A tudománymetriáról 1. Rövid bevezetés

Ha a Tisztelt Olvasó nem különösképpen jártas a tudományos életben, akkor talán azt gondolná, hogy a kutató élete maga a nyugalom, amit egyéni életvitelük és érdeklődésük által megszabott ritmusban tölthetnek kutatással, ami egyébként a hobbijuk is egyben. Kevés szó esik a kutatói élet roppant kompetitív mivoltáról. A versengés egyrészt megjelenik tudomány belső világában, ahol minden felfedezés csak egyszer, először számít érdekesnek. A "második felfedezőre" már senki nem kíváncsi, teljesen jogosan, így hát arra törekszünk, hogy az eredményeinkkel megelőzzük a pályatársainkat. Talán hihetetlen, de néha egész kiélezett verseny zajlik egy-egy felfedezésért, gyakran anélkül, hogy tudnánk róla. Akkor jövünk csak rá, amikor megjelenik egy publikáció, ami lényegében az általunk éppen vizsgált kérdést válaszolja meg. Most nem erről a versengésről lesz szó, hanem arról, amikor rajtunk kívülálló erők próbálják megítélni, rangsorolni kutatók és intézetek tudományos teljesítményét. A tudományos teljesítmény számszerűsítésével egy egész tudományterület, a szcientometria vagy tudománymetria foglalkozik, és Magyarországon nagy hagyományokkal bír (a nívós Scientometrics folyóiratot pl. az Akadémiai Kiadó adja ki). Én nem tartozom ennek a tudományterületnek a művelői közé. Azért bátorkodom mégis írni róla, mert kutatóként nap mint nap találkozom a tudománymérés gyakorlati problémáival, és néhány gondolatot szeretnék megosztani ennek kapcsán. Mondandómat egy bejegyzéssorozatban adom közre, ennek az első, bevezető része a mostani, amely inkább azoknak szól, akik nem tudományos pályán dolgoznak.

Miért kell mérni a tudományos teljesítményt?

A kutatáshoz pénz kell. Fizetni kell a dolgozók bérét, a munkához szükséges anyagokat, a logisztikát, a kapcsolódó szolgáltatásokat, sőt, fizetni kell a tudományos eredmények közzétételének bizonyos formáiért. Mondanom sem kell, a jó kutatáshoz gyakran sok pénz kell. Pénz azonban nem áll rendelkezésre korlátlan mennyiségben - egyes kutatásokra jut, másokra nem. A tudományt finanszírozó források (ezek lehetnek állami vagy államok közötti szervek, alapítványok, cégek, magánszemélyek... bármi) szeretnék, ha a tudományra fordított támogatás nem kidobott pénz lenne, hanem felmutatható eredmények születnének belőle, ezért szükségük van valamiféle "kockázatbecslésre", amely segít eldönteni, mibe érdemes "befektetni" és mibe nem. Ez a kockázatminimalizálás a velejéig áthatja a tudományos életet, hiszen végső soron az eredményességet minden szinten létkérdéssé teszi, ezzel versengést szül a tudományterületek, intézmények és egyéni kutatók közt. Nem utolsó sorban a kutatók érdeke is lehet a minősítés, hiszen ez alapot adhat a szakmai előrelépés, megbecsültség alátámasztásához, ami akár még anyagiakban is megnyilvánulhat.

Máté evangelista ábrázolása
forrás: wikipedia.org

Hogyan mérjük a tudományos teljesítményt?

A tudományban nagyon erősen érvényesül az ún. Máté-elv: "Mert mindenkinek, akinek van, adatik, és bővelkedni fog; attól pedig, akinek nincs, még az is elvétetik, amije van." (Mt 25,29) A tudományos életre ez úgy alkalmazható, hogy aki eddig eredményes volt, az ezután is az (vagy még inkább az) lesz, míg, aki nem volt eredményes, az nem valószínű, hogy ezután az lesz. A legkevésbé tehát azt a kutatást (pályázatot, kutatót, kutatócsoportot...) kockázatos támogatni, amely előélete sikerekben gazdag. Ez a jelenlegi tudományfinanszírozás sarokpontja (elviekben). De mi jelenti a sikert, az eredményességet a tudományban? Szükségünk van valamiféle mérőszámra, amely megmutatja, ha az egyik kutató(-csoport) jobb a másiknál.

A tudományos munka közleményekben nyilvánul meg, amelyeket ha a szakma érdemesnek tart rá, akkor átvesz és tovább használ, ellenkező esetben gyakorlatilag elfelejt (bár néha később újra felfedez). A tudományos teljesítmény mérésére használt indexek ezért a publikációk számán és minőségén, valamint a publikációk utóéletéről szóló információn, jellemzően a publikációkra érkező hivatkozások számán alapulnak. A tudományos teljesítmény mérésére használt mutatók sokaságát egyetlen bejegyzésben képtelenség áttekinteni. Mi, kutatók, ezeket aránylag jól ismerjük, de a szakmához távolabbról kapcsolódó olvasók kedvéért most röviden bemutatok néhányat.

A legegyszerűbb mérőszám a kutató(-csoport) által közölt cikkek száma. Mivel azonban a folyóiratok színvonala tág határok között változik, ezt érdemes árnyalni, pl. annak figyelembevételével, hogy mennyire rangos lapnál jelentek meg a cikkek.

Az egyik legközismertebb index erre a célra az ún. impakt faktor (IF). Ez a nyugati világban már kezd kimenni a divatból, bár hatása máig érezhető. Az impakt faktort eredetileg könyvtárak számára vezették be annak megítélésére, hogy melyik folyóiratot érdemes megrendelni - azt érdemes ugyanis, amelyre sokan hivatkoznak. Az impakt faktor nem más, mint az a szám, ahányszor átlagosan idézték az elmúlt 2 év cikkeit a tárgyévben. Egy időben észrevették, hogy ez mutat valamiféle összefüggést azzal, hogy mennyire tartunk egyes folyóiratokat jónak. Az impakt faktort tehát folyóiratokra számolják ki évente. A tudományminősítésben ezt úgy szokták figyelembe venni, hogy pl. egy adott kutató(-csoport) cikkeihez hozzárendelik a megjelentető folyóiratok aktuális évi impakt faktorát, majd ezt összegzik. Ez a módszer azonban számos ponton torzít, ezért az IF az utóbbi 10 évben egyre hangosabb kritika tárgya, és fokozatosan kikopik a fontosabb tudományminősítési rendszerekből.

Nem az impakt faktor az egyetlen módszer a folyóiratok pontozására. A Scimago Lab által üzemeltetett SJR (Scimago Journal Ranking) indexe figyelembe veszi azt is, hogy milyen presztízsű folyóiratokból érkeznek a hivatkozások. A folyóiratok rangsorolását pedig tágabb tudományterületeken belül végzik, és nyers pontszámok alkalmazása helyett a lapokat helyzetük szerint négy csoportba (vagyis a rangsor négy kvartilisére, Q1, Q2, Q3, Q4 jelöléssel, a Q1 a legjobb) osztják. A felső 10%-ot (D1) külön is meg szokták különböztetni. Az SJR-en alapuló tudományminősítés úgy szokott kinézni, hogy pl. a vizsgált kutatónak megszámolják, hogy hány D1, Q1,  ... cikke van, így az nyer, akinek több.

Ezeknél jobban koncentrál a kutató egyéni teljesítményére a Hirsch-index (vagy h-index). A Hirsch-index az a legnagyobb szám, amelyre igaz, hogy a vizsgált kutatónak h db olyan cikke van, amelyre legalább h darab hivatkozás érkezett már a múltban.

Az efféle indexekre roppant sokféle körülmény hat az adott kutató képességein kívül. Befolyásolja például, hogy különböző tudományterületeken mennyi cikk születik általában, mekkora a cikk "felvevő piaca", vagy a tudományágra jellemző hivatkozási kultúra. Ezek kivédése érdekében csak tudományágakon belül, és gyakran valamilyen időbeli szűkítéssel ajánlott összehasonlításokat végeznünk. A kifejezetten téves tartalmú és/vagy provokatív hangvételű cikkekre is sok hivatkozás érkezik. 

A megjelent cikkek egyszerű összeszámolása mellett egyre inkább próbálják figyelembe venni a kutatók egyéni hozzájárulásait. Ennek legegyszerűbb módja, hogy a cikk elsőszerzőjének (vagyis aki a sorrendben elöl van) lenni nagyobb értékkel bír, mint középsőnek. A nyugati világban elfogadott gyakorlat szerint ugyanis az az elsőszerző, aki a legtöbbet dolgozik a cikkel. (Ez nem mindenhol szokás egyébként, és ez vezethet tudománymérési anomáliákhoz.) Szintén magas értékű az utolsó pozíció, aki rendszerint a kutatócsoport felelős vezetője, ritkábban a második legtöbbet dolgozó hozzájáruló. A köztes pozíciók kevesebbet érnek.

Egy viszonylag új, divatos szempont, hogy a kevésszerzős cikkeket többre (akár jelentősen többre) értékelik a többszerzős cikkeknél, mondván, ha valamin többen dolgoztak, akkor az egyéni hozzájárulások mértéke kisebb. Erre egy későbbi bejegyzésben visszatérek.

Egyre több minősítési rendszer próbálja meg figyelembe venni a kutató teljesítményének időbeli dimenzióját. Ennek az egyik módja, hogy pl. csak az utóbbi 5-10 év cikkeit számolják. Egy másik lehetőség, hogy a kutatók közti összehasonlítást azonos vagy hasonló korú kutatók között végzik el, így csak olyanok versengenek, akiknek elvileg ugyanannyi idejük állt rendelkezésre az alkotásra. A kutatói életutak azonban sokfélék, ezért a „tudományos kort” nem feltétlenül a születési dátum óta eltelt idő írja le a legjobban. Van, ahol a doktori értekezés megszerzése óta, vagy az első publikáció megjelenése óta eltelt időt veszik alapul.

A tudományminősítés egy viszonylag szofisztikált rendszere tekinthető meg a scientometrics.org oldalon. Itt egyes kutatókra le lehet kérdezni, hogy a h-index, az évenkénti független hivatkozások átlagos száma, valamint az utolsó 5 év Q1-es cikkeinek száma tekintetében hol állnak az azonos publikációs korú és azonos területen dolgozó pályatársakhoz képest. A publikációs kort az első publikáció megjelenésétől számolja.

Folyt. köv.

Szakdolgozati témalehetőség a többfajú inváziókkal kapcsolatban

Ahogy már írtam, idén ősszel új kutatási témába kezdek, amely az invazív növényfajok gyeptársulásokra gyakorolt hatását vizsgálja. A kutatás kulcsfogalma a többfajú invázió (multi-species invasion), amely azt a jelenséget jelöli, amikor egyszerre több idegenhonos özönfaj válik uralkodóvá egy ökoszisztémában. Egészen pontosan azok a kérdések érdekelnek, hogy a különböző özönnövények mennyiben gyakorolnak eltérő hatást a finomabb térléptékű társulásszerveződésre, erősítik vagy gyengítik egymás hatását, valamint hogy táji léptékben hogyan változik meg a közösségek közötti diverzitás a többfajú invázió hatására. A kutatás tehát a közösségi ökológiát és az invázióbiológiát egyesíti. A vizsgálati területek a Gödöllő és Vácrátót közötti homokos területek gyepmaradványain és gyepesedő parlagain lesznek/vannak - ilyenekből ott elég sok van.

Selyemkóró és aranyvessző uralta táj

Várom azokat a BSc és MSc hallgatókat, akik szívesen készítenék ebből a témából a diplomadolgozatukat. Az inváziók közösségi ökológiai szemléletű vizsgálata szinte kifogyhatatlan ötletforrás, rengetegféle egyéb vizsgálattal egészíthető ki az, amit eddig elterveztem. A pontosabb témák kijelölése egyénileg történik a jelentkezőkkel.

A szakdolgozó bekapcsolódhat az OTKA projektembe és az Ökológiai Kutatóközpont Ökológiai és Botanikai Intézetének (Vácrátót, ld. még: Nemzeti Botanikus Kert) vérkeringésébe, ami elsősorban szakmai fejlődési, publikációs és kapcsolatépítési lehetőséget jelent.

Ami előnyt jelent a jelentkezők részéről:

• érdeklődés a növényvilág, a növényközösségek működése, a biológiai inváziók iránt;
• a hazai növényvilágnak az előzetes tanulmányok alapján elvárható ismerete;
• angol nyelvtudás olvasás szintjén;
• némi fogékonyság a statisztika iránt;
• terepi munka szeretete;
• önállóság és együttműködési hajlam optimális egyensúlya. :)

Szándékosan ködösek kicsit a fenti pontok, mert tudom, hogy nem ugyanaz várható el egy elsős BSc-stől és egy MSc hallgatótól, így a "megfelelés" nagyban az előképzettség függvénye is. Egyébként is, sokféleképpen lehet az emberből jó kutató.

Jelentkezni bármelyik elérhetőségemen lehet, de javaslom az email címemet a munkahelyi oldalamról.

További szakdolgozati témákat kínálok ezen az oldalon, illetve ajánlom még a #szakdolgozatokkal kapcsolatos bejegyzéseimet.

Prezentációk a 12. Magyar Ökológus Kongresszuson

A héten rendezték a 12. Magyar Ökológus Kongresszust Vácott. Ez a hazai ökológus szakma három évente esedékes, legnagyobb találkozója. A konferencián egy előadást tartottam, illetve három prezentációban szerepeltem társszerzőként.

Lengyel Attila, Barabás Sándor, Berki Boglárka, Csecserits Anikó, Gyalus Adrienn, Kabai Melinda, Lhotsky Barbara, Rédei Tamás, Ónodi Gábor, Botta-Dukát Zoltán

A véletlen szerepe a kiskunsági gyepek térbeli szerveződésében a fajok és a növényi jellegek tükrében

Az élő közösségek térbeli szerveződése a közösségi ökológia egyik „örökzöld” témájának tekinthető. Fő kérdése, hogy a térbeli közelség milyen mértékben határozza meg a lokális közösségek összetételét, ez milyen mechanizmusokra vezethető vissza és mennyire köszönhető más környezeti tényezők térbeli strukturáltságának. Kutatásunkban azt vizsgáltuk, hogy hogyan változik a térbeli véletlenszerűség („megjósolhatatlanság”) a produktivitási grádiens mentén. Ehhez a ’distance decay’ modellt alkalmaztuk.

Az elmúlt években három kiskunsági mintaterületen felvételeztünk 4 m2-es kvadrátokban különböző gyepeket a produktivitási grádiens mentén, a nyílt homokpusztagyeptől a magassásos és mocsári magaskórós társulásokig. A mostani vizsgálatba 369 felvételt vontunk be. A fajokhoz jellegadatokat is rendeltünk a lombozat magasságára, fajlagos levélterületre (SLA), magtömegre, vegetatív terjedésre és az első virágzási időre vonatkozóan. A felvételekhez terepi NDVI-értéket becsültünk, amit a produktivitás közelítő értékeként használunk. Kiszámoltuk a felvételek közötti kompozíciós disszimilaritást a jellegadatok figyelembevételével és anélkül, valamint a kettő kapcsolatát leíró funkcionális redundanciát.

A felvételpárok disszimilaritásait a térbeli távolságok függvényében modelleztük, majd a 0 távolságra jósolt disszimilaritást alkalmaztuk a térbeli véletlenszerűség becsléseként minden egyes felvételre külön. Ezután vizsgáltuk a becsült randomitás és az NDVI-értékek összefüggését.

A jellegadatokat figyelmen kívül hagyó véletlenszerűség nem mutatott egyértelmű trendet a produktivitás mentén. A jellegadatokkal azonban mindhárom mintaterületen csökkenő függvényt kaptunk, ezzel párhuzamosan nőtt a 0 távolságra becsült funkcionális redundancia. Ennek egy lehetséges magyarázata, hogy a bőségesebb források esetén a fajoknak nem kell akkora mértékben különbözniük egymástól a stabil együttéléshez, mint forráshiányos helyzetben, így nagyobb lehet a közösségek közötti átfedés a jellegeloszlásban. Ugyanakkor az is lehetséges, hogy a produktivitás növekedése többféle gyengén reguláló tényezővel jár együtt, s ezekre a növények többféle jelleggel válaszolnak. Mivel azonban a vizsgálatba csak korlátozott számú növényi jelleget vontunk be, magas produktivitás esetén nem tudtuk detektálni az összes válaszmechanizmust, a vizsgált jellegek köre pedig így egyre nagyobb átfedést mutat a közösségek között.

Szitár Katalin, Csőszi Mónika, Vaszócsik Vilja, Schneller Krisztián, Csecserits Anikó, Kollányi László, Teleki Mónika, Kiss Dániel, Bánhidai András, Jáger Katalin, Petrik Ottó, Pataki Róbert, Lehoczki Róbert, Halassy Melinda, Tanács Eszter, Kertész Miklós, Csákvári Edina, Somodi Imelda, Lengyel Attila, Gallé Róbert, Weiperth András, Konkoly-Gyuró Éva, Máté Klaudia, Keszthelyi Ákos Bence, Török Katalin

A zöldinfrastruktúra-hálózat kijelölésének módszertana és a fejlesztés lehetséges célterületei Magyarországon

Az EU Biodiverzitás Stratégia zöldinfrastruktúra koncepciója szerint a biodiverzitás megőrzése csak működő élőhelyhálózattal biztosítható. Hazánk egy KEHOP projekt zöldinfrastruktúra-fejlesztési elemének keretében alapozta meg a zöldinfrastruktúra-hálózat kijelölésének, értékelésének és fejlesztésének módszertanát. Ehhez vizsgálatainkban három szempont, az ökológiai állapot, a térbeli összekapcsoltság és a multifunkcionalitás (az ökoszisztéma-szolgáltatások szintje) ötfokozatú kompozit indikátorai alapján értékeltük hazánk ökoszisztémáit. Az ökoszisztéma-típusok meghatározásához a projekt 20 m × 20 m-es térbeli felbontású raszteres Ökoszisztéma-alaptérképét használtuk. Az ökológiai állapotértékeléshez a projekt fő felszínborítási típusai (mesterséges felszínek, agrárterületek, gyepek, erdők, vizes élőhelyek) ökoszisztéma-állapotértékelését, valamint a víztestek esetében a Vízgyűjtő-gazdálkodási Terv víztestállapot-értékelését használtuk, amiből kompozitot képeztünk. A térbeli összekapcsoltságot a Vos-féle C-index módosított változatából és az effektív hálóméret indexből alkotott kompozitindikátorral, valamint a víztestek és pufferterületeik esetében a Vízgyűjtő-gazdálkodási Terv víztestkategória-beosztásával jellemeztük. A multifunkcionalitást a projekt által értékelt és térképezett szabályozó/fenntartó és kulturális ökoszisztéma-szolgáltatás indikátoraiból képzett kompozitindikátor alapján értékeltük.

Az értékelés szerint hazánk területének 48%-a rossz, míg 4,9%-a kiváló ökológiai állapotban van, 1,3%-a rossz, míg 16,8%-a kiváló térbeli kapcsolatokkal rendelkezik, 38,5%-a rossz, míg 7,3%-a kiváló ökoszisztéma-szolgáltatás szintet mutat. Jelenleg az ország 49%-a tekinthető a három szempontból összességében megfelelőnek, így a jelenlegi zöldinfrastruktúra-hálózat részének. A javasolt hálózat 54%-a erdő, 11%-a vizes élőhely és felszíni víztest, 20%-a gyep, 5%-a szántó.

A kiváló ökológiai állapotú területeken elsősorban az állapot fenntartására érdemes helyezni a hangsúlyt, míg a rosszabb ökológiai állapotú területeket potenciális fejlesztési területnek tekintettük. A fejlesztési területeken belül lehatároltuk azokat a területeket, ahol javasolhatunk, és ahol nem javaslunk ökoszisztéma-váltást az állapotjavítás érdekében (utóbbit a természetközeli típusok esetében). A fejlesztési javaslat részeként a kiváló és jó ökológiai állapotú területek térbeli összekapcsoltságának javítását célzó tájökológiai folyosók lehetséges nyomvonalát is meghatároztuk a legkisebb költségű útvonal módszerével, ahol az ellenállás-térkép az átjárhatósággal volt fordítottan arányos.

Biró Marianna, Molnár Zsolt, Öllerer Kinga, Lengyel Attila, Ulicsni Viktor, Szabados Klára, Kiš Alen, Ranko Perić, Demeter László, Babai Dániel

Extenzív legeltetés hatása mocsaras élőhelyekre természetvédők és pásztorok élőhelyminőség-indikátorai alapján

A vizes élőhelyek legeltetése az elmúlt évszázadokban széles körben elterjedt volt Európában. A 20. század közepétől a legeltetés megszűnése egyre több helyen eredményezte a fennmaradó mocsarak biodiverzitásának csökkenését, mely elsősorban a magas termetű mocsári növények homogén állományokká záródása és a nyílt víz- és iszapfelszínek eltűnése miatt következett be. Napjainkban egyre több helyen legeltetik a náddal, gyékénnyel, sással benőtt mocsarakat, főként természetvédelmi kezelésként. Az ilyen típusú élőhelykezelésekhez együttműködés szükséges a természetvédelem szakemberei és a helyi területhasználók között, amely ezen érdekcsoportok élőhelyminőség-indikátoraira is épülhet.

Kutatásunk célja az volt, hogy azonosítsuk a természetvédők és pásztorok által preferált indikátorokat a legelt mocsarak élőhelyminőségére vonatkozóan, illetve megtudjuk, hogy ezek az indikátorok hogyan változnak a legeltetés intenzitásának függvényében. Első lépésként az indikátorok és változásaik preferált trendjének azonosítása céljából free-listing interjúkat készítettünk a két érdekcsoport tagjaival. A vegetációfelméréseket három kutatási helyszínen végeztük (Kunkápolnási-mocsár/Magyarország; Tőz mente/Románia; Boszut mente/Szerbia), helyszínenként 15 lokalitásban (ötfokú legelésintenzitási gradiens mentén, intenzitásonként 3–3 lokalitásban). A vegetációra vonatkozó attribútumokat minden lokalitásban 8–8 mintavételi körben mértük fel, és a legelésintenzitási gradiens mentén elemeztük.

A legelésintenzitás növekedésével mindhárom kutatási helyszínen szignifikánsan nőtt a nyílt víz- és iszapfelszínek aránya, illetve szignifikánsan csökkent az avar felhalmozódása, a magas mocsári növényzet aránya, továbbá a vegetáció magassága és összegzett borítása. Az alfa, béta és gamma diverzitás, illetve a védett/veszélyeztetett fajok és a ritka iszapfajok száma mindhárom helyszínen növekvő tendenciát mutatott a legelésintenzitás növekedésével. Terepi felméréseink szerint a 15 vegetációs attribútum 73%-ban a preferált trend szerint változott a legelésintenzitási gradiens mentén. A magas mocsári növények csökkenése és a nyílt felszínek növekedése mindkét csoport esetében fontos indikátor volt. A természetvédők számára az élőhelyminőség javulását jelző legfontosabb indikátorok ezeken kívül a védett növényfajok és a vízimadarak mennyiségének növekedése, illetve a növekvő habitat-heterogenitás volt, míg a pásztorok elsősorban a „jószágnak hasznos füvek” mennyiségének növekedését tartották még fontosnak. A legelésintenzitás erősödésével a természetvédelmi szempontból fontos nyílt felszínek aránya, a védett növényfajok és a ritka iszapfajok előfordulása egyaránt növekedett, a magas, homogén vegetáció és az avarfelhalmozódás pedig csökkent; ugyanakkor mindez együtt járt a pásztorok számára fontos „jószágnak hasznos füvek” mennyiségének növekedésével.

Megállapítható, hogy nem volt olyan indikátor, amely a két csoport számára ellentétes irányú preferált trendet mutatott volna, így a mocsarak legeltetése nem ütközik a két vizsgált csoport érdekeivel. A természetvédelmi kezelések tervezésénél figyelembe vehető a foltos, helyenként erős mocsári legeltetés, mely fontos lehet a biodiverzitás fenntartásában, és a vizsgált közép-európai tájakban hasznosnak mutatkozik a kezelést végző mindkét csoport, a pásztorok és a természetvédelem számára egyaránt.

Hegedüs Márk, Lengyel Attila, Tiborcz Viktor

A kúszó szentperje (Hierochloe repens) magyarországi nagyléptékű elterjedésének becslése

A kúszó szentperje (Hierochloe repens) a magyar flóra azon fajainak egyike, amelyről hiányos adatok állnak rendelkezésre az elterjedését illetően. Az említett hiányosság feloldása mellett szól az az érv, hogy a faj természetvédelmi státuszának megítélése országonként eltérő. Ezt bizonyítja az is, hogy a fajt Lengyelországban invazívként tartják számon, miközben Csehországban ”veszélyeztetett” besorolást kapott. Ugyan Magyarországon több élőhelyről is dokumentálták a H. repens előfordulását, de ez önmagában nem elegendő ahhoz, hogy a faj teljes hazai elterjedése kirajzolódjon.

A bemutatott hiányos ismeretek feloldása céljából a Beals Smoothing nevű módszerrel becsültem meg, hogy a Magyarország edényes növényfajainak elterjedési atlasza (”Flóraatlasz”) egyes kvadrátjain mekkora valószínűséggel fordul elő a faj. A folytonos valószínűségi értékeket diszkrét kategóriákhoz rendeltem, amelyek értelmezhetőbb, kezelhetőbb információt szolgáltatnak arról, hogy mely területek a faj további potenciális élőhelyei.

Az elterjedési modell alapján készült térképen kirajzolódik, hogy a Hierochloe repens további, eddig nem dokumentált előfordulásaira a Gödöllői-dombság és környéke, a Kisalföld, Pesti-síkság, Tolnai-dombság, Kiskunság déli része, Velencei-hegység, Vértes, Visegrádi-hegység, Dunántúli-dombság területén lehet számítani. Az elterjedési modell eredményeit erősíti az, hogy a felsorolt területek többségére megfeleltethetőek a szakirodalom által bemutatott élőhelyi jellemzők, hiszen ezeken kevés kivétellel a száraz talaj és homokos, vagy löszös alapkőzet jellemző.

Többfajú inváziók hatása a növényzeti sokféleségre - nyertes "OTKA" PD pályázat

Tegnap hozta nyilvánosságra az NKFIH az idei alapkutatási pályázat nyerteseit, amelyek között a PD (posztdoktori) kategóriában az én projektem is szerepel. A kutatásom címe "A többfajú növényi invázió hatása a lokális és táji szintű diverzitásra", 2021. október 1-én indul és 3 évig tart.

A biológiai inváziók az egyik legnagyobb kihívást jelentik korunkban az emberiség számára. A távoli utazások megszaporodása és az élőhelyek tönkretétele miatt egyre gyakrabban tapasztalható világszerte a eredetileg távoli vidékekről behurcolt fajok megtelepedése olyan élőhelyeken, ahol korábban még soha nem észlelték őket. Megtelepedés után néhány faj spontán terjedésnek indul és akár tömegessé is válhat. Egy uralkodóvá váló idegenhonos faj alapjaiban változtathatja meg az elözönlött ökoszisztéma tulajdonságait, beleértve a sokféleség és az általa nyújtott javak elvesztését vagy megváltozását. Nagyon gyakran nem egy, hanem több idegenhonos faj egyszerre válik uralkodóvá egy őshonos ökoszisztémában - ezt hívjuk többfajú inváziónak. Ebben az esetben felmerül a kérdés, hogy a több idegenhonos faj együttes hatása hogyan változtatja meg a sokféleséget és az életközösségek működését. Vajon az egyes invazívok hatásai összeadódnak, erősítik, vagy éppen kioltják egymást? A kutatás alapkérdése, hogy milyenné alakul a gyepek és parlagok növényzete a több idegenhonos fajjal történő invázió hatására. Vizsgálni fogom, hogy (i) a selyemkóró (Asclepias syriaca), valamint kanadai és a magas aranyvessző (Solidago canadensis, S. gigantea) különböző mértékű borítása külön-külön és együttes jelenlétük esetén hogyan hat a finom térléptékű sokféleségre, hogy (ii) hogyan különböznek a különböző idegenhonos fajok által elözönlött és nem elözönlött foltokon előforduló őshonos fajok jellegei, illetve hogy (iii) a többfajú invázió hatására hogyan változik meg a közösség változatossága táji léptékben. Az eredmények fontos ismereteket nyújtanak majd az inváziók folyamatairól, valamint szakmai alapot nyújtanak az özönfajok által veszélyeztetett ökoszisztémák kezeléséhez.

Selyemkóró és aranyvesszőfajok együttes terjedése homokpusztagyepen Vácrátót mellett

A vizsgálati területet Pest megye északkeleti részén, a Pesti-sík és a Gödöllői-dombság döntően homokkal borított részei alkotják, a Vácrátót-Dunakeszi-Gödöllő háromszögben. Ez a táj intenzív emberi hatás alatt áll, a lakosság és a beépítettség gyorsan növekszik, nagy területet foglalnak a megművelt és felhagyott mezőgazdasági területek, parlagok, bolygatott gyepek, építési területek, míg a természetközeli növényzet erősen visszaszorult. A bolygatott tájban több invazív növény terjed, ideális terepet biztosítva a biológiai inváziók közösségi ökológiai szempontú vizsgálatához.

Homoki vértő az invazívokkal fertőzött homokpusztagyepen

Noha a finanszírozási időszak októberben kezdődik, a terepmunka már idén augusztusban indul. Hallgatók számára a kutatásba lehetőség van szakdolgozóként bekapcsolódni.

Keressünk együtt tavaszi kankalint! - új, nemzetközi citizen science program

Egy társadalmi részvételű, nemzetközi tudományos programba szeretnék meghívni minden természetbarátot. A cél egy nagyon egyszerű adatgyűjtés a tavaszi kankalinokról szerte Európában, és ezen keresztül általánosabb ökológiai jelenségek megértése.

A növénytanban felemásbibéjűségnek vagy heterosztíliának hívják azt a jelenséget, amikor az azonos fajba tartozó egyedek különböző hosszúságú bibeszálakkal rendelkeznek, ami gyakran együttjár a porzószálak változó hosszával is. Ennek egy klasszikus példája a tavaszi kankalin (Primula veris), amelynek van egy hosszú bibét és rövid porzókat, valamint egy rövid bibét és hosszú porzókat fejlesztő változata. A bibeszál hosszára utalva az előbbit makrosztil vagy L- (long), utóbbit mikrosztil vagy S-változatnak (short) nevezik. Szemből a pártába nézve az L-nél csak az egy szál kilógó bibét látjuk (a porzók a szűk pártacsőben bújnak meg), az S-nél ilyenkor az öt porzót (míg a bibe rejtőzik).

Balra a tavaszi kankalin S-, jobbra az L-változatú virága

A heterosztília funkciójára nézve a leginkább elfogadott magyarázat, hogy a növény ezáltal a megporzó rovarnak különböző testrészeire tudja tenni a pollent, illetve különböző részekről tudja levenni azokat, így a megporzás különböző típusú egyedek között nagyobb eséllyel történik meg. Ez csökkenti annak az esélyét, hogy hasonló genetikai állományú egyedek párosodjanak, ezzel hozzájárul az állomány genetikai sokféleségének fenntartásához, amely a hosszútávú túlélés záloga.

Kankalinokat megporzó poszméh
fotó: Kaarel Kaisel

Észt kutatók nemrégiben felfedezték, hogy a tavaszi kankalin állományaiban az S- és L-változatú egyedek aránya utalhat a populáció genetikai diverzitására, amely pedig kapcsolatban van az állomány elszigeteltségével, így a veszélyeztetettségével. A kutatásukat egy 'citizen science' programon keresztül végezték, és ezt 2021-ben kiterjesztik egész Európára. A program magyarországi koordinálását Csecserits Anikó kollégámmal vállaltuk magunkra.

Felhívásunk mindenkinek szól, aki szívesen eltöltene néhány órát a természetben, szívesen foglalkozik növényekkel, és közben szeretne hozzájárulni a tudomány haladásához.

fotó: Kaarel Kaisel

A kérésünk a következő:

1. Menj ki a természetbe, keresd a tavaszi kankalinok állományait!

2. Nézz meg legalább 100 egyedet egy állományban (kevesebb is elég, ha kevesebben vannak), és jegyezd fel az L- és az S-típusú egyedek számát!

3. Becsüld meg az állomány méretét!

4. Töltsd fel az adatokat interneten, lehetőség szerint mellékelj fotókat is!

A felmérés ideje április, ekkor nyílik a tavaszi kankalin nálunk.

További részletek, pl. a felmérési adatlap is, megtalálhatók a program honlapján. A könnyen megjegyezhető cím a cowslip.science, a magyar nyelvű lap címe https://nurmenukk.ee/hu.

A tavaszi kankalinról röviden

A tavaszi kankalin egy évelő lágyszárú növény. Az egész növény rövid pelyhes szőrű. A levelei tőlevélrózsában fejlődnek, talajra simulók vagy enyhén felemelkedők. A levelek hosszúkásak, a válluk hirtelen keskenyedik, majd hosszan lefut a levélnyélen. A virágok 15-30 cm magas tőkocsányon, álernyő virágzatban fejlődnek. A virágok sugaras szimmetriájúak, harangszerűen bókolók, számuk virágzatonként 5-20. A párta élénksárga, benne kicsi, narancsos foltokkal. A párta a tövén szűk csővé forrt, a pártacimpák száma öt. A csésze szintén forrt, de felfújt, lazán veszi körül a párta csövét. A porzók száma szintén öt, esek a pártára ránőve fejlődnek. Egyetlen bibéje van, a felsőállású magházból sokmagvú toktermés fejlődik.

A tavaszi kankalin Magyarországon főleg áprilisban nyílik, de északabbra egészen júniusig húzódhat a virágzása.

Tavaszi kankalin egy botanikai illusztráción

L-típusú tavaszi kankalin (Pilis)

S-típusú tavaszi kankalin (Pilis)

A tavaszi kankalin Európa nagy részén előfordul. Délen csak a legszárazabb mediterrán területekről hiányzik, északon Dél-Skandináviáig hatol. Magyarországon az Északi- és a Dunántúli-középhegységben, valamint a Soproni-hegységben elterjedt, de szórványszerűen máshol is vannak előfordulásai. Nálunk jellemző élőhelyét a nyílt lombkoronájú, gyakran sziklás tölgyesek jelentik, de ezekkel szomszédos erdőszegélyekben, gyepekben, hegyi réteken is előfordul. Észtországban a tavaszi kankalin gyepi fajnak számít, így lehetséges az, hogy a program során a tavaszi kankalint elsősorban a gyepek állapotának felmérése miatt vizsgálták. A tavaszi kankalin Magyarországon védelem alatt nem áll, Európa-szinten sem számít veszélyeztetettnek, habár lokális állományai lehetnek veszélyben.

A tavaszi kankalin jellegzetes élőhelyén, egy melegkedvelő tölgyesben (Gerecse)

Tölgyes bokorerdő tisztásán, tavaszi hériccsel együtt (Pilis)

A szikláktól sem idegenkedik (Vértes)

Észtországban gyepi faj, tengerpartokon tömeges

A tavaszi kankalinról nagyon jó összefoglaló cikk olvasható itt: Brys, R. and Jacquemyn, H. (2009), Biological Flora of the British Isles: Primula veris L.. Journal of Ecology, 97: 581-600. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2009.01495.x

A tavaszi kankalin Magyarországon két rokon fajjal keverhető össze. A sudár (másutt, talán tévesen sugár-) kankalin (Primula elatior) virágai nagyobbak, virágzata átlagisan kevesebb virágú, pártája halványsárga, csészéje nem felfújt. Sudár kankalinnal az Északi-középhegység hűvösebb, hegyvidékiesebb klímájú területein találkozhatunk. A szártalan kankalin (Primula vulgaris) tőkocsánya redukálódott, ezért a virágai mind a tőből, alacsonyan erednek. Pártája szintén halványsárga. Levelei egyenletesen keskenyedő vállúak. A szártalan kankalin Magyarországon nagyjából a Szekszárd-Sopron vonaltól délnyugatra, továbbá a Bakonyban elterjedt, de szórványos előfordulásai vannak a Vértesben, illetve az Északi-középhegység több pontján. Ahol több kankalinfaj fordul elő, ott kialakulhatnak hibridek, de ez soha nem tömeges jelenség, aligha befolyásolja a felmérés végkimenetelét. Egyedül a Bakonyban fed át jelentősen a szártalan és a tavaszi kankalin elterjedése.

Szártalan kankalin (Primula vulgaris)

Sudár kankalin (Primula elatior)
fotó: Willow, Wikipédia, https://tinyurl.com/4kxry2tx

Biztatunk minden természetbarátot, hogy egy kellemes tavaszi kirándulás keretében nézzen meg néhány kankalint, jegyezze fel ezeket az egyszerű adatokat róluk, és küldje be a megadott honlap utasításai szerint!

Megjelent a REMOS osztályozási módszerről szóló cikkünk a JVS-ben

2019 novemberében írtam arról, hogy kitaláltunk egy új osztályozási módszert, amelynek a REMOS (REallocation of Misclassified Objects based on Silhouette width) nevet adtuk. A módszerről most csak annyit írnék, hogy ezzel meglévő (akár véletlenszerű) osztályozásokon lehet javítani azáltal, hogy a "félreosztályozott" elemeket lépésenként átpakolgatjuk egy megfelelőbbnek tűnő csoportba. A jóság kritériuma pedig az adott objektum sziluett indexe. A módszert először preprintként közöltük le, hogy azonnal használhassuk és hivatkozhassuk a lengyel gyepek jellegalapú osztályozásához. Közben benyújtottuk a Journal of Vegetation Science-be is közlésre, s némi átalakítás után most végre el is fogadták. A cikkben a REMOS két verzióját egy hasonló elven működő, OPTSIL nevű módszerrel vetjük össze. A bírálati idő kicsit hosszúra nyúlt, mert nehezen talált a szerkesztő bírálót a viszonylag szűk és elméleti témájú cikkhez (azt írta, 11 visszautasított felkérés után vállalta el valaki), de cserébe mi gyorsan javítottunk mindent, így összességében az átlagosnak mondható, egy év körüli átfutás jött ki. A cikk nyílt hozzáférésű, és a 123997 azonosítójú OTKA PD projektem első cikke.

A REMOS mindkét verziója sokkal gyorsabb az OPTSIL-nél

Lengyel, A, Roberts, DW, Botta‐Dukát, Z. 2021. Comparison of silhouette‐based reallocation methods for vegetation classification. Journal of Vegetation Science; 32:e12984. https://doi.org/10.1111/jvs.12984

Abstract

Aims: Vegetation classification seeks to partition the variability of vegetation into relatively homogeneous but distinct types. There are many ways to evaluate, and potentially improve, such a partitioning. One effective approach involves calculating silhouette widths which measure the goodness‐of‐fit of plots to their cluster. We introduce a new iterative reallocation clustering method — Reallocation of Misclassified Objects based on Silhouette width (REMOS) — and compare its performance with an existing algorithm — OPTimizing SILhouette widths (OPTSIL). REMOS reallocates misclassified objects to their nearest‐neighbour cluster iteratively. Of its two variants, REMOS1 reallocates only the object with the lowest silhouette width, while REMOS2 reallocates all objects with negative silhouette width in each iteration. We test how REMOS1, REMOS2 and OPTSIL perform in terms of: (a) cluster homogeneity and separation; (b) the number of diagnostic species; and (c) runtime.

Methods: We classified simulated data with the flexible‐beta algorithm for values of beta from −1 to 0. These classifications were subsequently optimized by REMOS1, REMOS2 and OPTSIL and compared for mean silhouette widths, misclassification rate, and runtime. We classified three vegetation data sets from two to ten clusters, optimized all outcomes with the three reallocation methods, and compared their mean silhouette widths, misclassification rate, and number of diagnostic species.

Results: OPTSIL achieved the highest mean silhouette width across the majority of the data sets. REMOS achieved zero or negligible misclassifications, outperforming OPTSIL on this criterion. REMOS algorithms were typically more than an order of magnitude faster to calculate than OPTSIL. There was no clear difference between REMOS and OPTSIL in the number of diagnostic species.

Conclusions: REMOS algorithms may be preferable to OPTSIL when: (a) the primary objective is to reduce the number of negative silhouette widths in a classification, as opposed to maximizing mean silhouette width; or (b) when the time efficiency of the algorithm is important.

Sikeres diplomadolgozat-védés

Ma Hegedüs Márk hallgatóm jeles minősítéssel megvédte "A Hierochloë repens magyarországi elterjedése és élőhelyválasztása" című mesterszakos diplomadolgozatát az ELTE Növényrendszertani, Ökológiai és Elméleti Biológiai Tanszékén. Eredményéhez ezúton is gratulálok! Márk belső konzulense Kalapos Tibor volt, segítségét köszönöm.

Kúszó szentperje (Hierochloë repens)

A Hierochloë repens hazai ismeretéről már írtam a blogomon. Márk áttekintette a hazai herbáriumi gyűjtéseket, valamint a Flóraatlasz adatai alapján a fajok kölcsönös előfordulásain alapuló módszerrel modellezte a faj elterjedését.