Sulla rivista Knowledge and Management of Aquatic Ecosystems è stato appena pubblicato un articolo sul comportamento dell'indice STAR_ICMi - macroinvertebrati. Nel lavoro viene esaminata la relazione tra il valore dell’indice e il numero di individui conteggiati. Dato che l’indice è fortemente dipendente dal numero di individui conteggiati, e il valore aumenta all’aumentare degli individui, il confronto è corretto solo se effettuato su campioni di pari abbondanza. C’è il concreto rischio che in molti casi la classificazione dei corpi idrici sia errata, in quanto effettuata conteggiando un numero diverso di individui. Tale situazione potrebbe essere risolta utilizzando un protocollo che indichi precisamente il numero minimo di individui da contare (700 individui è il target proposto). In questo modo lo “sforzo di campionamento” è comune tra tutti i campioni, e il confronto è corretto. Nei casi in cui il campione esaminato è più abbondante, è sempre possibile calcolare il valore dell’indice mediante tecniche numeriche (rarefazione del campione).

Il secondo aspetto importante evidenziato nell’articolo è che, come qualsiasi altro indice ecologico, anche STAR_ICMi è soggetto ad una certa incertezza. Anche se si ripetesse il campionamento nello stesso corpo idrico, nello stesso tratto, nello stesso momento, con la stessa identica tecnica e dallo stesso operatore, l’applicazione dell’indice non darebbe mai dei risultati identici. Ciò è dovuto alla variabilità naturale che è sempre presente in tutti gli ambienti. Mentre questa variabilità non è problematica se lo status ecologico si colloca nella posizione centrale della classe, può invece avere delle serie conseguenze se il risultato dell'indice è posto al confine tra la classe buona e sufficiente. Nell’articolo viene testato e proposto un metodo per calcolare il grado di incertezza nell’indice STAR_ICMi. Tale metodo numerico può essere sempre applicato purché il campione sia rappresentativo del tratto e sia esaminato per intero. In questi casi, fornire il grado di incertezza dell’indice è fortemente consigliato in quanto permette di interpretare con maggior sicurezza classificazioni altrimenti ambigue.

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