pre-pro-tostorico. A colori freddi corrisponde una bassa probabi-lità, a colori alti una probabilità elevata.

A cura di Alessio Arnese

Modelli di ritrovamentoLo scopo di questo lavoro è di individuare, con metodi geostatistici, la presenza di pattern nel ritrovamento di materiale di età pre-protostorica tra le Unità Topografiche della ricognizione del comune di Contessa Entellina ed evidenziare quali variabili ambientali condizionano maggiormente il ritrovamento di tali materiali. La datazione di queste UT si riferisce ad una prima fase di studio dei materiali, immediatamente successiva alle indagini sul campo. Per questo motivo, sul totale di 94 UT pre-protostoriche ve ne sono 64 con datazione più certa e 30 la cui cronologia è dubbia. Il modello è stato elaborato su campione delle UT con datazione certa ed è stato usato anche per verificare l‘attendibilità delle restanti 30.

L’ENFA (Ecological Niche Factor Analysis) è un metodo impiegato in zoologia e confronta la distribuzione di variabili ambientali per un dataset di presenza (nel nostro caso le UT) con la distribuzione delle stesse variabili all’interno dell’intera area indagata. Il metodo consiste nel ridurre tali variabili a pochi fattori tra loro non correlati che descrivono l’incidenza di ciascuna variabile all’interno del modello. Successivamente sarà prodotta una carta di habitat suitability che esprime la probabilità, espressa in percentuale, che un’area sia ottimale per il ritrovamento di materiale pre-protostorico. Le variabili impiegate per il modello delle UT pre-protostoriche di Contessa Entellina sono state: la pendenza, la quota, l’esposizione e la distanza dai principali corsi d’acqua (Belice, Realbate, Senore), rappresentate per mezzo di carte con risoluzione di 10 metri. Tali variabili rappresentano fattori spesso determinanti nella scelta di un insediamento, ma sicuramente non esauriscono l’insieme delle caratteristiche geografiche utili per lo stanziamento di una comunità in una data area (si pensi, per esempio, alla geologia in rapporto ad attività quali l’agricoltura e l‘allevamento o ancora alle sorgenti permanenti). La caratteristica principale di questo metodo è che per l’elaborazione del modello si serve dei soli dati di presenza, evitando così di impiegare quelli di assenza (mancanza di osservazioni) spesso non affidabili.