Cervo 

Relazione Life Extra di Nicoletta Riganelli 

1) Introduzione 2) Descrizione animali deceduti 3) Descrizione dei movimenti e delle distanze percorse  4) Analisi dell’Home range  5) Descrizione del lavoro  e proposte per il futuro 

 

1 ‐ Introduzione  I dati raccolti per il progetto LIFE EXTRA sul cervo sono stati rilevati dal 19/11/2011 fino al 05/01/2013 e riguardano 8 cervi radiocollarati. Gli animali reintrodotti con il radiocollare sono stati 10, tutti di sesso femminile, liberati in un arco di tempo che va dal 30/09/11 al 30/12/11. I punti di rilascio sono stati tre: Località San Giovanni (1 animale), il Ceppo (6 animali) e Lago dell’Orso (3 animali).  Inizialmente è stato scelta la Località San Giovanni per il rilascio degli animali radiocollarati, ma dopo si è preferito cambiare la zona  perché, al momento della seconda reintroduzione,  non risultava più coperta da rete gsm, quindi il secondo rilascio  è stato eseguito al Lago dell’Orso. Infine, alla terza immissione, gli animali sono stati liberati in prossimità della località il Ceppo e non più presso il Lago dell’Orso, perché la presenza della troppa neve ne ha impedito l’accesso. Dei  10 cervi reintrodotti con radiocollare, 2 non hanno mai trasmesso sia tramite il sistema gsm che vhf. Degli 8 cervi radiocollarati rimanenti le trasmissioni non sono state mai del tutto costanti, perché in alcuni casi non ha funzionato il sistema gsm, per causa della copertura di rete, ed in altri è stato impegnativo cercare gli animali tramite l’utilizzo della tecnica del radiotracking. Dei 10 animali reintrodotti  4 sono morti e ne sono stati recuperati i collari, mentre dei 6 restanti attualmente trasmettono solo 5 collari; il cervo con il collare con frequenza 150.215 non trasmette dal 02/08/2012 e non è stato possibile rintracciarlo tramite il segnale vhf, nonostante sia stata effettuata una ricerca della durata di 6 mesi lungo tutte le zone in cui fosse ipotizzabile la sua presenza. Si è dunque supposto che il collare possa essersi  rotto o che l’animale si sia posto in condizioni e/o posizioni che abbiano impedito la trasmissione. 

1 

 

2 

 

Marche auricolari Sesso Età

Data di cattura

Località di cattura

Data di rilascio Luogo di rilascio Nomi Frequenze Note

Verde acqua e bianco

49

F adulta 26/09/11 Foreste Casentinesi 30/09/11San Giovanni

Piana Cavalieri 31369/2 150035 Trasmette

Giallo 55 F adulta 13/11/11 Foreste Casentinesi 19/11/11Lago dell'Orso-il Ceppo di RSM 31368/1 150005 Morto

Giallo 56 solo

orecchio destro

F adulta 13/11/11 Foreste Casentinesi 19/11/11Lago dell'Orso-il Ceppo di RSM 31371/4 150095 Trasmette

Senza marche

auricolari 59

F adulta 20/11/11 Foreste Casentinesi 19/12/11a metà strada tra il Ceppo di RSM e Lago dell'Orso

31370/3 150065 Trasmette

Giallo 61 solo un orecchio

F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31372/5 150125 Trasmette

Giallo 62 F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31373/6 150155 Morto

Giallo 63 F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31374/7 150185 Morto

Giallo 64 F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31375/8 150215 Non

Trasmette

Giallo 68 F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31376/9 150245 Morto

Giallo 69 F adulta 17/12/11 ATC 16 Pistoia 30/12/11 Il Ceppo di RSM 31377/10 150275 Trasmette

Tab 1,.1 – Tabella relativa ai dati identificativi degli animali introdotti  

2 Dati relativi agli animali deceduti  ‐ Ritrovamento carcassa animale n° 31374 (frq 150.185) 

Data ritrovo 27/07/2012 Ora 14:32. Coordinate geografiche : 33 T 371372 4729490 Località: ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Tecnici faunisti : Nicoletta Riganelli e Pietro Cobre Descrizione del ritrovamento: La carcassa dell’animale è stata ritrovata all’interno di un bosco     poco fitto ma molto scosceso. Non è stato possibile accertare la causa della morte dell’animale, ossia se questa sia avvenuta per cause naturali o per predazione, in quanto i resti a nostra disposizione consistevano nelle sole ossa sparpagliate con annessa pochissima carne. Tenuto conto però del fatto che le ossa del cervo non si trovavano l’una vicino all’altra ed in posizione naturale, ma sparpagliate in un raggio di 4 metri, risulta verosimile che l’animale sia stato mangiato da un carnivoro di medie/grosse dimensioni.  Dalla valutazione dell’odore che emanava è presumibile che il cervo non fosse morto da più di 6/7 giorni. 

 

 

2.1 

 

2.2 

 

2.3 

 

2.4 

 

2.5 

 

2.6 

 

2.7 

Foto relative al ritrovamento della carcassa del cervo n° 31374 (frq 150.185)   

3 

 

4 

 

 

3.1‐ Descrizione dei movimenti e delle distanze percorse  Dai dati ottenuti si è deciso di eseguire un’analisi degli spostamenti degli animali misurando due tipi di distanze:  1) Punto di rilascio – punto dopo tre mesi dal rilascio 2) Punto di rilascio – punto più lontano dal punto di rilascio 

 Da come si può evincere dalla tabella 3.1 e dai grafici seguenti , la misurazione delle distanze considerate, anche in funzione del tempo intercorso tra le due misure, mette in evidenza che i cervi inizialmente, tranne per due casi, si sono allontanati notevolmente dal punto di rilascio e che l’allontanamento è continuato anche nei mesi successivi. Bisogna però notare, come dimostrano le mappe sottostanti, che in ben 5 casi la posizione che ora gli animali hanno è pressoché la stessa misurata a tre mesi di distanza. Altro fattore da considerare è la direzione che questi animali hanno preso; in 5 casi si sono posizionati a Nord del punto di rilascio , in due a Sud, mentre solo in un caso il cervo si è diretto verso Est. Il cervo andato a Est e uno di quelli andati a sud sono morti mentre gli altri risultano ancora vivi, anche se andrebbe continuato il monitoraggio per valutare se tale dato può essere messo in connessione con altri fattori, quale per esempio la presenza del lupo o del bracconaggio. 

 

Id  Animale  dist_3 mese dis_max 1  368 11060 110602  369 1414 95003  370 2377 187214  371 13015 133635  372 8092 80926  373 6204 62047  375 7535 156938  377 8700 14319

              media  7299,625 12119   mediana 7813,5 12211,5

 Tab 3.1 ‐ Tabella delle distanze  

 

 Grf 3.1 ‐  Grafico relativo alla tab 3.1 

  

 

20/11/2011 

22/11/2011 

27/11/2011 

5 

 

IMG 3.1 – Spostamenti animale n°368 29/11/2011 

  

 IMG 3.2 – Spostamenti animale n°369 – mappa 1  

 

16/12/2012

14/12/2012

05/01/2013 

11/06/2011

IMG 3.3 – Spostamenti animale n°369 – mappa 2 14/10/2012 

6 

 

 

 IMG 3.4– Spostamenti animale n°370 – mappa 1 

 

 

03/02/12 

11/04/12 

02/02/12 

17/10/12 

22/11/12  20/12/11  

IMG 3.5– Spostamenti animale n°370 – mappa 2 

7 

 

 

01/04/12 

19/11/11 

10/12/12 30/04/12 

06/11/12 

26/11/12 

IMG 3.6– Spostamenti animale n°371   

 IMG 3.7– Spostamenti animale n°372 – mappa 1  

8 

 

 

01/05/12 

17/06/12 

11/01/12 

21/08/12 

20/07/12  31/12/11 

23/01/12 

IMG 3.8– Spostamenti animale n°372 – mappa 2  

 IMG 3.9– Spostamenti animale n°373 – mappa 1 

9 

 

 

07/01/12 

30/01/12 

31/01/12 

11/02/12 

22/03/12 22/01/12 

IMG 3.10– Spostamenti animale n°372 – mappa 2  

10 

 

 

14/01/12 

22/04/12 

02/08/12 

19/01/12 

31/12/11 IMG 3.11– Spostamenti animale n°375 

11 

 

 

10/04/12 

11/11/12 

03/01/12 

10/01/12 08/04/12 

21/01/12 

IMG 3.12– Spostamenti animale n°377  

4.1 ‐ Analisi dell’Home range  Lo studio degli home range è stato fatto utilizzando il metodo del Minimo Poligono Convesso, 

(MCP) (Mohr, 1947) che è il più antico, immediato e comune metodo di stima dell’home range 

(White e Garrott, 1990) ed  il Kernel (KHR) (Worton, 1987)  , perché considerato  il più efficace 

nel calcolo di dimensione e forma dell'home‐range.  

Usualmente  la  stima  della  distribuzione  d’uso  viene  calcolata  su  una  percentuale  fissa  di 

localizzazioni che, nel nostro caso, corrisponde al 95%, 70% e 20% per gli home  range ed al 

50% per  le core area  (Harris et al., 1990; Pedrotti et al., 1995).  In questo  lavoro si è usato  il 

metodo  del  kernel  fisso  al  95%,  70%  ,  50%e  20%;  per  effettuare  i  calcoli,  il  database  delle 

12 

 

13 

 

localizzazioni di tutti gli animali   è stato  importato nel programma Arc View 3.2a che, tramite 

l’estensione Animal Movement 2.04b (Esri, 2000), permette di calcolare gli home range. 

 

4.2 ‐ Scala temporale Nel presente studio, tutte le analisi sono state effettuate sia utilizzando tutti i fix dell’animale, 

sia su scala stagionale, (Tab. 4.4).  

 

Periodo  Identificativo 

15 settembre ‐15 ottobre 

Stagione degli accoppiamenti Stg 1 

16 ottobre – 30 aprile 

Stagione della gestazione Stg 2 

1 maggio – 14 settembre 

Stagione delle cure parentali Stg 3 

Tab 4.1 Suddivisione delle Stagioni 

4.3 ‐ Analisi dell’Home range  ‐ Minimo poligono convesso Il  Minimo Poligono Convesso (MCP)  è stato calcolato sulla base di tutti i fix raccolti per singolo animale e come si evince dal grafico – Gr 4.1 – c’è una differenza importante tra l’MCP del 368, 369, 372, 373 e quello dei restanti cervi.  

Si è cercato di comparare questo dato con quello del calcolo delle distanze, del paragrafo 3.1, ma non  si è trovato alcuna connessione, ossia gli spostamenti degli animali con MCP sotto i 3000 Ha non hanno un tipo di spostamento similare fra loro che posso mettere in evidenza anche la dimensione dell’MCP, vale a dire che anche se questi cervi hanno un MCP relativamente piccolo, gli spostamenti che hanno compiuto durante la raccolta dati è notevolmente differente tra loro. 

 

id  Animale  AREA MCP totale in mq 1  368 290888222  369 250144663  370 1619406064  371 827765595  372 169047716  373 199673797  375 1122058088  377 139637573

Tab . 4.2 Aree MCP 

 

Gr 4.1 –Relativo alla Tabella 4.2 

 

4.4 ‐ Analisi dell’Home range   ‐ Kernel 

Il calcolo degli home range stagionali è stato eseguito con il metodo Kernel al

20%,50%,70% e 95%.

Tale calcolo è stato effettuato per analizzare l’interazione tra l’home range e l’uso

dell’habitat, solo a livello percentuale.

Nei sottoparagrafi successivi è stato ritenuto opportuno presentare i dati relativi agli home

range sia in tabelle, grafici e tramite delle immagini ottenute cin Arc view 3.2.

14 

 

4.4.1 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 368

ID  PROBABILIT stg  AREA 1  95 2 4113397,493 2  70 2 1537700,667 3  50 2 988001,267 4  20 2 346658,912 

Tab 4.3 - Kernel per l’animale n° 368

Gr 4.2 – Riferito alla Tab. 4.3

Img 4.1- HR Kernel animale 368 - n°1

15 

 

Img 4.2- HR Kernel animale 368 - n°2

4.4.2 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 369

ID  PROBABILIT stg  AREA 1  95 1 2178028,4312  70 1 846149,0753  50 1 436521,9364  20 1 153220,1295  95 2 16064668,9926  70 2 6063883,0707  50 2 2953426,6638  20 2 726487,8379  95 3 1539518,358

10  70 3 482758,79211  50 3 235144,87412  20 3 72351,268

Tab 4.4 - Kernel per l’animale n° 369

16 

 

Gr 4.3 – Riferito alla Tab. 4.4

Img 4.3- HR Kernel animale 369 - n°1

Img 4.4- HR Kernel animale 369 - n°2

17 

 

4.4.3 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 370

ID   PROBABILIT STG  AREA 1  95 1 3648306,3732  70 1 1312753,5993  50 1 693297,6184  20 1 198196,3015  95 2 39408860,0116  70 2 8417872,4447  50 2 3964180,2578  20 2 1383021,4549  95 3 2692096,158

10  70 3 610040,15911  50 3 224056,66412  20 3 75127,989

Tab 4.5 - Kernel per l’animale n° 370

Gr 4.4 – Riferito alla Tab. 4.5 

 

 

Img 4.5- HR Kernel animale 370 - n°1

 

18 

 

 

Img 4.6- HR Kernel animale 370 - n°2

 

4.4.4 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 371

ID  PROBABILIT  STG  AREA 1  95  1  8581857 2  70  1  4126598 3  50  1  2182051 4  20  1  562381,4 1  95  2  151459462  70  2  4825403 3  50  2  2886501 4  20  2  960590,1 1  95  3  2483964 2  70  3  544228,4 3  50  3  226005,6 4  20  3  62008,65 

Tab 4.6 - Kernel per l’animale n° 371

 

19 

 

 

Gr 4.5 – Riferito alla Tab. 4.6 

 

Img 4.7- HR Kernel animale 371 - n°1

 

 

20 

 

Img 4.8- HR Kernel animale 371 - n°2

4.4.5 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 372

 

ID  PROBABILIT STG  AREA 1  95 1 33302992  70 1 13171923  50 1 842805,14  20 1 295812,25  95 2 2755986  70 2 125731,67  50 2 75604,738  20 2 24213,35

Tab 4.7 - Kernel per l’animale n° 372

 

 

Gr 4.6 – Riferito alla Tab. 4.7 

 

 

Img 4.9- HR Kernel animale 372 - n°1

 

21 

 

 

Img 4.10- HR Kernel animale 372 - n°2

 

4.4.6 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 373

PROBABILIT STG  AREA 1  95 2 2716835,6542  70 2 924129,2023  50 2 410973,9634  20 2 133160,705

Tab 4.8 - Kernel per l’animale n° 373

 

22 

 

 

Gr 4.7 – Riferito alla Tab. 4.8 

 

#

 

Img 4.11- HR Kernel animale 373 - n°1

 

23 

 

#

 

Img 4.12- HR Kernel animale 373 - n°2

 

4.4.7 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 375

 

ID  PROBABILIT STG  AREA 1  95 3 138118102  70 3 60028393  50 3 33862194  20 3 700056,11  95 2 204785512  70 2 46425193  50 2 19839954  20 2 690589,8

Tab 4.9 - Kernel per l’animale n° 375

 

24 

 

 

Gr 4.8 – Riferito alla Tab. 4.9 

 

 

Img 4.13- HR Kernel animale 375 - n°1

 

25 

 

 

Img 4.14- HR Kernel animale 375 - n°2

 

4.4.8 Home range con il metodo di Kernel per l’animale n° 377

 

ID  PROBABILIT STG  AREA 1  95 1 34298877,492  70 1 10481271,233  50 1 6655635,64  20 1 2057026,7755  95 2 11632880,636  70 2 3410115,6967  50 2 1957140,5568  20 2 656430,0559  95 3 74714,065

10  70 3 18280,33911  50 3 10294,30412  20 3 3194,767

Tab 4.10 - Kernel per l’animale n° 377

 

26 

 

 

Gr 4.9 – Riferito alla Tab. 4.10 

 

Img 4.15- HR Kernel animale 377 - n°1

 

 

27 

 

Img 4.16- HR Kernel animale 377 - n°2

 

 

Img 4.17- HR Kernel animale 377 - n°3

  

4.5 Uso dell’habitat  Per lo studio preliminare dell’uso dell’habitat si è proceduto incrociando i risultati conseguiti dal home range ottenuti  facendo il Kernel al 95% e i dati forniti dal corine land cover a 20 classi, per le caratteristiche di copertura e uso del territorio (Tab 4.5.1). Alcuni dei codici, quali il 54 (Bacini di acqua), 58 (Ghiacciai e nevi perenni),  84 (Seminativi in aree non irrigue), 92(Oliveti),  110 (Tessuto urbano discontinuo),  121(Cantieri), 125(Aree estrattive), non sono mai presenti dall’incrocio dei dati effettuato.  Questo risultato può essere scontato per la quasi totalità dei codici, sia perché sono poco presenti nell’aera di studio, ma soprattutto perché non entrano in alcun modo parte a far parte dell’habitat del Cervo, come per esempio  ghiacciai e nevi perenni. Nelle 12 tipologie rimanenti, ossia dove è stato riscontrata la presenza dell’animale, la catalogazione “Boschi di latifoglie” (Cod 74) è estremamente predominate rispetto alle altre con una percentuale del 78,6%.  Il fatto che si abbia un valore così alto, in modo particolare rispetto, per esempio, alla tipologia ambientale “Aree a pascolo naturale e praterie di alta quota” (Cod 73), che è presente nel Parco con una percentuale di quasi il 24%,  non deve sorprendere, poiché fa parte dei tipi di habitat prediletti dal cervo . Il dato più interessante è il valore che si nota riguardo alla tipologia “Aree a vegetazione boschiva ed arbustiva in evoluzione” (Cod. 71), perché la sua presenza nel parco è di solo il 3,8% mentre dalle analisi fatte è evidente come questa varietà ambientale sia quella che viene subito dopo quella dei “Boschi di latifoglie” con un 7,4 %. 

28 

 

Da questa considerazione si potrebbe valutare l’ipotesi che gli animali vadano alla ricerca di questo habitat specifico, anche se esso è molto poco presente all’intero del parco, e quindi sarebbe molto interessante eseguire uno studio in riguardo a quanto detto.  

Codice Corine Animale  STG  28  59 61  69  71 73 74 76 86 87  104  117 + 127 

368  2  4,17  0,00 0,00  12,99  0,00 6,57 70,70 5,56 0,00 0,00  0,00  0,00369  1  0,00  0,01 0,24  0,00  13,42 3,24 74,31 7,52 0,00 1,00  0,26  0,00

   3  0,00  0,00 0,00  0,00  12,58 0,00 82,09 2,67 0,00 2,67  0,00  0,00370  1  0,00  0,00 0,00  0,00  19,76 9,66 58,80 0,00 10,83 0,00  0,95  0,00

   2  0,00  1,32 0,26  6,29  6,00 4,21 72,90 0,73 2,92 0,84  4,46  0,06   3  0,00  0,00 0,00  0,03  1,62 0,00 54,84 0,00 17,28 8,93  17,30  0,00

371  1  0,00  0,36 0,00  0,29  0,00 0,00 98,33 0,00 1,02 0,00  0,00  0,00   2  0,00  4,74 0,00  6,27  0,17 0,00 87,31 0,00 1,52 0,00  0,00  0,00   3  0,00  0,00 0,00  2,46  0,00 0,00 96,56 0,00 0,99 0,00  0,00  0,00

372  1  0,00  0,00 0,00  0,00  1,53 1,08 88,55 0,00 0,00 0,00  6,95  1,90   2  0,00  0,00 0,73  0,00  1,40 1,67 89,55 0,00 0,00 0,00  5,16  1,48   3  0,00  0,00 0,90  0,00  4,01 4,71 87,36 0,00 0,00 0,00  2,49  0,54

373  2  0,00  0,00 0,02  1,78  0,00 0,86 97,35 0,00 0,00 0,00  0,00  0,00375  2  0,00  0,00 0,00  0,00  13,37 2,43 79,25 2,73 0,00 1,79  0,43  0,00

   3  0,00  0,00 0,79  0,00  4,09 5,03 87,47 0,00 0,00 0,00  2,16  0,46377  1  6,54  5,96 0,56  3,15  7,90 8,39 64,82 0,08 0,00 0,01  2,59  0,00

   2  0,00  0,00 0,00  0,00  21,71 10,31 61,83 0,00 6,14 0,00  0,00  0,00   3  0,00  0,00 0,00  0,00  26,23 2,04 62,77 2,99 0,00 1,53  4,43  0,00

 Tab 4.5.1 – Percentuali dei relativi codici CORINE estrapolati dall’intersezione tra gli home range e 

le caratteristiche di copertura e uso del territorio presenti nel PNGL.  

 Gr 5.5.1 – Percentuali di tipologie corine ricadenti nella totalità degli Hr con Kernel al 95% 

29 

 

 Gr 5.5.2 – Percentuali di tipologie corine ricadenti nella totalità degli Hr con Kernel al 95% 

escludendo il CODICE 74   

 IMG 4.5.1. Mappa dei codici  Corine land cover 

30 

 

 

ID  COLORE  DESC  Area Totale  Percentuale 1  28  Rocce nude, falesie, rupi ed affioramenti  63276740,26  4,422  54  Bacini di acqua  12643861,47  0,883  58  Ghiacciai e nevi perenni  286026,156  0,024  59  Aree con vegetazione rada  79720461  5,565  61  Boschi di conifere  17830108,81  1,246  69  Brughiere e cespuglieti  74713481,3  5,217  71  Aree a vegetazione boschiva ed arbustiva in evoluzione  54335093,25  3,798  73  Aree a pascolo naturale e praterie di alta quota  342820303,9  23,929  74  Boschi di latifoglie  688136482,9  48,02

10  76  Boschi misti  14505840,07  1,0111  84  Seminativi in aree non irrigue  27450147,91  1,9212  86  Prati stabili  17695865,61  1,2313  87  Aree prevalentemente occupate da colture agrarie   28047522,49  1,9614  92  Oliveti  1526745,813  0,1115  104  Sistemi colturali e particellari complessi  6080095,711  0,4216  110  Tessuto urbano discontinuo  2287951,35  0,1617  117  Tessuto urbano continuo  692223,734  0,0518  121  Cantieri  103413,172  0,0119  125  Aree estrattive  788394,859  0,0620  127  Aree industriali o commerciali  174946,969  0,01

                    TOT  1433115707  100,00

Tab 4.5.2 ‐ Tabelle delle percentuali corine land cover all’interno del parco  

 Gr 5.5.2 – Percentuali dei codici Corine Land Cover nel PNGL 

  

31 

 

32 

 

5 Descrizione del lavoro  e proposte per il futuro  Nel corso dello studio, della durata di sei mesi, da  inizio Luglio a  fine Dicembre 2012, sono state eseguite sul campo 62 missioni, 61 delle quali volte alla ricerca degli animali che non trasmettevano con il gsm o alla conferma di dati apparentemente non attendibili. La ricerca degli animali è avvenuta tramite la tecnica del radio tracking. L’unica missione diversa dalle altre, quella del 27/07/2012 è stata effettuata per andare alla ricerca del cervo   n° 31374 (frq 150.185) poiché  la trasmissione  in vhf   dava  il segnale di mortalità, come poi confermato dal ritrovamento della carcassa dell’animale. Durante  il periodo di  lavoro maggiori difficoltà  sono  state  riscontrate nel  riuscire a  raggiungere  i luoghi per effettuare  i   bearing e quindi  i fix, poiché  in molte occasioni si è dovuto procedere per boschi e macchia, ovviamente senza seguire dei sentieri ma in linea piuttosto retta. Un’altra difficoltà è stata  legata al mal funzionamento dei collari, che non sempre hanno  lavorato  correttamente, provocando così delle lacune importanti nell’acquisizione dei dati. Non sono state riscontrate difficoltà nel rapporto con gli abitanti delle zone di  interesse e non c’è mai stato alcun  atto intimidatorio. Dallo studio ed esperienza maturata posso affermare che il lavoro è stato molto importante per la conoscenza  di  questa  specie  nell’ambito  del  PNGL,  ma  è  anche  doveroso  dire  che  sarebbe fondamentale proseguire  tale studio per almeno un altro anno, con  lo scopo di avere una banca dati notevolmente più rilevante per poter trarre delle informazioni  scientifiche più solide. Nella prosecuzione del  lavoro  sarebbe molto  interessante eseguire delle  continuate  ripetute per  tutte  le  stagioni  e  cercare  anche  di  fare  degli  avvistamenti  per  constatare  se  la  cerva  si  sia riprodotta, il suo stato di salute e se è in compagnia di altre femmine. Sarebbero inoltre auspicabili una prosecuzione ed un ampliamento dello studio al fine di cercare di radiocollarare alcuni dei lupi presenti nelle zone del parco in cui si trovano i cervi oggetto del nostro  studio, per poter poi effettuare uno studio che  intersechi  i dati ottenuti permettendo di   valutare così l’interazione delle due specie, studio peraltro senza precedenti in Italia.  

4.1 - Analisi dell’Home range 4.2 - Scala temporale4.3 - Analisi dell’Home range - Minimo poligono convesso