Translate

2021. szeptember 15., szerda

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.

2021. augusztus 27., péntek

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.

2021. július 31., szombat

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.

2021. április 1., csütörtök

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 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!

2021. február 19., péntek

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.

2021. január 19., kedd

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.

2021. január 6., szerda

Mesterséges intelligencia - igazi fajismeret? Avagy mire jók a növényhatározó alkalmazások

A fajok felismerése egy elsőre bonyolultnak tűnő mintázat-felismerési probléma: bizonyos vizuális (és nem csak vizuális) mintázatokat észlelve bizonyos fajhoz sorolunk egyedeket. Korunk egyik technológiai zászlóshajója a mesterséges intelligencia, azon belül is a gépi tanulás, amelynek lényege, hogy "tanuló adatokat" megadva a gép felismer törvényszerűségeket, amelyek alapján új adatokra vonatkozóan döntéseket tud hozni. Ha a tanuló adatok a fajok jellemzőit tartalmazzák (pl. róluk készült fotók vagy hangfelvételek), akkor a gép "megtanítható" a határozásra, az új adatokat a megtanított tudás alkalmazásával fogja besorolni. Az automatizált fajfelismerés tudományos potenciálja óriási az ökológiában (is), hiszen ha a kellő megbízhatósági szintet elérik az eszközök, akkor sokkal kisebb zavarással, sokkal kevesebb szubjektív tényezővel, kevesebb (vagy más jellegű) logisztikai korláttal több és standardizáltabb adatot lehet gyűjteni. Madártani felmérésnél például a felmérő jelenléte egy fontos zavaró tényező a madarak számára. Egyes fajok egy napnak csak korlátozott időszakában aktívak; ha éppen nem akkor vagyunk jelen, nem vesszük őket észre. Ha azonban kihelyezünk egy hangrekordert, amely folyamatosan veszi az élőhelyen megszólaló madárhangokat, majd azokat fel is ismeri, azzal a fenti problémákat kiküszöböltük. Ezt azonban még számos egyéb kihívás nehezíti, ld. ezt a review-cikket. (Létezik egyébként már "okostávcső" is a Swarovski jóvoltából, bár ennek a tudományos relevanciája még elhanyagolható.) A növények esetén meglátásom szerint egyelőre nem annyira a tudományos adatgyűjtés, inkább az ismeretterjesztés, az érdeklődők és a botanika határterületein dolgozók igényeinek kielégítése a cél. A gyakorlatban ez annyit tesz, hogy sok kiránduló, gazdálkodó, terepen dolgozó, de elmélyült botanikai ismeretekkel nem rendelkező ember szeretné, ha néha megmondaná valaki ennek vagy annak a virágnak, fának, gyümölcsnek a nevét. (Közvetetten, persze, citizen science formájában ez is hasznosulhat a tudományban.) Az efféle kérdésekre a választ sokan jelenleg is a Facebookon, valamelyik természetismereti csoportban találják meg, amitől már csak egy lépés lenne, ha egy megbízható alkalmazás automatikusan tudna válaszolni. Ezzel a céllal már számos okostelefonos alkalmazás beszerezhető - róluk lesz szó ebben a bejegyzésben.

Borzas nefelejcs (Myosotis ramosissima)

De mennyire is jók valójában ezek az alkalmazások? Hogyan használjuk őket tényleg okosan, mikor jelentenek igazi segítséget? Ennek eldöntésére végeztem egy tesztet. Kiválasztottam 20 növényfotómat, majd mindegyiket meghatároztattam okostelefonos applikációkkal. A fotók közelképek elmosott háttérrel, így a kérdéses növény mindegyiken kiemelkedik. A fajok Magyarországon honosak, mindegyik egyértelműen (bár nem egyformán könnyen) felismerhető a fotó alapján. Az összes fotó megtekinthető ezen az oldalon. A pontozás az alábbi rendszer szerint történt. 1 pont járt azért, ha az app a legvalószínűbb fajként helyes választ adott. 0.75 pont járt azért, ha a kérdezett faj az öt legvalószínűbb megoldás között szerepelt, de nem az első helyen. 0.5 pontot ért, ha a megoldások között közeli rokon fajok szerepeltek, de a kérdéses növény nem, vagy nem az öt legvalószínűbb lehetőség között volt a helyes válasz. 0.25 ponttal honoráltam, ha az app nem adott közeli találatot, de legalább a család szintjére szűkítette a megoldások körét (pl. ha a csillagpázsitnál felismerte, hogy pázsitfűféle). 0 pont járt az ennél pontatlanabb válaszért. Fontos megjegyeznem, hogy nem vagyok egy telefonguru, ezért nem annyira technikai szemléletű, inkább felhasználó-központú a vizsgálatom. Csak ingyenes verziókat teszteltem. A tesztelt applikációk betűrendben az alábbiak voltak, és rögtön írom is a tapasztalatokat.

Flora Incognita: Egyszerű, letisztult küllemű, logikus alkalmazás, amely megpróbálja követni a hagyományos határozás menetét. A határozás elején választanunk kell, hogy a kérdéses növény egy virágos lágyszárú vagy cserje, egy fa, egy fű- vagy sásféleség, vagy pedig egy haraszt. Utána az app megadott részekről kér fotót, pl. virágos lágyszárú/cserje esetén először a virágról felülről. Ha ennyiből nem ismeri fel, akkor újabb részletet kér a levélről, majd sikertelenség esetén egyet a virágról oldalról, aztán a termésről, és az egész növényről. Ha még így sem elég biztos a megoldás, akkor felkínál több alternatívát, amiket az egyezés erőssége szerint súlyoz, illetve van lehetőség új fajt bevinni is. Mivel nem készültem ennyi fotóval, minden növényt egyetlen fotóból kellett kitalálnia, ezért az eredmény az appra nézve hátrányos, de még így is 17,5 pontot ért el. A pusztai ternyére közönséges ternyét mondott, a nagy pacsirtafüvet más pacsirtafüveknek vélte, illetve a sokvirágú habszegfüvet a keresztesek között kereste. Rögtönöztem egy gyors kerti tesztet, ahol a kéréseknek megfelelő fotókat tudtam készíteni, így kitalálta a perzsa veronikát, a tyúkhúrt, sőt, az ugarpalástfű csíranövényét is. (Hozzá kell tennem, hogy növényfotózásra szinte alkalmatlan a telefonom.) Reklámmentes és teljesen ingyenes alkalmazás, melynek egyetlen hátrányaként esetleg az róható fel, hogy (egyelőre) csak európai fajok vannak benne. Jobban utánaolvasva kiderül, hogy a Flora Incognita az Ilmenaui Egyetem és a Max Planck Intézet közös projektje, amelyben az "okos" technológiát a botanikai kutatás szolgálatába állítva végeznek fejlesztéseket. A projekt keretében érdekes tudományos cikkek is szép számmal jelentek meg, pl. arról, hogy mely növényi részek a leginformatívabbak a fotóról történő határoztatáskor.

LeafSnap: A kép feltöltése vagy a fotózás után ki kell választanunk, hogy milyen növényi rész van a képen. Idegesítően sok a reklám, a fizetős prémium verzióban ezektől bizonyára mentesülünk. 17,75 ponttal zárt, ez a második legjobb eredmény.

NatureID: Csak fotóznunk kell mindenféle állítgatás nélkül, viszont egy nap csak korlátozott mennyiségű (talán 5) képet enged. A teszt első lefuttatása után néha újrateszteltem, és előfordult, hogy más eredményeket kaptam, ezek a pontszámon is változtattak. A végső táblázatom szerint 14,75 pontot ért el.

PictureThis: Fizetős alkalmazás, csak három képet lehetett ingyen határoztatni, azokon viszont aránylag jól szerepelt (a nehezebbeket töltöttem fel). Kár érte.

Plant Lens: Igen rövid tapasztalatra engedett szert tenni ez az alkalmazás. Az elején már gyanítottam, hogy nem lesz ez annyira ingyenes, mint ahogyan hirdetik. Miután elkérte az engedélyeket a kamerám és a tárhelyem használatához, bedobtam a csillagpázsit fotóját. A fancy külcsínnyel profi analízis hatását próbálta kelteni, aztán részben kicsillagozott betűkkel írta az eredményt, ígérve, hogy 3 napos ingyenes használat után évi 22 499 Ft-ért megmutatja az eredményt. Persze, a látszó betűkből kitaláltam, hogy a pirók ujjasmuharra gondolt. Kérem szépen, félrehatározni én ennél olcsóbban is tudok... A Plant Lens így 0 ponttal zárta a tesztet.

PlantNet: Nagyon egyszerű és felhasználóbarát, közben jól teljesítő alkalmazás. Csak fotózunk, megmondjuk, hogy milyen növényi részt ábrázol a kép, és jön a megfejtés. Reklámmal nem találkoztam, teljesen ingyenesnek és funkcionálisnak tűnik, és még a versenyt is megnyerte 18 pontjával.

PlantSnap: Bosszantóan sok reklámmal megtűzdelt alkalmazás. Egy nap leforgása alatt 10 határozást enged az ingyenes verzió. A feltöltött képen nekem kell bejelölnöm az informatív részt, még ha az nem is fér bele az ezt megjelölendő négyzet alakú fókuszba. 10-ből 7 pontot ért el, ami nem valami fényes, így pláne nem látok racionális indokot, ami miatt megérné ezzel foglaltatni eszközünk memóriáját.

Seek: Sok a nagyon pontatlan, bár emiatt mértéktartó határozás, pl. a nemes cickafarkról csak annyit sikerült elárulni, hogy kétszikű. Szerény 8,25 pontot gyűjtött be. Úgy látom, ez az iNaturalist természetbúvár közösség határozó appja, sok projekthez, kihíváshoz lehet csatlakozni. Lehet, hogy az adatgyűjtés szempontjából kedvezőnek találják, hogy az adatok inkább pontatlanok, mint tévesek.


Az eredmények

Google Lens: olvasói kérdés nyomán, utólag adtam hozzá, a táblázatban nem szerepel. A Google ingyenes fordított képkeresője, nagyon felhasználóbarát, de csak közepes eredményt, 15,75 pontot ért el. Érdekessége, hogy egyik képre sem kapott 0 pontot, de 1-es is aránylag ritkán - vagyis ritkán maradt teljesen tanácstalan, de a kisebb hibák, pontatlanságok gyakoriak.

Azt láthatjuk tehát, hogy a növényhatározó alkalmazások megbízhatósága eléggé tág határok között mozog, és a legjobb eredmény is "csak" 90%-os lett az általam alkalmazott pontrendszer szerint (amelyben nem tökéletes válasz is érhetett töredékpontot). Szintén van különbség hozzáférhetőség tekintetében. A versenyt a PlantNet nyerte, de őszintén szólva több lehetőséget látok a Flora Incognitában. Érdemes megjegyezni, hogy az applikációk megbízhatósága nagy mértékben függ a fotók minőségétől. A tesztemben ideálishoz közeli képeket használtam, de telefonnal ritkán sikerül ilyeneket készíteni, maguk a növények sincsenek mindig "tökéletes" állapotban.

A sokvirágú habszegfű (Silene multiflora) kemény diót jelentett az alkalmazásoknak

Sokatmondó az egyes fotók felismerési sikere is. A sokvirágú habszegfű fotójára csak a PictureThis kapott 0,75 pontot, a NatureID pedig 0,5-öt, így több 0-val az átlag 0,18 lett. A gyenge eredmény valószínűleg egyaránt köszönhető annak, hogy a fotón csak virágzat szerepelt, ami eléggé karcsú megjelenésű, fontos bélyege az elágazás módja, maguk a virágok kicsik, világosak, így összességében nem sok információt hordoznak, valamint annak, hogy a sokvirágú habszegfű egy keleties, euro-szibériai elterjedésű faj, és azokban az országokban hiányzik vagy nagyon ritka, ahonnan valószínűleg a tanuló adatok származnak. Átlagosan 0,5-0,5 pontnyi felismerés jött össze a délvidéki perjeszittyóra, a pusztai ternyére, a sárga palkára és a nagy pacsirtafűre. Mind a négy fajra igaz, hogy vannak nagyon hasonló, de jóval gyakoribb és elterjedtebb rokonaik, amelyektől apróbb bélyegek különböztetik meg, valamint amelyek mellett alulreprezentáltnak számíthatnak a tanuló fotók között. A legkönnyebben felismerhető fotóknak a vastövű imola (átlag 1 pont), mezei szarkaláb, a madárfészek-kosbor (0,96-0,96), az erdei szellőrózsa (0,89), a fehér gyíkfű (0,82) valamint a sóskaborbolya és a tavaszi sás (0,82-0,82) bizonyult. Az utóbbi faj jó eredménye meglepett, hiszen a sások nem tartoznak a könnyen határozható csoportok közé, igaz, a fotó kvázi-tökéletes volt, a tavaszi sás pedig egy könnyű faj a sások között. Mindemellett a sikeresen felismert fajok jellemzően karakteres megjelenésű, jól fotózható, elterjedt növények.

A vastövű imolát (Centraurea scabiosa s.lat.) minden alkalmazás kitalálta

Hogyan és mikor érdemes tehát használni a jelenleg rendelkezésre álló applikációkat? Azt gondolom, hogy a jól teljesítő alkalmazások arra mindenképpen alkalmasak, hogy puszta kíváncsiságát kielégítse egy laikus anélkül, hogy komoly utánajárásba kelljen kezdenie. Ha jó a fotó, és eleve olyan faj a kérdés, ami egy átlagos kirándulónak, gazdálkodónak megragadja a tekintetét, akkor eléggé megbízható lesz a válasz, ha meg becsúszik egy hiba, akkor sincs gond. Ha külföldre utazom és nem lesz növényhatározóm az adott országhoz, de lesz megfizethető net a telefonomon, akkor nagyon valószínű, hogy én is valamelyik appot hívom segítségül. Nehezebben fotózható növényeknél érdemes több kritikával szemlélni az eredményt, illetve érdemes mindig figyelni arra, ha az alkalmazás több alternatív megoldást kínál. Soha ne bízzunk annyira az eredményben, hogy az alapján fogyasszunk a növényből! Mindig emlékezzünk arra, hogy a határozó nem mindentudó, csak a meglévő tudásra építve próbálja automatizálni a szakértői döntést. "Felkészültsége" a tanuló adatsoron (vagyis a szakértők által ellenőrzött, meghatározott fotókon) és a tanulás módján múlik; ami ehhez képest újdonság (pl. nem ismert faj, szokatlan körülmények), ott a tévedés esélye megnő. Várható, hogy a gépies munkában, az állatok és növények "futószalagon" történő azonosításában a mesterséges intelligencia szerepe egyre nagyobb lesz a tudományban is. Gyanítom azonban, hogy a hús-vér szakértők még jó ideig elengedhetetlenek lesznek a váratlan, egyedi problémák megoldásában. Nem utolsó sorban az önálló felfedezések személyes örömét egyik applikáció sem pótolhatja, ami egy nagyon fontos szempont az oktatás-nevelés számára. Azt gondolom ugyanis, hogy az alkalmazás segítségével könnyen szerzett információ, a faji hovatartozás, amihez több alkalmazásnál további ismertetők is társulnak, nem feltétlenül kedvez a természet gyerekekkel való megismertetésének. Sem pszichológus, sem pedagógus nem vagyok, azt viszont tudni vélem, hogy a gyerekek számára a megismerés és egy témában való elmélyülés nem pusztán a száraz információ begyűjtését jelenti, hanem egy gyakorlatibb, tapasztalatibb érintkezést, élményszerzést, átélést. Feltételezem, hogy az a gyerek, aki végiglapozza a határozókulcsot, közben háromszor "eltéved" benne, a kezét közben összeszúrja a begyűjtött bogáncs, megérzi a határozó lapjai közé rakott, megszáradt növény illatát, feltűnik neki, ahogy a lepréselt növény virágai a lapok között termésbe értek, nos az a gyerek még akkor is többet fog tudni, ha nem árasztja el információval a telefonja.

Végezetül szóvá teszem azt a néhány hónapja érzett felháborodásomat, amikor megláttam, hogy az egyik "zöld" tematikában utazó online magazin azt a címet adta a cikkének, hogy "Bárki vérbeli természetbúvár lehet egy mobillal", majd a folytatásban a "korábban bevált, ám lassú és körülményes" növény- és állathatározó könyvek korszerű alternatívájaként mutatott be három okostelefonos fajfelismerő applikációt (szerepeltek a tesztben is). Arról lehet vitatkozni, hogy mi a vérbeli természetbúvárság definíciója, és el lehetne intézni annyival, hogy ez a cikk nem nekem szól, és hogy milyen jól terjed a tudás a világban az efféle appok által, meg hogy miért baj az, ha Egyszerű Béláné Gizike rosszul határozza meg a kikapált egyéves veronikákat. Mindezt értem. Amit azonban borzasztóan károsnak, valójában tudományellenesnek tartok, az annak a tévképzetnek a terjesztése, amit a cikk címe sugall: hogy nem kell itt utánajárni, nem kell megkérdezni a szakértőt, aki egész életét erre szánta, nem kell lehajolni-begyűjteni-nagyítózni-kidobni-visszamenni-megintmegnézni, nem kell érte harcolni, mert csak egy bökés a képernyőre, és már dobja is ki a magasságos app a fajnevet. Aztán szelfi a zöldben, fotó instára, és meg is vagyunk, minek ezzel annyit vacakolni?! Nem, kérem, ezek tudományos kérdések! Lehet, hogy Egyszerű Béláné Gizikének mindegy, milyen veronikát kapált ki, és a világnak is mindegy, hogy Gizike tudja-e a pontos fajnevet, de meggyőződésem, hogy mindenkinek jobb, ha még Gizike is tudja, hogy az egyéves veronikák határozása során legalább 5-10 faj szóba jöhet, és akik ezeket megbízhatóan felismerik, netán magukat a fajokat is tudják kritikusan szemlélni, azok tudását nem adták ingyen. Nélkülük aztán Gizike bökdöshetné a képernyőt... Nagy szerencse, amikor egyes appokban visszaköszön ez a kritikus szemlélet, és szemmel láthatóan a fejlesztők is igyekeznek megóvni a felhasználót a hamis bizonyosságtól több alternatív megoldás felkínálásával. Kezeljük tehát helyén az eszközöket, és becsüljük meg a valódi tudást - amíg létezik!