Translate

2016. május 25., szerda

Idén sem találtam az ágas holdrutát a Mecsekben

Az ágas holdrutát (Botrychium matricariifolium) az ezredfordulón kihaltnak tekintették Magyarországon, miután korábban ismert termőhelyein (a Kőszegi-hegységben, a Zalai-dombságban, a Balaton-felvidéken, a Zempléni-hegységben) eltűnt, és máshol sem került elő évtizedeken keresztül (ld. a Vörös Listát). 2008 júniusában nagy meglepetésemre és örömömre a Mecsekben, a kisújbányai rétek felvételezésekor, egy mintakvadrátomban megtaláltam a kígyónyelvfélék családjába (Ophioglossaceae) tartozó haraszt egy példányát. A begyűjtése törvénysértő és etikátlan lett volna, ezért csak fotóval dokumentáltam az előfordulást. Erről a (talán nem túlzás azt állítanom, hogy) kisebb szenzációnak számító florisztikai felfedezésről írtam az egyik első (meglehetősen "zsenge") tudományos közleményem, amely 2009-ben jelent meg az Acta Botanica Hungarica folyóiratban.

Ágas holdruta (Botrychium matricariifolium)
Hosszúhetény-Kisújbánya, 2008. június 4.

A megtalálás óta többször, így idén is, kerestem a fajt az egykori lelőhelyen - sajnos eredménytelenül. Ez nem jelenti feltétlenül azt, hogy nem is volt jelen, mivel a kis termetű, talaj feletti levelet nem minden évben fejlesztő holdruták terepi megtalálása nem könnyű, és nekem csak a korábbi előfordulás közvetlen környezetének átvizsgálására volt időm.
A gyepen az elmúlt években sokféleképpen gazdálkodtak: hol lekaszálták, hol legeltették, és lehetett olyan év is, amikor egyik sem történt. Idén május közepén marhalegelés egyértelmű nyomai látszottak. Ez némi bizakodásra adhat okot, hiszen tapasztalatom szerint a legeltetett, üde gyepek alkalmas élőhelyek lehetnek a holdruták számára. Az azonban bizonyos, hogy a megtelepedést számunkra nehezen vizsgálható tényezők is meghatározzák: azon gombák jelenléte, amelyekkel a holdruták mikorrhiza-kapcsolatot létesítve felveszik a tápanyagot. Mindenesetre a legelés jótékony hatását látom abban, hogy egy korábbi látogatásom óta jelentősen visszaszorult a gyepen terjeszkedő siskanádtippan (Calamagrostis epigeios), viszont agár-sisakoskosborból (Anacamptis morio) többet találtam, mint korábban. Remélem, hogy hamarosan újra előkerül az ágas holdruta is, és a kisújbányai adat nem csak a véletlenszerű, eseti megjelenések számát gyarapítja.
Az alábbiakban közreadok néhány friss fotót a lelőhelyről és az ott élő fajokról.

A kisújbányai gyepek

A rövidre legelt gyepben tömeges a Trifolium campestre

Rigószegfű (Moenchia mantica)

Közönséges ínfű (Ajuga genevensis)

Agár-sisakoskosbor (Anacamptis morio)

Az ágas holdrutáról 2015-ben született egy bejegyzés a Botanikai Fórum blogján.

2016. május 13., péntek

A sóvirág a cseh flórában

Tavaly nyáron, az IAVS konferenciára menet, Brno közelében cammogtunk a kisbusszal a cseh autópályán vácrátóti és debreceni kollégákkal. A kocsiból észrevettem egy éppen virágzó sóvirágot (Limonium gmelinii) az útszélen. Magyarországon ez nem számítana különösebben érdekesnek, mivel szikes pusztáinkon helyenként tömeges ez a faj, és elég sok sziki fajunk terjedésnek indult az útszegélyeken a műutak sózása miatt. Néhány másodperc múlva viszont leesett a tantusz, hogy a szikes élőhelyekben szűkölködő Csehországban ez közel sem triviális, és a buszban ülő kollégák is megerősítették az adat potenciális érdekességét.

Magyar sóvirág (Limonium gmelinii subsp. hungarica) a Hortobágyon

Sóvirág virágzás előtt

A konferencián első utam Jiři Danihelkához, a Masaryk Egyetem herbáriumának kurátorához vezetett. Ő megerősítette, hogy az adat valóban érdekes, az utóbbi néhány évben került elő a faj Brno környékén forgalmas közutak, főleg autópályák szegélyein, de eddig nem publikálták. Megadtam neki a hozzávetőleges koordinátákat, ezek után ő kereste terepen, illetve a korábbi adatok szerzőivel is felvette a kapcsolatot. Az így felgöngyölített szálakból pedig most jelent meg egy cikkünk, amelyben a sóvirág csehországi adventív megjelenéséről számolunk be. Azt feltételezzük, hogy a sóvirág Magyarországról érhette el Csehországot, bár ezt bizonyítani nem tudjuk. A közlemény ingyenesen elérhető az interneten, azonban a potenciális olvasótábort bizonyára jelentősen megszűri az a körülmény, hogy csehül íródott (emiatt még én sem olvastam). Az összefoglalót és az ábraaláírásokat viszont angolul is megadtuk.


Abstract: The paper describes finds of Limonium gmelinii on the D1 and D2 motorways in southern Moravia (south-eastern part of the Czech Republic). Limonium gmelinii is a plant of continental halophytic vegetation, such as saline steppes and marshlands, with a large distribution range extending from south-eastern Europe over southern Ukraine, south-eastern European Russia to southern Siberia in the east and some parts of Central Asia in the south. It is reported here for the first time as a naturalized alien species of the Czech flora. Until now it has been known from four sites, of which one is situated on the D1 motorway near the village of Ostrovačice, west of the city of Brno (first recorded by J. Danihelka in 2009), and three on the D2 motorway southeast of Brno, near the villages of Otmarov, Opatovice and Rakvice (first recorded by P. Kocián in 2013 but already recognizable on Street View photographs of Google Maps from August 2009). The Ostrovačice site, harbouring a single specimen, is the only place where L. gmelinii is found at the road verge under steel beam barriers. At the remaining three sites, in contrast, plants are always found in the central reservation. While the population near Rakvice consists of up to 40 flowering specimens, the populations near Opatovice and Otmarov are less numerous, consisting of about 5 and 2 flowering individuals, respectively. The identification of our specimens (deposited at BRNU and OL) as L. gmelinii seems to be almost certain; however, we refrained from identification to the microspecies level (as L. hungaricum or L. hypanicum, both described by M. V. Klokov) because the infraspecific variation of L. gmelinii is insufficiently known. We assume that the seeds of L. gmelinii were introduced to the Czech motorways via international traffic from Hungary but this assumption is based solely on geographic considerations and cannot be supported by any other arguments. This may have happened as soon as in the early 2000s, and now the species seems to be naturalized and about to spread. However, it will most likely remain confined to motorway central reservations and verges of main roads because of its specific habitat requirements.

Key words: Plumbaginaceae, alien species, neophyte, halophyte, Czech Republic, Central Europe, phytogeography, motorway

2016. május 12., csütörtök

Osztályozások jóságának mérése, és egy új prediktív módszer

A bejegyzés lényegét adó élményem megosztását egy rövid elméleti bevezetővel kezdem.

Amikor élő közösségeket reprezentáló mintavételi egységeket osztályozunk fajösszetételük vagy a fajok tömegességei alapján, szükségszerűen szembesülünk a kérdéssel, hogy az elkészült osztályozás (elég) "jó"-e? Hűen tükrözi-e a közösségek mintázatát? Élesen elkülönülő, biológiailag azonosítható típusokat különít-e el? Előzetes megfontolások alapján egyformán indokolható és elfogadható, de különböző számításmenetű módszerekkel készített, nem egyező osztályozások közül melyik a "legjobb"? Az osztályozások jóságának megítélésére rengeteg módszer létezik, elég csak belepillantanunk Milligan & Cooper (1985)Aho et al. (2008), Tichý et al. (2010), Vendramin et al. (2010) cikkeibe, vagy a témavezetőm, Botta-Dukát Zoltán akadémiai doktori értekezésébe. A módszereket az alábbi csoportokba sorolhatjuk:

1. "Külső" (external) módszerek: az osztályozás jóságának megítélése olyan változók segítségével történik, amelyek nem vettek részt az osztályozás elkészítésében. Ez olyan esetekben merül fel, amikor van egy előzetes várakozásunk arról, hogy az osztályozásnak milyen mintázatot kellene felfedni. Például ha a növényzeti mintáink különböző talaj pH-jú élőhelyekről származnak, és a mintaegységeket a fajösszetételük alapján osztályoztuk, kíváncsiak lehetünk, hogy a növényzeti adatokból képzett osztályozás mennyire jól tükrözi a talajkémhatás szerinti különbségeket. Mivel a pH nem szerepelt a csoportképzésben, "külső" változóként használjuk. Vagy ha erdőkben vettünk fel mintaegységeket, majd a lombkoronaszint fajai alapján osztályoztuk őket, megvizsgálhatjuk, hogy mennyire esik egybe az osztályozás az aljnövényzet fajai alapján kapott osztályozással. Itt az aljnövényzet szerepel "külső" változóként (már amennyiben azt tekintjük referenciának).

2. "Belső" (internal) módszerek: az osztályozást az elkészítéséhez felhasznált változók segítségével értékeljük. Két altípusa van:

2a. Geometriai módszerek: ezeknél az osztályozást a mintavételi egységek közti távolságot vagy disszimilaritást kifejező mérőszámok bevonásával értékeljük. Például úgy, hogy kiszámoljuk az egy csoportba tartozó felvételpárok közti és a különböző csoportokba tartozó felvételek párjai közti disszimilaritások arányát, hiszen a "jó" osztályozás esetén az egy csoportba tartozó felvételek kevésbé térnek el egymástól, mint a különböző csoportokba tartozók. A "geometriai" szó annyit jelent ebben az esetben, hogy azt vizsgáljuk, hogy a felvételek közti disszimilaritásokat távolságként leképező, sokdimenziós térben a csoportok milyen alakzatokat vesznek fel, mennyire válnak el egymástól. Az osztályozáshoz felhasznált változók (pl. fajok tömegességei) csak közvetve, a mintaegységek közti disszimilaritások kiszámolásakor szerepelnek az elemzésben.

2b. Nem-geometriai módszerek: itt közvetlenül a fajok mintázatai alapján értékelünk. Például azzal a feltételezéssel élünk, hogy akkor jó egy osztályozás, ha a csoportoknak sok karakterfajuk van. Ebben az esetben a magas fidelitásértékű fajok száma lesz a csoportjóság mérőszáma, több osztályozást összehasonlítva azt tekintjük a legjobbnak, amelyiknél a karakterfajok száma a legmagasabb.

Ennyi az elmélet, most jön a lényeg.

A csoportjóság mérésének módjai mindig is érdekeltek, még módszertani fejlesztésekkel is próbálkoztam, de nem sok sikerrel. Még végzős egyetemista koromban, tehát kb. 6 éve, volt egy ötletem, amely úgy szólt, hogy az osztályozást fogjuk fel egy statisztikai modellként, amely a fajok előfordulásainak megjósolására (predikciójára) alkalmas. A modellben maga az osztályozás (a mintaelemek csoporttagságait kódoló vektor) egy faktorjellegű, vagyis nominális típusú magyarázó változó annyi lehetséges állapottal, ahány csoportunk van. A fajok előfordulásai pedig a függő változók mátrixaként szerepelnek. Ezt egy redundanciaanalízisbe (RDA) berakva kiszámolhatjuk, hogy mekkora a modell magyarázó ereje (R-négyzete), s minél nagyobb ez a szám, annál jobb az osztályozás. Néhány hónap számolgatás után azonban a témavezetőmmel be kellett látnunk, hogy bármennyire is elegáns megoldásnak tűnt, az RDA által alkalmazott lineáris modellek (többszörös lineáris regresszió) és az R-négyzet több szempontból sem alkalmas vegetációosztályozások értékelésére. Az ötlet ennyiben maradt, soha nem publikáltam róla semmit, pedig ilyen szép ábrák készültek róla.

Itt azt néztem, hogy különböző jósági indexek hány csoportot mutatnak optimálisnak
 adott csoportszámú, szimulált adatsorok esetén

Idén aztán a Journal of Vegetation Science-ben megjelent egy cikk, ahol ausztrál szerzők gyakorlatilag teljesen ugyanezt csinálják, de RDA* helyett minden egyes fajra általánosított lineáris modellt (GLM) számolnak, a modell jóságát pedig nem R-négyzettel, hanem AIC-vel mérik, amit fajonként összeadnak, s ez adja ki a teljes modell (az összes fajra érvényesen) jóságát. És ez működik. A módszer a fenti csoportosítás 2b. kategóriájába esik, vagyis egy belső, nem-geometriai mutató. Valahol egy picit sajnálom, hogy ez nekem nem jutott eszembe, pedig ennyire közel voltam hozzá, de közben kimondottan örülök, hogy más megcsinálta, és hogy az akkori, egyetemistaként kitalált ötletem veleje nagyon is jó volt. Ezúton is gratulálok a szerzőknek! A cikk hivatkozása:

Lyons, M. B., Keith, D. A., Warton, D. I., Somerville, M., Kingsford, R. T. (2016), Model-based assessment of ecological community classifications. Journal of Vegetation Science. doi: 10.1111/jvs.12400

*Az RDA gyakorlatilag minden egyes fajra csinál egy lineáris regressziót (ami a GLM egy speciális esete), majd ezek R-négyzeteinek súlyozott átlagolásával adja meg a teljes modell R-négyzetét.

2016. május 4., szerda

Ötvenen túl...

... a cikkolvasó kihívásban. Ha ez az év 125. napján el is marad a kihívásban eredetileg szereplő 1 cikk/nap aránytól, nekem pont elég. Kíváncsivá tett viszont, mit tükröznek az általam eddig választott cikkek - vajon milyen képet adnak a munkámról, érdeklődésemről. Amíg egy hosszas adatelemzés eredményét vártam a számítógépemen, összedobtam egy címkefelhőt az olvasott cikkek címeiből. Ebben a wordclouds.com oldal volt segítségemre. Az ábra hűen mutatja, hogy az év eddigi része a funkcionális ökológia és a diverzitási számolások irodalmában való elmélyülésről szólt. Íme: