Un registratore lasciato in un bosco per una settimana produce più ore di audio di quante chiunque abbia voglia di ascoltare. Gli indici acustici di biodiversità sono nati per questo: un programma riassume il suono di un sito in un numero, che dovrebbe salire dove cantano più specie. Per capire cosa misurano davvero, la risposta più solida che abbiamo trovato è una meta-analisi pubblicata nel 2022 su Biological Reviews, che ha messo insieme 34 studi: gli indici seguono la diversità di specie solo in parte, con una correlazione media moderata e risultati molto diversi da uno studio all'altro. In un report aziendale sono un segnale da interpretare, e non sostituiscono l'elenco delle specie.
Cosa misurano davvero gli indici acustici di biodiversità
Un indice acustico non riconosce nessun animale. Prende la registrazione, la scompone in bande di frequenza e calcola una proprietà del suono: quanto l'intensità cambia da un istante all'altro, quanto l'energia è distribuita fra le bande, quanta ne cade nelle frequenze tipiche dei motori rispetto a quelle tipiche di uccelli e insetti. L'idea di partenza è che un ambiente con più specie produca un suono più vario e più ricco di frequenze diverse.
La meta-analisi di Alcocer, Lima, Sugai e Llusia ha esaminato gli undici indici più usati. Quattro indici, studiati da meno di cinque lavori a testa, sono rimasti fuori dai calcoli. Per gli altri sette, nella tabella riportiamo cosa calcolano, con le definizioni degli autori, e come si sono comportati.
| Indice | Cosa calcola sul suono | Legame con la diversità nella meta-analisi |
|---|---|---|
| H, entropia acustica | il prodotto di due entropie di Shannon: quella dell'intensità nel tempo e quella dello spettro di frequenze | positivo e significativo; r = 0,50, intervallo di confidenza 0,36-0,62, il valore più alto |
| ACI, indice di complessità acustica | la somma delle differenze di intensità fra istanti successivi, banda per banda | positivo e significativo |
| ADI, indice di diversità acustica | l'entropia di Shannon calcolata su una selezione di bande di frequenza | positivo e significativo |
| NDSI, indice normalizzato del paesaggio sonoro | confronta l'energia nella banda dei suoni animali con quella nella banda dei rumori umani | positivo e significativo |
| BIO, indice bioacustico | l'area dello spettro di ampiezza | non significativo |
| AEI, indice di uniformità acustica | l'indice di Gini su una selezione di bande di frequenza | non significativo; nel confronto diretto rende meno dell'ACI |
| AR, ricchezza acustica | il prodotto pesato dei ranghi della mediana dell'intensità e dell'entropia dell'intensità nel tempo | non significativo |
La r è il coefficiente di correlazione: vale 0 quando l'indice e la misura di diversità non hanno niente a che fare l'uno con l'altra, 1 quando salgono e scendono insieme in modo perfetto. Gli autori considerano piccolo un valore fra 0,1 e 0,3, moderato fra 0,3 e 0,5, grande sopra 0,5. Anche per H, il migliore della tabella, gli intervalli di confidenza si sovrappongono a quelli di NDSI, ACI, ADI e BIO, e gli autori sconsigliano di eleggere un indice vincitore. Nelle conclusioni indicano H, NDSI e ACI come gli indicatori che hanno funzionato meglio.
Quanto seguono le specie: i numeri della meta-analisi
Gli autori hanno trovato 142 studi che usavano indici acustici, e solo il 24,6% aveva controllato se l'indice andasse davvero d'accordo con una misura di diversità raccolta in altro modo, per esempio un conteggio di specie. Con il passare degli anni questa verifica è diventata ancora più rara. Dai 34 studi utilizzabili hanno estratto 364 stime del legame fra indice e diversità. Più della metà degli studi (54%) riguardava gli uccelli, il 71% ambienti terrestri, e la maggior parte era stata condotta negli Stati Uniti, seguiti da Australia e Francia.
Il risultato complessivo è una correlazione positiva moderata, r = 0,33, con un intervallo di confidenza fra 0,23 e 0,43. Le stime però variano moltissimo, sia fra studi diversi sia dentro lo stesso studio. Fra i fattori che hanno messo alla prova, solo la scelta dell'indice spiega una parte di queste differenze. Il tipo di ambiente (terrestre o acquatico) e il modo in cui era stata misurata la diversità di confronto non cambiano il risultato. Il 40% degli studi raccolti, inoltre, trattava come indipendenti dati che non lo erano, per esempio molte registrazioni dello stesso punto contate come siti diversi.
La sintesi degli autori è che gli indici acustici sono lontani dall'essere misure dirette della biodiversità, e che vanno usati con cautela come sostituti delle misure di diversità, soprattutto se presi da soli. Riconoscono anche che colgono in parte i cambiamenti della diversità e che funzionano in ambienti e gruppi animali diversi.
Quando l'indice scende per il motivo sbagliato
Un esperimento in Baviera mostra bene cosa può succedere. Nel lavoro di Mitesser e colleghi, uscito su Conservation Biology, alcuni boschi di querce sono stati irrorati dall'elicottero con tebufenozide, un insetticida contro i bruchi defogliatori, fra il 3 e il 23 maggio 2019. L'esperimento era diviso in 11 blocchi distribuiti su 70 km, ognuno con parcelle trattate e non trattate, e i registratori hanno ascoltato i boschi per tre anni.
Dopo il trattamento l'ACI di inizio estate era calato in modo significativo nelle parcelle irrorate. Letto in fretta, il calo poteva far pensare a uccelli che cantavano meno, ed è proprio l'errore di interpretazione da cui mettono in guardia gli autori. L'analisi dei suoni ha mostrato che il calo dipendeva dalla scomparsa del rumore dei bruchi che mangiavano le foglie e dei loro escrementi che cadevano. Nelle parcelle non trattate e con molte uova di bruco l'ACI andava di pari passo con il rumore dei bruchi valutato da un esperto (correlazione di Spearman r = 0,84), mentre nel complesso non era correlato né con il numero di uccelli contati dall'esperto né con la ricchezza di specie. Gli autori concludono che gli indici acustici vanno interpretati con cautela e non necessariamente come misure della diversità di specie.
La stessa cautela vale anche fuori dai querceti. Un indice acustico si calcola su tutto quello che suona, insetti e rumori di fondo compresi, e quando cambia bisogna ascoltare le registrazioni per capire che cosa è cambiato.
Quante ore di registrazione servono perché l'indice sia stabile
C'è poi una questione di quantità. Bradfer-Lawrence e colleghi, nelle linee guida pubblicate nel 2019 su Methods in Ecology and Evolution, hanno analizzato oltre 26.000 ore di registrazioni raccolte in 117 siti di Panama centrale con sette indici. Dopo 120 ore di registrazione in un singolo punto la variabilità delle stime scende in media al 10,9% del suo massimo (fra l'8,9 e il 12,1% a seconda dei dati) e da lì cala pochissimo. Gli studi precedenti usavano una mediana di 24 ore di registrazione per sito. Gli autori raccomandano anche di registrare in continuo invece che a intervalli programmati.
Centoventi ore sono cinque giorni di registrazione ininterrotta per ogni punto. Il dato però viene da un paesaggio tropicale: gli autori ipotizzano che negli ambienti temperati, più semplici, la stabilità possa arrivare prima, e scrivono che servono analisi simili in altri paesaggi per confermarlo. Per un sito italiano è un ordine di grandezza da tenere presente, non una soglia trasferita.
Cosa cambia per chi deve rendicontare la biodiversità
Se un fornitore ti propone un indice acustico come dato di biodiversità per un sito, dagli studi che abbiamo letto vengono alcune domande da fargli. Quale indice usa, e se è stato confrontato con un conteggio di specie in un ambiente simile al tuo. Quante ore registra per ogni punto, e se in continuo. Se le registrazioni restano disponibili, così che un calo o un aumento si possa spiegare ascoltando che cosa è cambiato.
A nostro giudizio un indice acustico è utile per accorgersi che il paesaggio sonoro di un sito si è modificato e per confrontare lo stesso punto nel tempo. Per dire quali specie ci sono, e quindi per un dato che si possa difendere davanti a chi verifica il report, serve riconoscerle. Su quanto ci si possa fidare del riconoscimento automatico dal canto abbiamo scritto in un articolo su BirdNET e la sua affidabilità, e su come i registratori si confrontano con l'ornitologo sul campo nel pezzo su registratori acustici e punti d'ascolto. Il quadro generale delle misure possibili è nella guida al monitoraggio della biodiversità per le aziende.
Come usiamo il microfono nelle nostre stazioni
Nelle stazioni che installiamo nei siti dei clienti il microfono serve a riconoscere le specie dai canti, con BirdNET del Cornell Lab of Ornithology, e ogni rilevazione porta con sé data, luogo e provenienza. I canti originali restano consultabili nella dashboard, quindi una specie rilevata si può riascoltare e controllare. L'indice di biodiversità che calcoliamo per ogni area parte dalle specie riconosciute e le combina con il microclima misurato dalla stazione e con l'habitat letto dalle immagini satellitari. Se vuoi capire come applicarlo ai tuoi siti, trovi i dettagli nella pagina sul monitoraggio della biodiversità per le aziende.
Cosa la meta-analisi non dice
La letteratura raccolta arriva al 2019, e da allora ne sono usciti altri studi. Il modello degli autori somma gli effetti dei singoli fattori e, come scrivono loro stessi, potrebbe non cogliere le interazioni fra un fattore e l'altro, per esempio fra il tipo di indice e l'ambiente. Fra i fattori analizzati non ci sono il gruppo animale né le impostazioni di registrazione e di calcolo degli indici: gli autori hanno limitato il numero di fattori per non perdere potenza statistica. Gli studi vengono soprattutto da Stati Uniti, Australia e Francia: per gli ambienti italiani non c'è una verifica dedicata. Infine due studi, entrambi sugli uccelli, avevano un peso anomalo sui risultati; uno da solo forniva il 28% delle stime.
Fonti
- Alcocer I., Lima H., Sugai L. S. M., Llusia D., Acoustic indices as proxies for biodiversity: a meta-analysis, Biological Reviews 97(6), 2022
- Bradfer-Lawrence T., Gardner N., Bunnefeld L., Bunnefeld N., Willis S. G., Dent D. H., Guidelines for the use of acoustic indices in environmental research, Methods in Ecology and Evolution 10(10), 2019
- Mitesser O., Hochrein S., Burivalova Z. e altri, Unexpected soundscape response to insecticide application in oak forests, Conservation Biology 39(3), 2025
- Foto di copertina: Jaron Nix, Unsplash
