Individuare gli habitat marini più esposti al degrado e definire le misure più efficaci per proteggerli. È l’obiettivo dello studio condotto da ENEA nel Golfo della Spezia, dove i ricercatori hanno applicato per la prima volta nel Mar Mediterraneo un metodo innovativo che incrocia le mappe degli habitat e delle pressioni antropiche con i dati sulla vulnerabilità degli ecosistemi. La ricerca, pubblicata sulla rivista scientifica Environmental Management, evidenzia una maggiore concentrazione delle aree a rischio elevato nei primi 250 metri dalla costa, dove si sovrappongono le attività umane e gli habitat più vulnerabili.
Tra gli ecosistemi maggiormente esposti figurano le praterie di fanerogame marine, fondamentali per la biodiversità e l’equilibrio degli ambienti costieri. In particolare, lo studio individua condizioni di alto rischio per il 72,8% dell’estensione totale delle praterie di Posidonia oceanica e per il 20,6% di quelle di Cymodocea nodosa. A queste si aggiungono le colonie del corallo mediterraneo Cladocora caespitosa, gli habitat del coralligeno e gli impianti di molluschicoltura. Tra i principali fattori di pressione figurano gli ancoraggi non regolamentati delle imbarcazioni, la presenza delle condotte di scarico e la vicinanza dei porti turistici e di altre attività legate alla nautica.
“Le mappe di rischio ci aiutano a capire dove intervenire per proteggere gli habitat più vulnerabili”, spiega Alessandro Sebastiani, ricercatore del Dipartimento ENEA Sostenibilità e primo autore dello studio. “Questo modello applicato al Golfo della Spezia rappresenta un punto di partenza per una pianificazione dello spazio marittimo basata sugli ecosistemi, fondamentale per la tutela della biodiversità e dei servizi ecosistemici in aree fortemente antropizzate”.
Interventi mirati per ridurre il rischio
La ricerca non si limita a individuare le aree più esposte, ma valuta anche il potenziale di diverse misure di tutela attraverso una simulazione di scenari di gestione. Tra gli interventi considerati figurano la regolamentazione degli ormeggi, il rafforzamento dei controlli e le azioni per ridurre le pressioni associate agli scarichi e alle aree portuali. I risultati della simulazione indicano che, in presenza di queste misure, la superficie degli habitat classificati ad alto rischio entro i primi 250 metri dalla costa potrebbe ridursi del 78,9%.
“Queste riduzioni sono il risultato di una simulazione e mostrano il potenziale degli interventi di gestione”, precisa Elisabetta Salvatori, co-autrice dello studio e responsabile della Sezione Soluzioni Integrate e Nature-based per la rigenerazione Urbana del Dipartimento Sostenibilità ENEA. “L’approccio proposto può essere applicato anche in altre aree costiere del Mediterraneo per aiutare amministrazioni e portatori di interesse a confrontare le misure di gestione possibili e a verificarne i risultati attraverso il monitoraggio”.
La riduzione stimata rappresenta quindi un risultato modellistico, non una diminuzione del rischio già osservata sul campo. Il metodo può tuttavia offrire uno strumento operativo per individuare le priorità di intervento, confrontare le diverse strategie di gestione e valutarne l’efficacia attraverso attività di monitoraggio.
Un ecosistema prezioso sotto la pressione delle attività umane
Il Golfo della Spezia è un’area di notevole valore naturalistico, situata in prossimità di importanti aree di tutela, tra cui le aree marine protette di Porto Venere e delle Cinque Terre, il Parco di Montemarcello-Magra-Vara e il Santuario per i mammiferi marini “Pelagos”. In questo contesto, praterie di fanerogame marine, formazioni di coralligeno e colonie del corallo madreporario mediterraneo convivono con una crescente urbanizzazione costiera e con attività potenzialmente impattanti, tra cui turismo, acquacoltura e trasporto marittimo.
La sovrapposizione tra la ricchezza degli habitat e l’intensità delle attività umane rende quindi necessario adottare strumenti capaci di individuare con precisione le aree più vulnerabili e orientare le politiche di conservazione. Lo studio è stato realizzato nell’ambito del progetto RAISE (Robotics and AI for Socio-economic Empowerment), finanziato dalla Missione 4, Componente 2, Investimento 1.5 del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).