Translate

2020. február 1., szombat

Tudományra új tyúkhúrfaj Közép-Európában: Stellaria ruderalis

Még a növényvakságos bejegyzések kapcsán emlegettem, hogy a pitypangot "mindenki ismeri", valójában azonban kimondottan problémás jószágról van szó: amit pongyola pitypangként ismerünk, az rengeteg, tudományos állásponttól függően akár több száz kisfajból álló taxoncsoport. Közel sem ennyire drámai, kicsit mégis hasonló a helyzet a tyúkhúrral (Stellaria media agg.). Mindenki látott már tyúkhúrt, ez az egyik első növény, amely még a városi parkok bokrai alatt is zöldül kora tavasszal, nagyanyáink ezzel etetik/etették a baromfit, hobbimadarasok pedig a papagájt.

A tyúkhúrok alacsony növésű, rendszerint tövüktől elágazó, ősszel-télen csírázó egyévesek. A szegfűfélék családjának (Caryophyllaceae) tagjaként viselik a család jellemző bélyegeit, melyek közül a legfeltűnőbb a keresztben átellenes levélállás és az öttagú virág. A levelek tojásdadok vagy elliptikusak, többé-kevésbé hegyes csúcsban végződnek, ép lemezűek és ép szélűek, alul kocsányosak, fentebb ülők. A szirmok szabadok, mélyen kéthasábúak, fehérek, vagy hiányoznak. A toktermésben barnás, kerekded, bibircses magok találhatók. A tyúkhúrok a bolygatott, tápanyagban közepesen gazdag és gazdag termőhelyek növényei. Ezen belül előfordulnak útszéleken, kerti és vetési gyomnövényzetben, erdőkben. A tél elmúltával kezdenek nyílni, a virágzás java áprilisra esik, de gyakorlatilag egész évben lehet velük találkozni.

A jelenlegi taxonómiai feldolgozások három tyúkhúrfajt jeleznek Európából. Tavaly decemberben jelent meg cseh kutatóktól egy cikk, amelyben morfológiai és genetikai vizsgálatokat végeztek közép-európai országokban gyűjtött tyúkhúrokon. A korábban leírt három faj (Stellaria media s.str., S. neglecta, S. pallida) mellett sikerült azonosítaniuk egy negyediket, amely a S. pallida és a S. neglecta közti hibridizációból származik. Stellaria ruderalis néven írták le, és a hazai herbáriumi lapok áttekintése során ki is mutatták Magyarországról. Az adat konkrétan a Kisalföld keleti részéről való, de nincs kétségem afelől, hogy még sok helyről előkerül majd. A négy faj egyszerűsített határozókulcsa eszerint a következő:

Törpe tyúkhúr (Stellaria pallida)

Törpe tyúkhúr (Stellaria pallida)

Törpe tyúkhúr (Stellaria pallida) magja

(1a) A szirmok hiányoznak vagy legfeljebb 1/3 olyan hosszúak, mint a csészelevelek. A magok legfeljebb 1 mm hosszúak... Törpe tyúkhúr (Stellaria pallida)
<35 cm magas, rendszerint tömött virágzatú, sárgászöld növény, rendszerint 2-3 porzóval, a magok (világos-)barnák, a magok felszínén rövid bibircsekkel.

(1b) A szirmok általában megvannak, a hosszuk legalább a csésze hosszának 2/3-a, a magok általában 1 mm-nél hosszabbak... (2)

Kövér tyúkhúr (Stellaria neglecta)

(2a) A porzók száma (8-)10, a szirmok olyan hosszúak, vagy kicsit hosszabbak, mint a csészelevelek, a virágkocsányok elég vékonyak, 0.16-0.24 mm vastagok.... Kövér tyúkhúr (Stellaria neglecta)
<80 cm magas, zöld növény. A virágzat laza, a virágzat ágainak első internódiumai hasonló hosszúságúak, a mag sötétbarna, a felszínén hosszúkás, hengeres bibircsekkel.

(2b) A porzók száma általában <8, a szirmok olyan hosszúak, vagy rövidebbek, mint a csészék, a virágkocsányok nem olyan vékonyak (0.16-)0.24-0.40(-0.48) mm... (3)

(3a) A mag bibircsei hengeresek, hosszabbak a szélességüknél, a felső részük felszínén kevés papillával, vagy papillák nélkül... Stellaria ruderalis
<80 cm magas, többé-kevésbé sárgászöld növény, a virágzat eleinte tömött, a virágzat ágainak első internódiumai nem feltűnően különböző hosszúságúak.

(3b) A mag bibircsei rövidek, lapos vagy lekerekített tetejűek, néha kissé hengeresek, általában olyan magasak, mint szélesek, a felső részükön elszórtan vagy sűrűn papillásak... Közönséges tyúkhúr (Stellaria media)
<50 cm magas, de gyakran alacsony és elfekvő, (sötét-)zöld növény, a virágzat nem tömött, a virágzat ágainak első internódiumai jelentősen eltérő hosszúak.

Közönséges tyúkhúr (Stellaria media)

Amint látható, egy erősebb nagyító, vagy inkább egy mikroszkóp jól fog jönni a határozáshoz. Emellett érdemes több példányt megnézni egy állományból, mert a tyúkhúrok morfológiai plaszticitása nem elhanyagolható. Ugyanakkor a szerzők is figyelmeztetnek, hogy a négy faj közül több is előfordulhat ugyanazon a bolygatott élőhelyen.


Jobbról S. pallida, balról akár S. ruderalis is lehetne, de ez már titok marad
Csekély tapasztalatom szerint a S. pallida egy aránylag karakteres, elég jól felismerhető növény. A tömött virágzatról és a sárgászöld színéről már messziről gyanút foghatunk, amit a szirmok gyakori hiánya és a 2-3 porzó igazolhat közelebbi szemrevételezés esetén. A többiek egy fokkal nehezebbek, persze, biztosan azokra is rá tud állni az ember szeme.

Az időjárás most még nem sok jót ígér, de a tyúkhúrok izgalmas kora tavaszi témát nyújtanak a hosszú tél során "kiéhezett" botanikusnak. A fagyok felengedése után nem sokkal már virágoznak, és ha kitart a jó idő, nem sokára termést is érlelnek. Megérdemlik a figyelmet!



Forrás:

Lepší M., Lepší P., Koutecký P., Lučanová M., Koutecká E. & Kaplan Z. (2019) Stellaria ruderalis, a new species in the Stellaria media group from central Europe. – Preslia 91: 391–420.

Abstract

A new allotetraploid species in the Stellaria media group, S. ruderalis M. Lepší, P. Lepší, Z. Kaplan & P. Koutecký, which is possibly of hybridogenous origin between S. pallida and S. neglecta, is distinguished and described based on a biosystematic revision of the S. media group. A suite of biosystematic techniques, including molecular (internal transcribed spacer sequencing), karyological (chromosome counting, flow cytometry), multivariate morphometrics and phenological observations, was used to assess the variation in this species group and determine the taxonomic status of the species. All the methods employed produced similar results and supported the delimitation of four species within the Stellaria media group in central Europe: Stellaria ruderalis (2n = 4x = 44), S. pallida (2n = 2x = 22), S. neglecta (2n = 2x = 22) and S. media s. str. (2n = 4x = 40). Stellaria ruderalis is a winter annual growing mainly in disturbed ruderal open or semi-open communities. This species’ broad ecological amplitude allows it to commonly co-occur with its three related species. It is probably a widespread species in southern and central Europe. It is currently spreading in the northern part of central Europe. Photographs of the type specimen and individuals of the new species in situ are presented. Scanning electron micrographs of seeds, microphotographs of seeds and mitotic chromosome spreads and a key for the identification of all four species are provided.

Keywords: Caryophyllaceae, flow cytometry, internal transcribed spacer (ITS) sequencing, karyology, multivariate morphometrics, Stellaria media agg., taxonomy

2020. január 24., péntek

7. Kvantitatív Ökológiai Szimpózium

A Kvantitatív Ökológiai Szimpózium (KÖSzi) a Magyar Ökológusok Tudományos Egyesületének a három évente megrendezett találkozója, amelynek fő témája a statisztikai módszerek ökológiai alkalmazása, az ökológiai modellezés és az ezekhez kapcsolódó mintavételi problémák. Kiváló alkalom a témában érdekelt fiatal kutatók számára első (vagy nemsokadik) konferenciaszereplésük teljesítésére. A szimpózium helye: Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet, Karbonház (Vácrátót, Alkotmány u. 2-4.); ideje: 2020. április 3. (péntek) 9.30-17.00. Az előző napon, április 2-án lesz egy kurzus a jellegadatok statisztikai elemzéséről, amit Botta-Dukát Zoltán tart - ezt is tudom ajánlani. Bővebb információ a szimpóziumról elérhető itt.

2020. január 9., csütörtök

XIII. Aktuális Flóra- és Vegetációkutatás a Kárpát-medencében konferencia felhívás

Idén is lesz Flórakonferencia, hivatalos nevén Aktuális Flóra- és Vegetációkutatás a Kárpát-medencében konferencia, amely a kárpát-medencei botanikusok 3 évente ismétlődő seregszemléje. Az eseménnyel kapcsolatosan minden fontos információ elérhető itt, a konferencia jelképéről pedig Molnár V. Attila ír egy bejegyzésében.


2019. december 23., hétfő

Mit (nem) tudunk a növényvilág sokféleségéről?

Az Ecography egy idei számában jelent meg egy cikk, amelyben három nagy (a három legnagyobb?) botanikai adatbázis, az előfordulási helyeket felsoroló GBIF (Global Biodiversity Information Facility), a traitadatokat tartalmazó TRY és a genetikai GenBank átböngészése alapján adtak egy becslést arra, hogy melyek a világon a legjobban ismert, és melyek a leginkább adathiányos szárazföldi növénycsaládok (Embryophyta), illetve földrajzi régiók. A taxonómiai keretet a The Plant List nyújtotta, ami abban nem volt elfogadott név, az nem szerepelhetett az elemzésben - nyilván ha egy növénycsoport taxonómiája a nevek szintjén is feldolgozatlan, az nem jelent meg az elemzésben. Adathiányosnak az a faj minősült, amely a többi háromban egyáltalán nem fordult elő. Tehát ha egy fajnak volt egyetlen mért trait értéke (akár csak magassága, életformája, életciklusa) a TRY-ban, ha volt egyetlen előfordulási helye a GBIF-ben, és ha volt egy genetikai mintája a GenBankban, akkor már 'broadly-covered' minősítést kapott, amit "nagyrészt ismert"-ként fordíthatnánk. Ez egy elég laza, gyakorlati szempontból nem túl hasznos kritérium, de aki tud jobbat, írjon a szerzőknek, biztos örülnek majd. A földrajzi régiókat pedig a szélességi körök szintjén elemezték. A kapott számokat tehát ennek megfelelően kell értelmezni.

A teljes elemzésben 350 699 elfogadott fajnév szerepelt. Összehasonlításképpen, az edényes növények összfajszámát 2016-ban 360 000 körülire becsülték a Kew Garden kutatói (ebben nincsenek benne a mohák, amelyek viszont a fenti elemzésben szerepeltek). A fajnevek 17,7%-a (majdnem 62 000 faj) fordult elő mindhárom adatbázisban (vagyis ennyi lett 'broadly-covered'), és több mint fele szerepelt legalább egyikben. A nevek 26,7%-áról viszont semmiféle információ nincs.

A pázsitfüvek családja (Poaceae) a legjobban ismertek közé tartozik (puha rozsnok - Bromus hordeaceus)

A legjobban ismert családok között olyanokat találunk, amelyek széles földrajzi elterjedésűek és gazdasági haszonnal bírnak. Ilyenek a pázsitfűfélék (Poaceae), fenyőfélék (Pinaceae), burgonyafélék (Solanaceae), eperfafélék (Moraceae), kutyatejfélék (Euphorbiaceae), próteafélék (Proteaceae), nősziromfélék (Iridaceae), csatavirágfélék (Polemoniaceae). Hozzájuk csatlakoztak még olyanok, amelyek egyszerűen érdekesek voltak a kutatók számára: cikászfélék (Zamiaceae), vajvirágfélék (Orobanchaceae); illetve néhány egészen kicsi család, mint a ginkgófélék (Ginkgoaceae), a Trochodendraceae, és a kálmosfélék (Acoraceae). A legtöbb adat a 45-ös északi szélességi kör környékéről (a 45-ös kör közelében fekszik Krasznodar, Belgrád, Torinó, Bordeaux, Ottawa, Minneapolis) származott, és az északi féltekéről több volt az adat, mint a déliről.


A trópusokon még bőven van adathiányos, sőt, leíratlan faj (Kamerun, Nyong folyó)

Az érvényes nevek számához képest leghiányosabban ismert családok a mohák és májmohák családjai, a kosborfélék (Orchidaceae), fészkesek (Asteraceae), begóniafélék (Begoniaceae), Acanthaceae, Piperaceae. Különösen szembeötlő volt a hiány egyes tájak endemikus fajai közt, így pl. a Rubiaceae ázsiai, ausztráliai, új-zélandi, óceániai és dél-amerikai endemikusai igen hiányosan ismertek, csak úgy, mint a fészkesek európai, ázsiai és afrikai bennszülött képviselői, az európai és ausztráliai bennszülött ajakosok (Lamiaceae), valamint az endemikus kontyvirágfélék (Araceae) Ausztráliában és Dél-Amerikában.

Herbáriumi lap egy azonosítatlan orchideáról, Kamerunból

Egy ilyen léptékű vizsgálat nyilván sok-sok elhanyagolás árán vihető véghez, itt sem volt ez másképp. A módszertan "nagyvonalúságai" (amelyek, ugyanakkor, lehetővé tették, hogy egyáltalán bármiféle konkrétum megfogalmazása lehetségessé váljon) miatt a cikk talán a tudásszintünk kelleténél optimistább megítélésére csábít. Ne tévesszük meg magunkat, globális szinten inkább ritkaságnak számítanak azok a növények, amelyeket előfordulási terület, traitek és a genom tekintetében is használható mértékben ismerünk. És egyre több van, amit soha nem is fogunk már megismerni.

A cikk hivatkozása: Cornwell, W.K., Pearse, W.D., Dalrymple, R.L. and Zanne, A.E. (2019), What we (don't) know about global plant diversity. Ecography, 42: 1819-1831. doi:10.1111/ecog.04481

2019. december 16., hétfő

Általánosított sziluett index - új cikk az Ecology and Evolution folyóiratban

FRISSÍTÉS: A bejegyzés közzétételének másnapján kaptam az értesítést arról, hogy a cikk a decemberi számban jelent meg (előtte 'early view' volt), amelynek ez a tüneményes borz virít a címlapján. Ideteszem a bejegyzés elejére, mert jól mutat indexképként. :)



A sziluett indexről más többször írtam mostanában, pl. itt és itt, és van neki Wiki oldala is. Röviden a lényeg, hogy ez egy osztályozások jóságát értékelő index, amely minden objektumra megmondja, hogy mennyire illik abba a csoportba, amelyikben van. Negatív érték esetén rossz, pozitív esetén jó helyen van, 0 esetén átmeneti. Fontos tudni, hogy a sziluett ezt úgy éri el, hogy az adott objektumnak az azonos csoportban lévő többi objektumtól vett átlagos távolságát összehasonlítja a legközelebbi egyéb csoport (tehát amelyiknek ő maga nem tagja) objektumaitól vett távolságok átlagával. Mivel átlagos távolságokkal dolgozik, előnyben részesíti a szférikus (3D-ben gömb alakú), hasonló átmérőjű csoportokat, hiszen ilyenkor nincsenek nagy távolságok a saját csoportokon belül, minden csoporton belüli távolság hasonlóan kicsi. Ebben a preprintünkben beharangoztunk egy újítást, amellyel a sziluett indexnek a csoport alakja iránti érzékenységét lehet szabályozni. A kézirat nem rég megjelent az Ecology and Evolution nevű folyóiratban, ezért most már itt is lerántom a leplet a "trükkről".

A megoldást az általánosított átlag (generalized mean, power mean, Holder mean) szolgáltatja. Az alábbi képletben a p változtatásával különböző átlagokat és határértékeket lehet előállítani:
Ennek a speciális esetei:

M-∞ : minimum;
M-1 : harmónikus közép;
M0 : mértani közép;
M1 : számtani közép, vagyis a hagyományos átlag;
M2 : kvadratikus közép
M: maximum

Az általánosított átlaggal lehetővé válik, hogy a csoporttagoktól vett távolságoknak ne a számtani közepével számoljunk, hanem akár a minimumával, vagy valami minimumhoz közeli, nem nevesített "középpel". Ennek az a következménye, hogy a saját és a szomszéd csoporttól vett távolságba csak a közeli objektumok számítanak bele, szélsőséges esetben (a minimum esetén) csak a legközelebbi szomszéd. Ilyenkor a csoport egészének alakja irrelevánssá válik, csak az számít a vizsgált objektum helyzetének megítélében, hogy a közeli szomszédjai melyik csoportba tartoznak és milyen messze vannak pontosan. Ha általánosított átlaggal és negatív p-vel számoljuk a sziluettet, akkor változatos alakú és méretű csoportok is jóknak tűnnek, hogy ha az elválásuk más csoportoktól egyértelmű. Ez gyakorlati szempontból hasznos lehet, mert a természetben, ha vannak is éles határú csoportok, típusok, akkor azok gyakran nem szférikus formát öltenek a változók sokdimenziós terében. A cikkben felhívjuk a figyelmet a negatív p paraméter veszélyére is, miszerint ha csak a nagyon közeli szomszédságok számítanak, akkor a "jó" csoportok egésze akár át is fedhet annak ellenére, hogy minden egyes objektumnak van egy közeli szomszédja azonos csoportból. Az ingyen letölthető tanulmány linkje, hivatkozása, absztraktja alább látható:

Lengyel, A, Botta‐Dukát, Z. Silhouette width using generalized mean—A flexible method for assessing clustering efficiency. Ecology and Evolution 2019; 9: 13231–13243. https://doi.org/10.1002/ece3.5774

Abstract
Cluster analysis plays vital role in pattern recognition in several fields of science. Silhouette width is a widely used index for assessing the fit of individual objects in the classification, as well as the quality of clusters and the entire classification. Silhouette combines two clustering criteria, compactness and separation, which imply that spherical cluster shapes are preferred over others—a property that can be seen as a disadvantage in the presence of complex, nonspherical clusters, which is common in real situations. We suggest a generalization of the silhouette width using the generalized mean. By changing the p parameter of the generalized mean between −∞ and +∞, several specific summary statistics, including the minimum, maximum, the arithmetic, harmonic, and geometric means, can be reproduced. Implementing the generalized mean in the calculation of silhouette width allows for changing the sensitivity of the index to compactness versus connectedness. With higher sensitivity to connectedness, the preference of silhouette width toward spherical clusters should reduce. We test the performance of the generalized silhouette width on artificial data sets and on the Iris data set. We examine how classifications with different numbers of clusters prepared by different algorithms are evaluated, if p is set to different values. When p was negative, well‐separated clusters achieved high silhouette widths despite their elongated or circular shapes. Positive values of p increased the importance of compactness; hence, the preference toward spherical clusters became even more detectable. With low p, single linkage clustering was deemed the most efficient clustering method, while with higher parameter values the performance of group average, complete linkage, and beta flexible with beta = −0.25 seemed better. The generalized silhouette allows for adjusting the contribution of compactness and connectedness criteria, thus avoiding underestimation of clustering efficiency in the presence of clusters with high internal heterogeneity.

2019. december 4., szerda

Egy kutatástervezési jótanács

Egy nagyon találó idézetet olvastam egy statisztikai cikkben (Halsey 2019):

‘To call in a statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a post-mortem examination: he may be able to say what the experiment died of.’
vagyis:
'Statisztikushoz fordulni a kísérlet elvégzése után nem több, mint boncolást kérni tőle: talán meg tudja mondani, mitől halt meg a kísérlet.'

Az idézet forrása Sir Ronald Fisher, akit a statisztika és a populációgenetika atyjának is szoktak nevezni, és akinek a nevéhez olyan statisztikai alapfogalmak fűződnek, mint a hipotézistesztelés, a p-érték, az ANOVA, a Fisher-féle egzakt teszt, vagy a meta-analízis. 

Ronald Fisher, amikor még nem volt Sir, és talán még nem sejtett semmit...

Néhány éves aktív tudományos pályafutásom alatt nem kevés kutatáshoz járultam már hozzá adatelemzőként (erős eufemizmussal "statisztikusként"), és a személyes tapasztalatom tökéletesen egybehangzik azzal, amire Fisher is utalhatott: egy rosszul megtervezett vagy kivitelezett kutatásból a statisztikában jártas személy sem tud értelmes eredményt elővarázsolni. Legyen bármekkora is a tudása, ezen a ponton gyakran csak annyira elég, hogy megállapítsa, mi a konkluzív vizsgálat akadálya. Folytatva a metaforát: mint halottnak a csók...

Hogyan lehetne ezt elkerülni? Evidens, hogy érdemes a kutatás tervezési fázisában is kérni a statisztikus segítségét. Vele együtt kell tisztázni a célok és a mintavételi terv minden, elsőre mellékesnek tűnő részletét:

  • Mindenek előtt: mi a kutatás pontos, vagy inkább nagyon-nagyon pontos kérdése? Milyen változók érdekelnek minket? Melyek a függő és független változók? Mi a null-hipotézis, mik az alternatív hipotézisek? Mi hat mire? Milyen eredményt sejt a kutató?
  • Mik/Vannak-e random és fix faktorok?
  • Milyen a változók eloszlási típusa?
  • Mik a mintavétel tér- és időbeli kötöttségei?
  • Milyen tesztek illenek ehhez az elrendezéshez?
  • Mekkora legyen a minta? Elég lesz-e a "statisztikai erő" ('statistical power'), vagyis elég nagy-e a minta a tesztek számához és az elvárt hatásnagysághoz képest a konkluzív vizsgálathoz?
Talán nem túlzok, ha azt állítom, az a jól megtervezett kutatás, amelynek adattábláit a kutató az adatgyűjtés megkezdése előtt ki tudja tölteni képzeletbeli, de a változó eloszlástípusának megfelelő értékkel, majd az így készített táblázatokon el tudja végezni a kutatási kérdés megválaszolásához szükséges elemzéseket. Ez feltételezi azt, hogy pontosan tudjuk, mennyi és milyen adat kell, és mit fogunk velük csinálni. Törekedjünk erre! Ne hagyatkozzunk arra, hogy majd az adatok birtokában kitaláljuk, hogy milyen tesztet végezzünk, hanem olyan és annyi adatot gyűjtsünk, amiből fogunk tudni számolni!


Természetesen fontos feltétel, hogy az adatgyűjtéskor se vétsünk (súlyos) hibát. Hiába a jól megtervezett kutatás, ha pl. nem ismerjük fel a fajokat, amelyekkel dolgozunk, nagy mérési hibával dolgozunk, stb. Ráadásul ezeket a statisztikus se szúrja ki feltétlenül, hiszen a számok mögé nem lát.

Mi van, ha közbejön valami, és mégsem úgy végezzük az adatelemzést, ahogyan elterveztük? Semmi, újratervezés, de legalább van honnan elindulnunk: a kutatás egésze ugyanis jó eséllyel nem fog megváltozni, csak kiderül, hogy kisebb lesz a minta, mint gondoltuk, az egyik változót más skálán kellett felvenni, eggyel több random faktor lesz, és kettővel kevesebb lokalitást, stb. Ezek nem nagy változások, az eredeti tervek kis mértékű átírását igénylik csak.

Mi van, ha minden a terv szerint haladt, de nem jött ki semmi? Nem kizárt, hogy a legjobban átgondolt terv is technikailag rossz - ilyen az élet. Ilyenkor egyszerűen jobbat kell csinálni. A másik, tudományosan érdekesebb eset a negatív eredmény jelensége. Ilyenkor elméletek és korábbi vizsgálatok tanulságai alapján feltételeztünk egy kimenetelt, de nem ezt kaptuk. Ez tulajdonképpen jó eredmény, hiszen rávilágít a korábbi tudásunk hiányos voltára. Sajnos a folyóiratok az ilyeneket ritkán közlik le. Ezek visszaszorítására vezették be az "előregisztrált vizsgálatokat". Ilyenkor egy nagyon részletes kutatási tervet kell beküldeni a folyóirathoz, azt elbírálják, és ha úgy látják, hogy a vizsgálat konkluzív lesz, akkor az eredmények pozitív vagy negatív kimenetelétől (pl. a nullhipotézis elutasításától vagy megtartásától) függetlenül leközlik a cikket. Ilyenre van lehetőség pl. a BMC Ecology és az Ecology and Evolution folyóiratokban. 

A kutatás sikerén kívül mikor jön jól még ez a szintű tervezés? Például ha kutatási tervünkre támogatást is szeretnénk nyerni. A bírálókra meggyőzőleg hat ugyanis, ha azt látják, a pályázó nem a levegőbe beszél, mélységében ismeri a témát, van elképzelése a kutatás kivitelezésének mikéntjéről, felkészült az esetleges nehézségekre. Mintegy demonstrálja, hogy képes a kutatási terv megvalósítására. Van is ebben valami.

Zárásul még egy idézet:

'Failing to plan is planning to fail.' 
vagyis: 
'Elbukni a tervezést olyan, mint tervezni a bukást.' (Alan Lakein)

2019. november 17., vasárnap

Veresegyház madárfaunája

Gyerekkorom óta fennálló szenvedélyemnek köszönhetően mindig is aktívan figyeltem a madarakat a lakóhelyem közelében. Nincs ez másképp Veresegyházon sem, az azonban csak az elmúlt napokban tudatosodott bennem, hogy még egyszer sem számoltam össze, hány madárfaj fordul itt elő. A hiányt pótlandó, sorra vettem a saját megfigyeléseimet, a mások által a birding.hu oldalra feltett adatokat, valamint más hiteles madarászok megfigyeléseit, amelyekről valamilyen formában értesültem (és amelyekre emlékeztem...). Néhány faj esetén bizonytalan voltam. Ezek főleg olyan fajok, amelyek nem annyira ritkák, hogy a megfigyeléseiket pontosan feljegyezzem, de mégsem találtam bizonyító erejű emléket a községhatáron belüli előfordulásukról. Mérlegelve a kérdőjeles fajokat, az erdei pacsirtát felvettem a listára, mert a Ligetek városrészhez közeli, őrbottyáni határban több pár is fészkel, ezek éneke gyakran a veresi oldalról is hallható, biztosan át is jönnek néha. Ugyanezzel a logikával felvettem a berki tücsökmadarat, amelynek az őrbottyáni és a mogyoródi határból van adata, és Medveotthon környékén, a Nádasligetnél és a Sződrákosi-patak mentén legalább vonulóként minden bizonnyal megfordul. A sirályokat, a kék galambot, a hegyi fakuszt és a csókát nem vettem fel, mert a közvetlen közelben aligha költenek, bár őszi-téli kóborlásaik során könnyen eljuthatnak a területre. Lehet, hogy csak kis odafigyelés kérdése, és meglesznek. A taxonómiai felfogás tekintetében a birding.hu Magyarország madarai listáját vettem alapnak, ez 430 fajt tartalmaz.

A függőcinege ritka fészkelő Veresegyházon

Jöjjön végre a lényeg, hogy "mennyi az annyi". Nos, 171. A teljes lista megtekinthető itt, és folyamatosan frissíteni fogom. De mi van a szám és a lista hátterében? Vajon ez "sok" vagy "kevés"? Veresegyház egy gyorsan fejlődő, urbanizálódó, agglomerációs kisváros a Pesti-síkság és a Gödöllői-dombság találkozásánál. Falusias, üdülőjellegű, kertvárosias, lakóparkos és ipari részekkel rendelkezik. Bár az emberi hatás erős, a település terjeszkedése és az iparosodás rendkívül gyors, mégis viszonylag sokféle természetközeli élőhelytípust fellelhetünk. A városon keresztül folyik több kisebb ér, melyek közül a Sződrákosi-patak a legjelentősebb, három tavat is felduzzasztottak rajta, ezek ma rekreációs célokat szolgálnak (horgászat, időlegesen strand). A tavak és patakok környékén (városi léptékkel mérve) jelentős természetközeli növényzet található: öreg, őshonos fák alkotta erdőfoltok, fasorok, rekettyefüzes cserjések, nádasok, láprétek. Külön említést érdemel az Álomhegyi-tó, amelyet (ha jól tudom) 2012-ben kezdtek ásni a város külterületén. Az eredetileg víztározónak induló beruházás szerencsére azóta csak lassan halad, a tavat gyakorlatilag a vízi élővilág meghódította, a partját nád, gyékényfajok és más mocsári egyszikűek, füzek és nyárak uralják. A tó körüli munkálatok nyomán változatos homokformációk jöttek létre, részben ezeken is megindult a növényzet térhódítása, másutt partifecske- és gyurgyalag-költőhelyek alakultak ki. A város külterülete mozaikos, aránylag nyílt kultúrtáj, amelyet kis- és nagytáblás szántók, felhagyott gyümölcsösök, homokpusztagyepek és lápi-mocsári élőhelyek maradványai, parlagok, jellegtelen gyepek, idegenhonos fafajok (akác, ostorfa, fekete- és erdeifenyő) uralta fasorok és erdőfoltok, ültetvények, állattartó telepek (lovarda, hodályok, legelők, állatkert) alkotnak. Tartozik a városhoz egy nagyobb erdőterület is a Gödöllői-dombságba nyúlóan, de ezt intenzíven művelik. A terület fészkelő madárfaunája nem különösebben gazdag. Az erdei fajok aránylag ritkák, talán a fekete harkály, a füleskuvik és a léprigó érdemel említést. A nyílt és mozaikos élőhelyek fajai, valamint a lakott területek, kertek madarai már sokkal jellemzőbbek, pl. a vadgerle, parlagi pityer, erdei pacsirta, hantmadár, rozsdás csuk a jobbak közülük. Az Álomhegyi-tónál néhány egész jó faj is rendre előkerül költési időben, pl. bölömbika, függőcinege, kis vízicsibe, kendermagos réce.

Az Álomhegyi-tó a legfontosabb vízimadár-élőhely a környéken

Mindezzel együtt a fajok döntő része vonulása során bukkant fel Veresegyházon. Különösen meglepő, hogy az Álomhegyi-tónak nem túl nagy kiterjedése ellenére mennyi vizes élőhelyekhez kötődő madarat köszönhetünk. Csak a legérdekesebbek: vörösnyakú vöcsök, feketenyakú vöcsök, kis kárókatona, nagy bukó, számos récefaj, apró, Temminck-, sarlós és havasi partfutó, erdei, réti, füstös, szürke, billegető- és pajzsoscankó, gólyatöcs, "normál" és kis sárszalonka, havasi és rozsdástorkú pityer. Itt került elő a térség legnagyobb ritkasága, 2 példány citrombillegető 2019 tavaszán. Vonuló énekesekhez (pl. poszáták, füzikék, királykák, légykapók) bárhol lehet szerencsénk, de ezekre is a tavakhoz közeli erdőfoltok és cserjések a legjobbak. A költési időn kívül a patakokon rendszeres a hegyi billegető, ritkábban átrepülőként pedig a keresztcsőrű. Ragadozókból egerészölyv, karvaly, vörös vércse, kabasólyom, néha barna rétihéja fészkel a területen, a közelben darázsölyv és héja is, de vonulóként vagy kóborlóként egész jó fajok előkerültek már: parlagi sas, békászó sas, halászsas, rétisas, vörös kánya, barna kánya, vándorsólyom, kék vércse, kékes rétihéja. Rendszeres átvonuló a fekete gólya, a daru, a nagy lilik és a nyári lúd is.

Gólyatöcsök az Álomhegyi-tó kotrásán
Az összegzés előtt megérzésemre hagyatkozva még úgy sem néztem ki 171 fajt a területből, hogy a fajlistát átböngészve kiderült, 10 alatti azoknak a fajoknak a száma, amelyeket én nem láttam. Kis szerencsével és odafigyeléssel még 6-7 faj simán bejöhet a gyakoribbak közül, afelett viszont már csak ritkaságokkal bővülhet a lista. A 171 faj mindenképpen elég magas ahhoz, hogy akit érdekelnek a madarak, az ne legyen rest a távcsövet magánál tartani, hátha előbb-utóbb a 200-as álomhatárt is elérjük.