Metodologia per l'individuazione degli elementi utili all'identificazione della rete ecologica: strumenti utilizzati e basi dati di riferimento

L'intero processo di creazione della rete ecologica è stato studiato per poter essere riproducibile con la cartografia esistente e con software liberi. 

La base dati di partenza è costituita dalla BDTRE: Banca Dati di 

Riferimento degli Enti piemontesi, attualmente la cartografia a livello regionale più aggiornata in relazione all’uso del suolo. Per poterla utilizzare come base per lo studio della rete ecologica necessita tuttavia di approfondimenti su alcuni tematismi, in particolar modo per: 

• ambiti agricoli, in particolar modo per prati, pascoli
• ambienti forestali

Tale necessità ha comportato l’integrazione di ulteriori informazioni desumibili da banche dati più recenti o di maggior dettaglio quali: Carta Forestale (edizione 2016): aggiornamento dei PFT prodotto da IPLA e Anagrafe Agricola.

Dalle suddette basi dati è stato estratto solo l’attributo, mentre la geometria è rimasta quella della BDTRE. Solo nel caso dell’Anagrafe Agricola sono stati utilizzati sia l’attributo che la geometria, quest'ultima fa riferimento alle aree agricole soggette a contributo del PSR e di conseguenza aggiornata annualmente. Per quanto riguarda gli ambienti forestali è stata utilizzata la "Carta Forestale 2016" prodotta da Regione Piemonte per la redazione dei Piani Forestali Territoriali. Tale carta ha contribuito a raggiungere un maggior dettaglio informativo sugli habitat forestali.

La metodologia che verrà descritta è stata sviluppata in GRASS 7.0.x e basata su cartografia raster, pertanto i dati reperiti in formato vettoriale sono stati trasformati come raster. L’utilizzo di Grass ha permesso l’impiego di specifici comandi quali: r.reclass per la riclassificazione delle mappe, r.mapcalc per calcolare il valore delle celle ottenuto dalla sovrapposizione di uno o più raster, r.univar per eseguire operazioni statistiche, r.cost per calcolare il costo di ciascuna specie esaminata per spostarsi da un’area sorgente all’altra, etc. Tali operazioni sono state automatizzate creando degli script in Python eseguibili dalla shell di Grass. 

Inoltre, è stato utilizzato Qgis 3.X per la visualizzazione dei dati e l’allestimento degli elaborati finali e PostgreSQL 9.3/Postgis per creare le tabelle dei punteggi della fauna e della vegetazione descritte nel dettaglio in seguito.