Translate

2020. augusztus 29., szombat

Flóra Konferencia ELHALASZTVA

A konferenciaszervezők levelét továbbítom a Caltha természetvédelmi-botanikai levelezőlistáról:

Kedves Kollégák!

A ma délutáni kormányinfón elhangzottak alapján úgy döntöttünk, hogy a XIII AFVK konferenciát határozatlan időre elnapoljuk.
Továbbra sem tettünk le a konferencia megszervezéséről, de a járványügyi helyzet nagyon bizonytalanná vált és természetesen lezárt határokkal sem tudjuk a terveknek megfelelően nemzetközivé tenni a konferenciát.

Megértéseteket köszönve és további kitartást kívánva,

Üdvözlettel:

A szervezők


Reménykedjünk, hogy hamar megszabadulunk a koronavírustól...

2020. augusztus 14., péntek

SciRev.org - szólj be a lapnak!

A tudományos munka nélkülözhetetlen eleme az eredmények közzététele, amelynek elfogadható formai és tartalmi színvonalát a szakmaibeliek általi ellenőrzés ('peer review') gyakorlata garantálja. Ez nagy vonalakban úgy zajlik, hogy megírjuk az eredményeinket egy kézirat formájában, beküldjük egy folyóiratnak leközlésre, ők ezt meghívott szakértőkkel leellenőriztetik, ami alapján kapunk egy döntést arról, hogy elfogadják a kéziratot, javításokat kérnek, vagy elutasítják. Ha azonnal nem utasítanak el, akkor a javítási lépések általában többkörösek, gyakran két-három újra-beküldés után kapunk elfogadó választ a laptól, vagy még akkor sem. A bírálati procedúra aránylag lassú, a saját cikkeim esetén átlagosan 12-14 hónap telt el az első beküldés és az elfogadás között. A késlekedés főleg akkor bosszantó, amikor hónapok, netán még hosszabb idő után kapunk elutasító választ, mivel olyankor a nulláról kell indulnunk egy másik lapnál. Az idő márpedig kulcskérdés, hogyha a kutatási projektek is néhány éves időtartamúak, továbbá a személyes teljesítményünket évente értékeli a munkahelyünk. Emellett a bírálat lényege, hogy csak a szakma szigorú kívánalmainak megfelelő cikkek jelenhessenek meg, amelyről végül a szerkesztő dönt a bírálatok alapján. Kedvezőtlen döntés esetén a szerzőnek nagyon kevés eszköze van "fellebbezésre", még a bíráló vagy a szerkesztő hibái esetén is - a legbölcsebb ilyenkor, ha egy másik folyóiratnál próbálkozunk újra. Emiatt a bírálókkal és a szerkesztővel folytatott adok-kapok során nem idegen a kiszolgáltatottság érzése. Nem igazán volt eddig olyan nyilvános fórum tudtommal, ahol egy felháborító eljárásmód vagy bírálat nyilvánosságot kaphatott volna, vagy egyáltalán bármiféle értékelést, visszajelzést adhattunk volna szerkesztői-bírálói munkáról. Ezt az űrt próbálja betölteni a SciRev.org nevű oldal.


A SciRev-en értékeléseket láthatunk az egyes folyóiratokról. Az értékeléseket kutatók írják egy-egy cikk-beküldés utóélete alapján. Tartalmazzák a beküldéstől a szerkesztői döntésig szükséges idő hosszát, a döntés kimenetelét, a bírálat színvonalát, plusz egy rövid szöveges értékelést. Regisztrált felhasználók küldhetnek is be ilyen értékeléseket. A sok értékelés alapján kirajzolódó adatok arra hivatottak, hogy segítsék a szerzőket a folyóirat-választásban, a szerkesztőket pedig a munkájuk színvonalásnak és sebességének emelésére ösztökéljék. Az értékelések száma egyelőre elég alacsony, emiatt a statisztikák is torzak, de remélem, mielőbb én is hozzá tudok járulni. Nyilván van egy olyan torzítás is az adatokban, hogy az elégedetlenséget az emberek szívesebben tálalják ki, mint az elégedettségüket, emiatt vélhetően pesszimistábbnak tűnnek a valóságnál.

Érdekességképpen itt vannak az ökológiai lapok adatai.

OFF: Aki nem ismerné, a cím áthallása innen jön: https://szoljbeapapnak.blog.hu/

2020. augusztus 12., szerda

Digitális herbáriumom

Noha van szakmai kimenete is számomra, a florisztikát (vagyis az adott területeken előforduló növényfajok listázását) elsősorban szabadidős tevékenységként űzöm: az egyéb terepmunkák, hobbitevékenységek, mindennapi teendők elvégzése közben talált növényfajok ismert adatait ki szoktam keresni a Flóraatlaszból, és ha netán nem látok pöttyöt abban a kvadrátban, ahol rábukkantam, akkor örülök egy kicsit, néha nagyon. Roppant szórakoztató időtöltés, csak ajánlani tudom, írok rá néhány példát. Idén Nógrád községbe költöztünk a családommal. Az újonnan elfoglalt kertünkben egy Északi-középhegységre új faj várt minket (Aphanes arvensis), de rajta kívül is találtam már két kistáj léptékben nagyon kevés adattal rendelkező fajt, és kb. 10 újat a flóratérképezési kvadrátra - csak a kertben. Munkába menet figyeltem fel arra, hogy a 2-es és a 2104-es utak mentén a Szendehelytől Vácrátótig sokfelé jelen van a Cuscuta campestris - de adata szinte sehonnan nem volt. Szintén kocsiból szúrtam ki két helyen is a sóvirág (Limonium gmelinii) megtelepedéseit. Érdemes tehát mindig résen lenni, és egy percre sem azt hinni, hogy a flóránk maradéktalanul feltárt lenne (FRISSÍTÉS: beleértve a legutóbbi felmérés utáni új megtelepedéseket - ld. Anikó megjegyzését a bejegyzés alatt). (Megjegyzendő, hogy előfordulhat, hogy a Flóraatlaszban bizonyos ismert előfordulások nincsenek benne, pl. mert nem lokalizálták őket pontosan, vagy még nem dolgozták fel a releváns irodalmat. Ettől még az adat leközlése fontos.) Természetesen a publikálatlan adatok meg fognak jelenni cikkben is.
Vöröslő ligetszépe (Oenothera glazioviana) - szintént kocsiból "lett meg"

Az érdekesebb adatok dokumentálása céljából létrehoztam egy képgyűjteményt a Flickr oldalamon "Digitális Herbárium" címmel. Tudom, tudom, az igazi az lenne, ha valódi herbáriumot készítenék - ez is szándékomban áll, de egyelőre a könnyebb végét fogom meg a dolognak és maradok a fotóknál. A már leközölt és a még publikálatlan adataimhoz kapcsolódó fotókat is fel szeretném tenni, de elég sok hosszú téli este és álmatlan éjszaka szükségeltetik az albumaim átböngészéséhez, úgyhogy nem egykettőre lesz kész. A fotókhoz természetesen minden hozzászólást szívesen fogadok.

2020. június 19., péntek

"Methods in Vegetation Science" - módszertani cikkrovat az IAVS folyóirataiban

A Journal of Vegetation Science-ben és az Applied Vegetation Science-ben indult egy rovat "Methods in Vegetation Science" címmel, amely a módszertani cikkeket állítja reflektorfénybe. A cikkgyűjteménybe visszamenőlegesen 2018-tól kezdődően válogattak publikációkat, és ezeket szabad hozzáférésűvé tették. Örömmel láttam, hogy a válogatásba bekerült a 2018-ban megjelent "Joint optimization of cluster number and abundance transformation for obtaining effective vegetation classifications" című cikkünk.



A jövőben új kéziratokat is lehet ide benyújtani. Ezzel párhuzamosan elindult a "Methods" mint új cikktípus, amelybe új módszerek leírásait, régi és új módszerek összehasonlító tesztjeit, valamint más tudományterületeken fejlesztett módszerek vegetációtudományben történő hasznosításait várják.

2020. június 11., csütörtök

Flóra Konferencia 2. körlevél


A járványhelyzet okozta bizonytalanság csökkentével megérkezett a XIII. "Aktuális Flóra- és Vegetációkutatás a Kárpát-medencében" nemzetközi konferencia, röviden "Flóra Konferencia" második körlevele, benne a regisztrációval és programokkal kapcsolatos információkkal. Itt érhető el magyarul és angolul. A konferencia blogja pedig innen nyílik.

2020. június 9., kedd

Új cikk a mocsári legeltetésről az AGEE-ben - avagy mit szeretek legjobban a főkomponens-analízisben?

Biró Marianna első-, Babai Dániel utolsószerzőségével, a Molnár Zsolt vezette Hagyományos ökológiai tudás kutatócsoport tagjaival és kutatási partnereivel megjelent egy cikkünk a mocsári legeltetésről az Agriculture, Ecosystems & Environment nevű folyóiratban. A mocsarak ritka fajok és életközösségek formájában kiemelkedő természeti értékeket őriznek, mindeközben igen sérülékeny rendszerek is. Hagyományos és természetközeli használati módjuk a legeltetés, ezen keresztül viszont két érdekcsoport, a pásztoroké és a természetvédőké találkozik. Kettejük szemléletének összevetése, a lehetséges együttműködési és konfliktuspontok felderítése kulcsfontosságú a legeltetés mint a mocsári élőhelyek természetvédelmi célú kezelése szempontjából. A kutatásban azt vizsgáltuk, hogy három kárpát-medencei régió legeltetett mocsaraiban hogyan változnak bizonyos botanikai, természetvédelmi és legelőminőségi változók a legelésintenzitási grádiens mentén, továbbá mit tekintenek "jó" legelőnek a pásztorok és a természetvédelmi szakemberek. A három régió a Hortobágy, a Tőz folyó ártere a Partiumban (Románia), valamint a Bosut folyó ártere a Vajdaságban (Szerbia), az első kettőt marhával, utóbbi disznóval legeltetik. A vizsgálatba a kutatástervezéskor csöppentem bele, majd az adatelemzésnél vettem még benne részt. A terepmunkát a csapat többi tagja végezte. Ők egy nedvességi és legelésintenzitási grádiens mentén 90 cm átmérőjű mintakörökből álló transzektekben vettek fel növényzeti, természetvédelmi, valamint felszínborításra vonatkozó változókat, összesen 17-et. Ezek alapján később diverzitási és a növényzet szerkezetére vonatkozó mutatókat is számoltunk, ezek is a transzektek jellemzőiként szerepeltek. Emellett 15-15 pásztorral és természetvédővel interjús adatgyűjtést is végeztek azzal kapcsolatban, hogy az egyes változók különböző állapotairól mit gondolnak a maguk szempontjai alapján. A részletesebb módszertan természetesen a cikkben elérhető.

Szürkemarhával legeltetett mocsár a Hortobágyon (fotó: Molnár Zsolt)

Az elemzésekben a mintavételi egységek legeltségének mértéke szerepelt volna magyarázó változóként. Igen ám, de ilyet terepen nem lehet felvenni - a "legeltség" önmagában nem mérhető, hiszen a legelés egy jóval komplexebb jelenség a biomassza eltávolításánál. Egyrészt, a legelés többnyire szelektív, nem egyforma mértékben eszik a jószág minden növényfajt. Másrészt, az állat jelenléte taposással és trágyázással is jár, ami közvetlenül és a talajtulajdonságok megváltozása miatt közvetetten is hat a növényzetre. Ráadásul a különböző állatfajok (sőt, fajták) különbözőképpen legelnek. A pásztorok maguk osztályozták ugyan a legeltségi fok szempontjából a mintavételezett foltokat, de ez szubjektív, ráadásul ordinális skálájú változó, nem alkalmas kvantitatív elemzésre. A terepen dolgozó kollégák ezért kiválasztottak további, sokkal jobban számszerűsíthető indexeket, amelyek nyilvánvalóan korreláltak a legelési intenzitással. Ilyen volt például a talajon a taposott felszín százalékos borítása, a rágásnyomok gyakorisága a növényeken, valamint a növényzet alacsonyabb szintjeinek borítási aránya a felsőbb szintekéhez képest. Hogyan csináljunk ebből egyetlen, értelmes változót? Itt jön be a képbe a legegyszerűbb ordinációs módszerek klasszikus tankönyvi példája, a főkomponens-analízis (PCA, principal components analysis).

Diverz, legelt mocsárszél (fotó: Biró Marianna)

Az ordinációs módszerek lényege, hogy a sok változóval leírt mintánk teljes változatosságát megpróbáljuk minél kevesebb változóval minél nagyobb hatékonysággal leírni. Úgy is mondhatnánk, arra törekszünk, hogy a minta változatosságát minél kevesebb új, mesterséges változóba "sűrítsük", miközben legfeljebb jelentéktelen mennyiségű, vagy csak irreleváns információt veszítünk. Az új változók, az ordinációs tengelyek, a módszerek többsége esetén "fontossági" sorrendben vannak: az első magyarázza a legtöbb változatosságot, a második kevesebbet, stb. Elméletünk szerint a fontosabb tengelyek felfedik a mintában rejlő legfontosabb grádienseket. A tengelyek a módszerek többségénél ortogonálisak (függetlenek, térben derékszöget zárnak be). A főkomponens-analízis logikája, hogy az első ordinációs tengelyt (komponenst) úgy hozza létre, hogy az a lehető legnagyobb mértékű korrelációt mutassa az eredeti változókkal. A másodikat pedig úgy, hogy az eredeti változóknak az új változóval nem korreláló változatosságával korreláljon. A PCA-ról bőségesen lehet magyarul olvasni Podani (1997) könyvében, de főleg angolul sok más helyen is (Google segít). A lényeg, hogy a PCA-tól az alábbiakat kapjuk:
- koordináták minden objektumhoz az ordinációs tengelyeken (komponenseken);
- a tengelyek sajátértékei (ezek a "fontossági értékek", az összvariancia rájuk eső részei);
- az eredeti változók koordinátái;
- az eredeti változók hozzájárulásának méretéke az egyes tengelyekhez.

A PCA leggyakoribb alkalmazási módja, hogy az első két tengely függvényében ábrázolják az objektumok pontfelhőjét, és erre gyakran ráteszik a változókat is nyilak formájában. Mi emellett a módszer azon tulajdonságát használtuk ki, hogy az ordinációs tengelyek az eredeti változók olyan kombinációi, amelyek az összvarianciát a leghatékonyabban képezik le minél kevesebb tengelyen. Ebben az elemzésben azt feltételeztük, hogy a legelésintenzitási indexek varianciájának "közös" része, vagyis amivel mindannyian korrelálnak, jól leírja a tényleges legelési intenzitást. Kézenfekvő megoldásnak ígérkezett, hogy az indexekkel mint változókkal számoljunk egy PCA-t, és tekintsük az első komponenst a keresett legelésintenzitási változónak. Az így kapott változó átlaga 0, az erősen legelt mintaegységek pozitív, a kevésbé legeltek negatív értéket kaptak. Ez a változó 90% feletti arányban alátámasztotta a pásztorok által becsült legelési grádienst, csak annál jóval finomabb, numerikus skála használatát tette lehetővé. Az első PCA tengelyt már tudtuk használni egyéb regressziós és korrelációs vizsgálatokban a legelési intenzitás folytonos változójaként.
Amikor tehát több változóval írunk le egy nehezen megfogható jelenséget, grádienst, akkor érdemes az első, vagy akár (ha értelmezhető) az első néhány PCA tengelyt használnunk az eredeti változók helyett. Kedvelem ezt a megoldást, mert igen hatékonyan egyszerűsíti le a bonyolult mintákat kevés számú új változóra (a komponensekre), és emeli ki a "lényeget", amennyiben az eredeti változók között lineáris az összefüggés; a komponensek pedig új változókként szerepelhetnek bemeneti adatként további elemzésekben. Szintén jó olyankor, amikor a változóink eltérő, vagy valamilyen számunkra kedvezőtlen skálával rendelkeznek. Pl. Lhotsky et al. (2016) cikkünkben a fajok nominális skálán felvett, de részben ordinálisként is értelmezhető tulajdonságait (életforma-típusait) alakítottuk át egy egyévesektől hosszú életű évelőkig terjedő, folytonos skálára, amit aztán jóval rugalmasabban tudtunk használni az elemzésekben. Ebben a szerepében a PCA egy adattranszformációs módszernek is tekinthető. Érdemes tehát leporolni néha a jó öreg PCA-t, minden ordinációs módszerek ősatyját/ősanyját. :)
Az R-ben többféleképpen is el lehet érni, pl. a stats csomag princomp vagy prcomp függvényeivel, de a vegan csomag rda parancsa is PCA-t csinál, ha nem adunk meg magyarázó változót. Én az utóbbit szoktam használni.

Három ábra a PCA kapcsán a hortobágyi mintaegységekre. Magyarázat alább

Ábramagyarázat:
PCA biplot: így hívják azt, amikor az objektumokat és a változókat egyszerre ábrázoljuk az ordinációban. A két tengely az első két komponens (PC1, PC2). A kék körök a mintaegységek, a piros nyilak a változók, mellettük a nevük rövidítésével (rágottság, az alsó növényzeti szintek borítási aránya, valamint taposottsággal kapcsolatos indexek). A piros nyilak eléggé egy irányba mutatnak, ami arra utal, hogy pozitívan korrelálnak. Mind hegyesszöget zárnak be az első tengellyel, ez a vele való erős korrelációra utal.
Screeplot: ez mutatja meg az ordinációs tengelyek által magyarázott variancia mennyiségét, vagyis a tengelyek fontosságát. Látható, hogy az első tengely messze-messze fontosabb a többinél, gyaníthatóan ez "fogja meg" a tényleges legelési intenzitás grádiensét.
Harmadik ábra: itt összehasonlítom egy boxploton a legelésintenzitást mutató PC1 értékeit a pásztorok által becsült intenzitással. Az egyezés tökéletes.

Az elemezéseinkkel megmutattuk a növényzeti változók összefüggését a legelési intenzitással, valamint azt, hogy az egyes változókról mit gondolnak a pásztorok és a természetvédők. A kutatás fontos tanulsága, hogy nem volt olyan növényzeti változó, amelyet a két érdekcsoport kifejezetten ellentétesen ítélt volna meg. Mindkettejük számára kedvező jelenség volt például az alacsony növényzet: a pásztor szempontjából pozitív, hogy ebben az állat könnyebben mozog, a zsenge növények pedig jobb táplálékot adnak, a természetvédő számára pedig a nyíltabb talajfelszínen előforduló ritka, kompetícióra érzékeny fajok, valamint a talajon (vagy iszapon) táplálkozó madarak jelenléte kívánatos. A madarak jelenlétét egyébként a pásztorok is pozitívan ítélték meg, valószínűleg kulturális okokból. A védett és ritka fajok jelenléte a természetvédők számára (nyilvánvalóan) pozitív jelenség, míg a pásztorok számára közömbös. Az eredmények alátámasztják azt, hogy a hagyományos módon gazdálkodó ember és a természetvédők szempontjai egymást kiegészítve és erősítve segíthetik elő a természetközeli élőhelyek kedvező állapotának elérését, fenntartását.

Disznó által túrt iszapfelszín mételyfűvel (Marsilea quadrifolia) és tóalmával (Ludwigia palustris) a Bosutnál (fotó: Biró Marianna)


A cikk elérhetősége, összefoglalója (még három hétig ingyen olvasható):


Highlights

• Wetland habitat quality indicators of conservationists and herders were compared.
• Key indicators were tested along a gradient of ungrazed to heavily grazed sites.
• There were no key indicators where the two groups had opposing preferred trends.
• Vegetation height, shrub and litter cover decreased with grazing intensity.
• Forage grasses and frequency of rare mud species increased with grazing intensity.

Abstract

Wetland grazing by livestock, once widespread throughout Europe, is increasingly used in conservation management. To avoid conflicts and enable cooperation between wetland users and conservationists, habitat quality indicators relevant to both stakeholder groups would be useful. We aimed to identify which indicators of grazed wetland habitat quality are important to the two groups, and which are the preferred trends for these indicators along a grazing intensity gradient.
We conducted free listing interviews with 15 conservationists and 15 herders to identify the key indicators of well managed, extensively grazed wetland habitats. To check the practical ecological relevance of these indicators, vegetation surveys were performed along a gradient from ungrazed to heavily grazed stands (45 sites) in three countries: Hungary, Romania and Serbia.
Positive trends for herders included increases in useful forage grasses and decreases in tall-growing marsh species; for conservationists, increases in wetland birds, protected and threatened plant species, habitat heterogeneity, and patches of open vegetation were all positive. Grazed marshes had lower vegetation cover and height, less litter cover and fewer shrubs. The proportion of open surfaces and the frequency of rare mud species and protected species increased along the grazing intensity gradient. As grazing intensified, 73% of the 15 vegetation attributes assigned to the indicators changed in a ‘positive’ direction, half of them significantly, showing the benefits of extensive but patchy heavy grazing.
Despite differences in perceived benefits, there were no opposing preferred trends for any of the studied indicators, so patchy, occasionally and locally intense or heavy wetland grazing by livestock in these landscapes was beneficial for herding and conservation alike. In the situation of mosaic-like, carefully herded extensive grazing, there was no trade-off between conservation management and utilisation.

Graphical abstract

forrás: Agriculture, Ecosystems & Environment



2020. március 20., péntek

Vegetációosztályozás növényi jellegek alapján - új cikk a JVS-ben, és ami mögötte van

Megjelent a lengyelországi üde és nedves gyepi növényzet jellegalapú osztályozásáról szóló cikkünk a Journal of Vegetation Science-ben. Ez a cikk a Polonez ösztöndíjas időszakom fő terméke, ezért kicsit bővebben mesélek róla.

Mezofil gyepek a Szudétákban (fotó: Zygmunt Kacki)

Az ökológia utóbbi 10 évének slágertémája a jellegalapú megközelítésé (jelleg = 'trait'). Ez abban a felismerésben gyökerezik, hogy az ökoszisztémák alapvető tulajdonságait nem az határozza meg, hogy az őket alkotó élőlények mely fajokhoz tartoznak, hanem az, hogy milyen jellemzőkkel bírnak. Persze, a jellemzők öröklődnek, ezért nem függetlenek a faji hovatartozástól, de nem igényel bővebb magyarázatot, hogy vannak egymáshoz hasonló, és vannak jobban különböző fajok. A fajalapú megközelítés minden fajt maximálisan különbözőnek lát, ezért a fajok közötti graduális változatosságot elhanyagolja. Ezzel akkor van gond, amikor egy elemzés során olyan mintázatot tárunk fel, ami a kelleténél nagyobb jelentőséget tulajdonít a faji hovatartozásnak. A vegetációosztályozás kontextusában a gyakorlat szempontjából gyakran eléggé mindegy, hogy egy magassásréten a Carex acutiformis, C. gracilis és C. riparia (három magas termetű, igen hasonló felépítésű, nedves réteken és mocsarakban élő sásfaj) közül melyik az uralkodó. Ennél sokkal lényegesebb eltérést jelent, ha egy mocsárréten a kétszikűek (pl. Veronica longifolia, Euphorbia palustris) uralkodnak. Amikor fajalapú osztályozásokat szeretnénk a gyakorlatba implementálni, gyakran kimondva-kimondatlanul korrigálunk erre a jelenségre azzal, hogy például ha két típus csak hasonló fajokban tér el, azokat összevontan kezeljük. Ezek a korrekciók azonban ritkán történnek reprodukálható, objektív módon.


Hasonló kinézetű, nagy darab sásból van több faj is - mocsári sás (Carex acutiformis)

A gyakorlat felől "érezzük" általában, hogy a faji szinten jelentkező eltérések sok mindennek köszönhetők, és gyakran olyan háttértényezőkkel állnak összefüggésben, amik adott helyzetben nem relevánsak, hanem inkább a tájtörténet számlájára írhatók. Nyilvánvaló a szükség olyan vegetációs változókra, amelyek a fontos környzeti grádiensekre robosztusabb módon reagálnak, mint a fajok. 2016-ban jött az ötlet, hogy a jellegalapú vizsgálatok eszköztárát a vegetációosztályozás módszertanával házasítva megpróbáljak olyan robosztus osztályozásokat csinálni, amik a fajalapúaknál jobban megfelelnek a legtöbb gyakorlati kívánalomnak, mert szorosabb kapcsolatban vannak az ökoszisztémák főbb tulajdonságaival. Pályáztam rá OTKA (NKFIH) posztdoktori pályázatot, de nem nyertem. Ekkortájt kérdezték a lengyel kollégák, hogy nem mennék-e ki hozzájuk egy hosszabb-rövidebb időre. Konkrétum és forrás híján erre ködös válaszokat adtam eleinte. Nem sokkal később azonban már pályázati lehetőséggel hívtak. Ez a Polonez ösztöndíj volt, ami egy Marie Curie ösztöndíjnak nagyjából mindenben megfelelő, csak a Lengyel Tudományos Központ által odaítélt, Lengyelországban végzendő kutatási program. "Miért ne próbálnám meg?" - gondoltam, és az esélytelenek nyugalmával az OTKA-n sikertelen pályázatomat kis változtatásokkal lengyel körülményekre alkalmazva, a rövidebb megpályázott időszak miatt kicsit megkurtítva beadtam. Pár hetet dolgoztam vele legfeljebb. Nem mertem volna nagy tételben fogadni sikeremre, ezért párhuzamosan adtam be újra hazai pályázatokat is. Teltek a hetek, hónapok, a bírálók dolgoztak. A Polonez értékelése kétkörös. Az írásbeli anyagok elbírálása után az első valamennyit "behívják" egy szóbeli interjúra, persze, ez Skype-on zajlik. Meglepetésemre engem is beválogattak, 15-20 percben kellett elmondanom a pályázatom lényegét, aztán válaszolni a bírálók kérdéseire. Éreztem, hogy aránylag jól ment, de hát tudni lehetett, hogy ez egy erős mezőny, a kincstári optimizmusomon felül nem sok fogódzóm volt. Aztán jött a megdöbbentő értesítés, hogy nyertem. Közben kaptam a nyertes hazai pályázatok híreit is, ezeket részben lemondtam, részben elhalasztottam. 2017 őszén Wroclawban találtam magam a bővülő családunkkal együtt.

Wroclaw impozáns belvárosa - volt ez ennél szebb is, de hol a fotóm róla???

A projekt fő célja a lengyel üde és nedves gyepek jellegalapú osztályozásának elkészítése, valamint a típusok jellemzése volt funkcionális jellemzők (akkor főképp a diverzitás és a redundancia érdekelt) szempontjából. Egy ilyen munkának a legkínzóbb és legkritikusabb része a szükséges adatbázisok összerendezése. Hogy ez megtörténhetett, azt a lengyel együttműködőknek, Zygmunt Kackinak és Grzegorz Swachának köszönhetem. Kétféle adatmátrixszal dolgoztunk: a lengyel vegetációs adatbázisból származó ~20 000 cönológiai felvétellel, illetve a LEDA-ból és a CLO-PLA-ból származó növényijelleg-adatokkal. A kettő összefésülése, a fajlisták egységesítése, a hibák manuális kiszűrése és javítása főképp Grzegorz érdeme volt.
A célfolyóiratnak a Journal of Vegetation Science-et néztem ki. A kézirat első verziója azonban jóval leíróbb volt, mint ami végül megjelent. A típusokról aránylag hosszú ismertetéseket írtunk, és ez nem igazán tetszett sem a bírálóknak, sem a szerkesztőnek. Valójában ez érthető, hiszen a JVS inkább az általánosságokat és a koncepcionális eredményeket szereti az osztályozó cikkekben is. Úgyhogy jelentősen redukáltuk a kéziratban ezeket a részeket, helyette betettünk jobban általánosítható, modellszerűbb elemeket. Így került a cikkbe például a jellegalapú és a fajalapú osztályozás statisztikai összehasonlítása (amely amúgy nem igazán konkluzív, írjuk is a diszkusszióban, de az egyik bíráló kifejezetten kérte, úgyhogy megkapta), valamint az 'influence index', amivel az egyes fajoknak az osztályozásra gyakorolt hatását számszerűsítettük. Utóbbit a témáról szóló korábbi előadásaimban már mutattam, csak a cikkhez nem éreztem fontosnak először. A főszövegből száműzött leírások egy része az appendixben kötött ki. Végül bő egy és negyed év és 3 bírálati kör kellett az elfogadáshoz, ami átlagosnak mondható ennél a folyóiratnál.

Mit ad(hat) a cikk szakmailag? A jellegalapú osztályozás mint ötlet felmerülése nem véletlen és nem váratlan, hiszen osztályozásokat sokféle célra használnak, általános tendencia a növényi jellegek alkalmazása fajok helyett, és igyekszünk minél több mindent formalizálni statisztikai módszerek segítségével. Olyannyira, hogy Hérault és Honnay (2007) csináltak már ilyet, csak sokkal kisebb mintával, sokkal lokálisabb kérdésen dolgoztak. Talán ennek is köszönhető, hogy a cikkük aránylag észrevétlen maradt mind a traites, mind a klasszifikációs kutatói közösség számára - én magam is csak úgy értesültem róla, hogy az egyik szerzőt megkaptam bírálónak, és vállalta a nevét. :)
Az elemzés egy megkerülhetetlen pontja a felvételek közti disszimilaritások számszerűsítése. Erre a célra már számos módszert javasolt a témában aktív néhány szerző, ezeket azonban ekkora mintára rettentő időigényes kiszámolni. Úgy döntöttünk, hogy egyszerűen vesszük minden felvétel súlyozott átlagát (CWM, 'community weighted mean') minden traitre mint változókra, majd ezek között egyszerű euklidészi távolságot számolunk. Egyszerű, de hatékony megoldásnak tűnt, ami a későbbi, jelenleg is folyamatban lévő teszteken is jól teljesít. A CWM-et a traites ökológusok igen változatosan ítélik meg, a bírálatokban is kaptunk kritikát emiatt. A lényeg az, hogy a CWM egy aggregált mérőszám, és a közösségeknek az adott traitgrádiens mentén felvett átlagos pozívióját mutatja meg robosztus módon. Nagy körültekintéssel alkalmas csak hipotézistesztelése a trait-környezet kapcsolatról, nem mutatja ki a diverzitásban jelentkező változást, továbbá nüansznyi különbségeket nem érdemes benne túlértelmezni. Mi e három célra nem használtuk a CWM-et, szerintem korrekten jártunk el.


A közönséges lizinka (Lysimachia vulgaris) uralta típust csúnyán félreosztályozta a Ward-féle módszer, de a REMOS helyre tette

Szintén kardinális kérdés volt az osztályozási algoritmus megválasztása. Euklidészi távolságokkal dolgozván a Ward-féle módszer mellett tettük le a voksunkat, mert ez hasonló méretű és szférikus alakú csoportokat (vagyis két dimenzióban köröket) különít el - ez egy előnyös tulajdonság általában. Ugyanakkor azt tapasztaltuk, hogy a fenti csoportalakot kicsit túlerőlteti a módszer, emiatt a sok, igen jól értelmezhető csoport mellett egy-két egyértelműen heterogén klaszter is adódott. Eleinte ezeket elfogadtam osztályozási hibának, aztán inkább azon voltam, hogy találjak (vagy kitaláljak) valami módszert az osztályozás formalizált, statisztikán alapuló kijavítására. Így született meg a REMOS nevű módszer, amiről gyorsan írtunk egy preprintet a bioRxivra, amit így már tudtunk hivatkozni. (Jelenleg bírálat alatt van.) Így már kimondottan jól értelmezhető és módszertanilag konzisztens lett a klasszifikáció.
A kapott típusok elsősorban a domináns fajok szerint különültek el, főleg úgy, hogy a sajátos jellegkombinációval rendelkező fajok uralta típusok markáns csoportokat alkottak, míg a kiegyenlített tömegességi eloszlású, vagy nem egyedi jellegkombinációjú fajok uralta típusok nagy, fajkompozíció és ökológiai háttér szempontjából heterogén klaszterekként tűntek fel. Lett például saját típusa a franciaperjének (Arrhenatherum elatius), az erdeikákának (Scirpus sylvaticus), a szittyóknak (Juncus spp.) és a fehér tippannak (Agrostis stolonifera). Elég jól elkülönültek az erősen legeltetett és taposott gyepek a magasabb füvűektől, amiket inkább kaszálnak.
Az 'influence index' egy szemléltető eszköznek indult, amivel az osztályozásra nagy hatást gyakoroló fajokat akartam nagyobb betűmérettel feltüntetni egy ábrán. Maga az index a faj funkcionális egyediségének és az abundanciája szórásának a mértani közepe. A funkcionális egyediséget az összes faj átlagos traitértékétől vett távolsággal számszerűsítettem. Mindkét összetevőt 0 és 1 közé standardizáltam. Végül is valóban szépen és egyszerűen mutatja, hogy azoknak a fajoknak lesz nagy hatása az osztályozásra, amelyek abundanciája nagyon változó, és amelyek mindemellett sajátos jellegkombinációval bírnak.

Egy funkcionálisan egyedi faj, a közönséges erdeikáka (Scirpus sylvaticus) uralta mocsárrét (fotó: Grzegorz Swacha)

Hogyan tovább? Nagyon hasonló témán dolgozom, csak lengyel helyett kiskunsági gyepekkel. A lengyel adatbázis földrajzilag nagy területet ölelt fel, de a környezeti változatosság nem volt benne nagyon nagy semelyik grádiens mentén. A Kiskunságban másképp van, itt a nedves rétektől egészen a félsivatagias nyílt homokpusztagyepig terjed a minta lefedettsége, viszont lényegesen szűkebb területet reprezentálnak majd a felvételek. Ez érdekes különbséget jelenthet, kíváncsian várom, mennyi új tapasztalatot nyújt majd. Egyes alapvető lengyel tapasztalatok bizonyára érvényesek lesznek, például a domináns és funkcionálisan egyedi fajok fontossága, de az már kevésbé egyértelmű, hogy a fajkompozíciós mintázattal ez mennyire vág egybe. Nem kérdés a jellegek kiválasztásának kulcsszerepe sem. Nagy érdeklődéssel várom továbbá, hogy jellegalapú osztályozások a gyakorlatibb felhasználási célokat mennyire elégítik ki.

A cikkről írtunk egy könnyen olvasható összefoglalót ('plain language summary'-t) az IAVS blogjára. Az eredeti publikáció hivatkozása, linkje és absztraktja:

Lengyel, A, Swacha, G, Botta‐Dukát, Z, Kącki, Z. Trait‐based numerical classification of mesic and wet grasslands in Poland. J Veg Sci. 2020; 31: 319– 330. https://doi.org/10.1111/jvs.12850



Abstract

Questions: What vegetation types can be distinguished on the basis of plant functional traits using numerical classification? How do they match syntaxonomical units?
Location: Poland.
Methods: Six thousand nine hundred and eighty‐five vegetation plots representing mesic and wet grasslands (Molinio‐Arrhenatheretea, Polygono‐Poetea) were retrieved from the Polish Vegetation Database. Plant functional trait data were assembled from the LEDA and Clo‐Pla databases for most species occurring in the data set. Community‐weighted mean for five traits were calculated for each plot: specific leaf area, canopy height, seed mass, bud bank index and clonality index. Plots were classified using Ward's method and iterative relocation based on silhouette widths. The clusters were interpreted and characterized on the basis of species and trait composition, functional diversity, functional redundancy, Ellenberg indicator values, and geographical distribution. The similarity between the trait‐based classification and the syntaxonomical assignment of plots is evaluated both statistically and by expert knowledge.
Results: Twelve clusters were distinguished. The classification mirrored the main gradients structuring grasslands in Poland, although, some vegetation types with the strong dominance of functionally unique species appeared more distinct than they are treated in syntaxonomy. Clusters did not differ significantly in functional diversity and redundancy. The differences of clusters in species and trait composition and environmental background are discussed.
Conclusion: The application of trait data and numerical methods is a promising approach for obtaining vegetation classifications. Such classifications can be in closer relationship with the most important ecosystem processes than floristic classifications because communities comprising different species but similar functional trait distribution are not separated. Trait‐based classifications match phytosociological units to a variable degree. Functional uniqueness and variation of abundance determines how individual species influence the delimitation of vegetation types using our approach.