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all’interno del sito in greening sono state individuate a loro volta due aree, una
con presenza di macchia mediterranea (Phillyrea angustifolia L., Pistacia
lentiscus L.) e una senza macchia mediterranea. Il disegno sperimentale ha
previsto l’individuazione di 8 piante campione per ciascuna delle aree di studio,
per un totale di 24 piante campionate dalle quali sono stati prelevati campioni
legnosi (carote) utilizzando una trivella di Pressler. Sono state rilevate anche le
informazioni spaziali, ovvero le coordinate geografiche di ciascuna pianta (con
sistema GNSS) nonché realizzate fotografie e assegnati codici identificativi
univoci, redigendo una scheda di rilievo individuale (diametro e altezza misurati
tramite cavalletto dendrometrico e ipsometro). Le carote legnose sono state
oggetto di una classica analisi dendrocronologica poiché “l’analisi degli anelli
degli alberi è uno strumento potente per l’identificazione delle più importanti
relazioni tra la crescita radiale degli alberi e il clima” (FRITTS, 1976). Da questa
analisi, è stata quindi determinata la produttività delle piante campionate in
termini di accrescimento annuo di area basimetrica (BAI). In particolare, tramite
la lettura degli anelli e del relativo spessore ovvero della loro ampiezza anulare,
cd. ring width, (grazie al sistema CCTRMD – CATRAS), è stato possibile risalire con
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precisione anche all’età delle piante e, soprattutto, calcolare il BAI (BAI= π/4 (D -
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(D-2i) )). In sostanza, l’operazione fondamentale dell’analisi di laboratorio è stata
quella di misurare le ampiezze anulari per poi ricostruire gli incrementi di area
basimetrica di tutte le piante campionate.
Per quanto riguarda l’NDVI, trattasi di un indice adimensionale che rientra nella
categoria dei cosiddetti indici spettrali ed in particolare degli indici di
vegetazione, ampiamente investigato poiché assicura una buona
rappresentatività dei trend di vegetazione. Ciò significa che è considerabile,
come altri dati derivanti da informazioni spaziali, “un buon proxy della
produttività della vegetazione potendo garantire prolungate registrazioni
osservative di molte parti del mondo” (SOLANO et al, 2022). Nello studio, l’NDVI
delle aree investigate è stato rilevato per un periodo di 21 anni, dal 2000 al 2022,
utilizzando la piattaforma open source “Earth map” (www.earthmap.org). Da
questa piattaforma sono stati estrapolati i dati (NDVI/anno) permettendo così di
scaricare un andamento annuale dell’indice di vegetazione e rendendolo così
associabile al ring width, esso stesso riferito al singolo anno di crescita della
pianta. Di conseguenza è stato possibile verificare la corrispondenza temporale
tra queste due variabili, confrontando così le serie di NDVI e le serie di BAI. Le
successive fasi dello studio sono state l’analisi dei trend di produttività e la
modellizzazione della produttività, basandosi su metodi statistici in grado di

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