Translate

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!

2020. december 26., szombat

A cserjésedés és a tűz hatása a borókás erdőssztyepp fajgazdagságára és fajösszetételére - új cikk az Applied Vegetation Science-ben

A kiskunsági meszes homoktalajon kialakuló növényzeti típusok egyik legjellegzetesebbike a boróka (Juniperus communis), szürke nyár (Populus canescens), valamint a mészkedvelő nyílt homoki gyep mozaikja alkotta erdőssztyepp. A legérintetlenebbnek, legtermészetesebbnek tekintett részek Bugac, Fülöpháza, Bócsa és Csévharaszt környékén vannak, ezeket "ősborokásoknak" is szoktál nevezni. A klímaváltozás egyik globálisan tapasztalható kísérőjelensége az erdőtüzek gyakoribbá válása (gondoljunk csak a kaliforniai, spanyolroszági és ausztráliai tüzekre). Erre a legfogékonyabb hazai erdőtípusnak a nyáras-borókás tűnik, ami valószínűleg egyaránt köszönhető az élőhely szárazságának, a jellemző avarosodásnak, a boróka jó éghetőségének, valamint az oltási nehézségeknek (nehezen járható, mély homok, nehezen átlátható, változatos fiziognómiájú növényzet). A kollégáim a 2007-es kéleshalmi erdőtűz után jelöltek ki leégett és nem leégett foltokon mintavételi kvadrátokat gyepfoltokon, borókák alatt, valamint borókák különböző oldalain, majd 2018-ig minden évben dokumentálták a fajok tömegességeit. A munkába én az adatelemzések kapcsán csöppentem. Noha a boróka mérsékelt borításnövekedése növelte a kvadrátok fajszámát, a sűrű boróka alatt az aljnövényzet gyakorlatilag nudummá válik, így a jelentős borításnövekedés csökkenti a diverzitást. A boróka leégése után a fajszám megnő, a fajösszetétel pedig a gyephez kezd hasonlítani. A gyep esetén a tűz csak átmeneti változást okozott a fajszámban és fajösszetételben. Összességében a sűrű borókás két okból is kedvezőtlen: kiüresíti az aljnövényzetet, valamint segíti a tűz terjedését. Erről jelent meg egy cikkünk az Applied Vegetation Science-ben.



Ónodi, G, Kertész, M, Lengyel, A, Pándi, I, Somay, L, Szitár, K, Kroel-Dulay Gy. The effects of woody plant encroachment and wildfire on plant species richness and composition: Temporal changes in a forest–steppe mosaic. Appl Veg Sci., early view, https://doi.org/10.1111/avsc.12546


Abstract

Questions
Woody plant encroachment and wildfire may both have major effects on species richness and composition, yet studies that assess these two factors in combination are rare. We asked the following specific questions: (1) how did juniper cover change over a decade in the study area; what are the effects of juniper encroachment and subsequent wildfire on(2) plant species richness; and (3) vegetation composition?

Location
Sand forest–steppe in Kiskunság, Central Hungary.

Methods
We studied a juniper‐encroached grassland hit by a wildfire. We assessed changes in plant species richness and composition in burnt and unburnt grassland and juniper plots for 11 years following the wildfire. Yearly vegetation sampling was performed in permanent quadrats of 1 m2 and 25 m2 using visual cover estimation. Temporal changes in juniper cover and species richness were evaluated with generalized linear mixed‐effects models. Compositional changes were analysed by non‐metric multidimensional scaling and fidelity analysis.

Results
At the beginning of the study, the presence of individual juniper shrubs increased species richness, and did not alter species composition. However, microsites covered by junipers were extremely species‐poor. Juniper growth during the study period caused a sharp decline in species richness at the edge of juniper shrubs and a shift in species composition compared to grassland plots. Wildfire increased species richness both in grassland and juniper plots. It caused only transient compositional responses in grasslands, but converted juniper habitats back to the grassland state.

Conclusions
We conclude that neither moderate juniper encroachment nor wildfire have negative effects on plant species richness in the studied ecosystem. However, as juniper thickening may cause species loss and devastating fires, conservation management should prevent the development of dense juniper stands.

2020. november 4., szerda

Új cikk Pécs flórájának változásáról

Egyetemi éveimre visszanyúló közös munkánk gyümölcseként megjelent a Pécs flórájának változását bemutató cikkünk. Csiky János mint vezető kutató és Wirth Tamás mint a témán dolgozó doktorjelölt neveihez köthetően egy hazánkban példátlan, és nemzetközi viszonylatban is figyelemre méltó, meglehetősen finom térléptékű flóratérképezést zajlott/zajlik Pécsett, amely egy 40-es évekből származó, Horvát Adolf Olivér által jegyzett, a kor standardjaihoz mérten szintén eléggé részletes cenzussal együtt értékes összehasonlításokra adott lehetőséget. A munkához én elsősorban adatelemzések, módszertani tanácsadás és a szövegírás révén kapcsolódom. A cikkben megerősítettük azt az általános megfigyelést, hogy a várost érintő urbanizációs folyamatok, amelyek a beépített területek növekedésével, szocioökonómiai és technológiai változásokkal, intenzifikációval jártak, elsősorban az újjövevény (neofiton) fajok összetételét változtatták meg. A két vizsgálat között eltelt 70 év alatt nőtt a fásszárú és a rövid életű (egyéves, kétéves), valamint az állatok által terjesztett neofitonok száma, míg az évelő lágyszárúak és a széllel terjedő fajok aránya csökkent. A kutatás sajátossága volt, hogy a két felmérés között megváltozott városhatárok problémájával is meg kellett küzdenünk: az összehasonlítást mindkét lehatárolásra elvégeztük, ez azonban nem adott jelentősen eltérő eredményt.

Jöjjön néhány kép a pécsi Mecsek-oldal jellegzetes növényeiről, a végén pedig egy új megtelepülőről:

Majomkosbor (Orchis simia)


Pirítógyökér (Tamus communis)

Sétaút a Misina és a Tubes között a medvehagyma (Allium ursinum) tengerében

Arab lucerna (Medicago arabica), útszélek, nyírt gyepek jellegzetes faja

Közönséges tarajosperje (Rostraria cristata), egyedül Pécsről van aktuális adata Magyarországon


A cikk elérhetősége és absztraktja:

Tamás Wirth, Dániel Kovács, Krisztina Sebe, Attila Lengyel & János Csiky (2020) Changes of 70 years in the non-native and native flora of a Hungarian county seat (Pécs, Central Europe), Plant Biosystems - An International Journal Dealing with all Aspects of Plant Biology, DOI: 10.1080/11263504.2020.1829734


Abstract
The research of European urban flora is still based on the study of Western and Central European settlements, while relatively few data are available from the southern and eastern parts of Europe. This paper presents the first grid-based approach that surveyed the spontaneous and sub-spontaneous flora and its temporal changes of a Hungarian city located in this latter region of Europe. The changes during 70 years in the flora of a Hungarian county seat, Pécs were investigated. The contemporary city areas were used as two different study areas in the analyses. Changes in species richness, proportions of dispersal types, life form traits and alien statuses were examined during the mentioned period. With 1641 vascular plant species found at 232.88 km2 in the last 70 years, the flora of Pécs represents a diversity hotspot within Europe. In contrast with other European cities we found significant (19.37%) increase in the number of species over the last 70 years. As a result of temporal changes in the city flora, differnces were found only in the case of neophytes’ life forms regardless of the spatial approach. Similar to the other cities globally the number of woody species neophytes and short-lived alien plants increased.


2020. szeptember 29., kedd

Növénytársulástani témaajánlatok hallgatóknak TDK-dolgozat, szakdolgozat, disszertáció készítéséhez

A hazai mezofil gyepek növénytársulástani leírásával 2006-ban, elsős egyetemistaként kezdtem foglalkozni. A diplomadolgozatom a dél-dunántúli rétek statisztikán alapuló rendszerezéséről szólt, majd az országos szintű összefoglalás lett a doktori értekezésem témája. A kutatás "végterméke" 10 évvel a kezdetek után, 2016-ban jelent meg egy Preslia-cikkben, amelyben több ponton megújított szüntaxonómiai rendszert javasoltunk a hazai mezofil rétekre. Hiába azonban az egy évtizednyi kutatás, bőven maradtak nyitott kérdések jellegzetesnek tűnő típusok azonosságával kapcsolatban. Az alábbiakra gondolok mindenek előtt:

  • Az Őrségben kimutattunk egy típust, amely a láprétek felé mutatott átmenetet. Szlovén és osztrák összehasonlító anyaggal, és persze további hazai, célzott terepi felvételezéssel minden bizonnyal a helyére lehetne tenni.
  • A domb- és hegyvidéki gyengébb hozamú, mezofil kaszálók és legelők körül sem igazán sikerült rendet tennünk. Ezeknek a típusoknak a tisztázásához egy kiterjedt felvételezésre lenne szükség az Északi-középhegység és a Dunántúl eddig elhanyagoltabb területeinek (Börzsöny, Cserhát, Cserehát?, Zalai-dombvidék?) felkeresésével, és persze külföldi referenciafelvételek bevonásával.
  • Vannak egyébként is alulkutatott területek, pl. Börzsöny, Cserhát, Cserehát.
  • Érintőlegesen foglalkoztunk a cikkben a hazai sovány gyepekkel (Violion caninae), amelyek szintén revíziót igényelnek, s mivel hazánkban ritka, erősen visszaszoruló egységről van szó, a szomszédos országok rendszereivel való összehangolás megkerülhetetlen.
Valahonnan innen indultam: mezofil rétek a Kelet-Mecsekben

Sajnos Illyés Eszter korai eltávozása miatt egy közös projektünk okán a félszáraz gyepeket is félig-meddig "megörököltem", így a 2016-os cikkben a Brometalia erecti (ma már Brachypodietalia pinnati az elfogadott neve) asszociációrend is szerepelt. Bizonyára így kaptam a lehetőséget, hogy szerzőként részt vegyek a Wolfgang Willner vezette kutatásban, amelyben felülvizsgáltuk a közép- és kelet-európai félszáraz gyepek rendszerét (Willner et al. 2019). Sajnos ebben a cikkben nem volt módunk arra, hogy a Brachypodietalia magyarországi változatosságát megfelelően leképezzük (bővebben itt írtam már erről). A félszáraz gyepek esetén is maradtak nyitott kérdések, itt azonban annyival nehezebb a helyzet, hogy több hazai és közép-európai vizsgálat is született a témában (a fentieken kívül Illyés et al. 2007, 2009), és ehhez csak tényleg jelentős mértékű új adat bevonásával lehetne érdemben hozzátenni érzésem szerint. Egy jelentős hiányterület azonban észrevehető:
  • A síksági rétsztyeppek beillesztése a szüntaxonómiai rendszerbe. Ezek a Kisalföld és a Kiskunság homokbuckás vidékén a láprétek és a homokpusztagyepek között fellelhető, széles levelű füvek (Chrysopogon gryllus, Brachypodium pinnatum, Bromus erectus, Helictotrichon spp.) által uralt, fajgazdag kaszálók és legelők, amelyekben lápréti és szárazgyepi elemek keverednek.

Ezeket a kérdésköröket egyedül valószínűleg nem fogom tudni kikutatni. Éppen ezért olyan, lelkes hallgatók jelentkezését várom, akik a fenti (vagy azokhoz hasonló) témákból szívesen csinálnának TDK-t, szakdolgozatot, esetleg PhD-t. Különösen örülnék a Börzsöny vagy a Cserhát gyepjeivel foglalkozó jelentkezőknek, mert itt a terepi munkában többet tudnék segíteni. A vegetációtípusok lehatárolásában lehetünk lazábbak, szárazabb és nedvesebb gyepeket is hozzá lehet venni. Egy-egy szűkebb típus vagy tájegység részletesebb megismerése inkább szakdolgozatra elég. A rétsztyeppek egy nagyobb téma, és sok további vetület is kínálkozik, amikhez más (társ-)témavezetők, együttműködők bevonására lehet szükség.

Miből állnak az efféle kutatások? Irodalmazás: fel kell kutatni, el kell olvasni a vonatkozó szakirodalmakat, felkészülve arra, hogy a régiek nem feltétlenül magyarul vagy angolul íródtak, továbbá olvasni a modern vegetációtudományi irodalmat, ami jellemzően angol nyelvű. Terep: saját cönológiai felvételek készítése minél nagyobb számban. Ez a munka egyik kulcseleme, nagyon jó fajismeretre van szükség, aminek az elsajátítása nem megy azonnal. Adatbázis-bűvölés: a szakirodalmi felvételek digitalizálása, az archív adatok legyűjtése hazai és nemzetközi adatbázisokból. Statisztikai elemzés: az elemzéshez szükséges módszerek és szoftverek használatának megismerése, elsajátítása.

Miért jó ilyet csinálni? Az említett gyepek magas természeti értékű, védelemre szoruló, szép tájképi megjelenésű élőhelyek, melyek megfelelő fenntartásához alapvető a cönológiai megismerésük. Fajokban rendszerint elég gazdagok, igazi "örömbotanika" rajtuk dolgozni. Nagyon széleskörű terepi jártasságra lehet rajtuk keresztül szert tenni, mivel rengetegféle vegetációs jelenséget láthatunk. Ezzel a háttérrel el lehet indulni egyéb tudományterületek (tájökológia, populációbiológia, közösségi ökológia, vegetációdinamika, invázióbiológia, biogeográfia...) felé is a későbbiekben. A terepmunka járulékos tudományos eredményei az új florisztikai adatok. A terepi felvételezések egyébként kalandos túrákká alakíthatók, életre szóló élmények szerezhetők rajtuk annak, aki szereti a természetjárást. Jó lehetőséget kínálnak az adatelemzési problémák is, mivel a cönológiai adatok elemzésekor olyan általános statisztikai problémaköröket érintünk, mint az osztályozás, az ordináció, a függetlenségvizsgálatok, amikre kreatív megoldásokat találva a saját tudományterületünkön kívül is maradandót alkothatunk. Fontos megemlíteni, hogy a cönológiai adatokat gyakran próbálják egyéb ökológiai kérdések megválaszolására is használni (pl. Sporbert et al. 2020). Ez egyrészt lehetőséget nyújt a rokon területekre való "behatolásra", másrészt folyamatosan vet fel módszertani kérdéseket, amelyek hálás kutatási témává válhatnak.
Meglátásom szerint a cönológia publikációs kimenet tekintetében közepesen jövedelmező terület. Az egy-egy tájegységre kiterjedő vizsgálatokra inkább csak alacsonyabban jegyzett folyóiratok a vevők, de egy hiánypótló, országos szintű cönológiai feldolgozás impakt faktoros lapban mindenképpen leközölhető (kiemelkedő a cseh Preslia, amely top-lapnak számít, a 3-4 körüli impakt faktorával és D1-es besorolásával, az esélyes lapok többsége impaktja 0.5-1.5 körüli), és ha valaki egy-két cikk után egy vegetációtípus szakértőjévé válik a hazájában, és konferenciákon élőben is megmutatja magát a pályatársaknak, akkor előbb-utóbb meghívják nemzetközi együttműködésekbe, amik általában társszerzőséget is jelentenek jobb lapokban megjelenő cikkekben. A cönológiai módszertani cikkek jól publikálhatók a vegetációtudomány csúcslapjaiban (pl. Journal of Vegetation Science, Applied Vegetation Science, Preslia). Természetesen a publikációs kimenetek sosem jönnek automatikusan, a látható eredményt a szorgalmas munka, a tehetség, és persze a szerencse szüli.

Ki ne szeretne ilyen tájban dolgozni?
(fotó: Kelemen András)

Miért nehéz? Ahhoz, hogy valaki teljesen kezdő hallgatóként növénytársulástani témában érdemi munkát tudjon végezni, aránylag hosszú tanulási szakaszon kell átmennie. Egyrészt hosszú időt igényel a megfelelő szintű fajismeret elsajátítása, hiszen olyan szinten kell tudni több száz fajt, hogy vegetatív állapotban is felismerjük. A másik hátrány a szigorú módszertani protokoll hiánya, a szubjektív döntések magas aránya. Például máig sincs "recept" a mintavételi kvadrátok elhelyezéséről, vagy az osztályozásra használandó módszerekről. A szubjektivitás túlságosan nagy szerepét egy időben gyakran felrótták a cönológusoknak a rokon tudományágak művelői, de eddig egyik kritikus hang sem fogalmazott meg gyakorlatban megvalósítható és elméleti oldalról is kikezdhetetlen módszertani útmutatást, így az utóbbi időben meglátásom szerint a (naprakész) kritikusok is belátták, hogy ez a tudományág egyszerűen ilyen, és így is tud hasznos lenni. Ez egyaránt köszönhető a vizsgálati objektum bonyolultságának, a lehetséges célok és módszerek sokféleségének, valamint a kutatást végző személyek és eszközök korlátainak. Legalább egy-két évig kell cönológusokkal együtt dolgozni, szakirodalmazni, egyedül próbálkozgatni, tanulni a fajokat és a vegetációt, mire az ember az önálló munkát lehetővé tevő gyakorlatot szerez. Nem árt tehát, ha a hallgató a tanulási folyamatot is örömmel csinálja.

Ilyen zöld maszlagokból kéne adatot produkálni

Milyen hallgató jelentkezését várom? Aki nem volt lusta eddig olvasni. :) Olyan hallgatókat várok, akik kifejezetten vonzódnak a terepi kutatások iránt, akiknek nem jelent problémát az önálló terepi mozgás, tájékozódás, és akik vagy már eléggé jól ismerik a növényeket, vagy szeretnék jól ismerni azokat, és van is erre idejük, mindemellett a statisztikától sem rettennek meg. Angol nyelvismeret is szükséges (olvasási szinten). Minden képesség természetesen a rendelkezésre álló idővel összefüggésben elvárt, tehát BSc-ben még bőven van idő a fajismeret fejlesztésére. 

Mit kínálok? A jelentkező hallgató elmélyülhet a modern cönológiában, jó terepismeretre tehet szert, megismerheti a korszerű statisztikai adatelemzés módszereit. Bekapcsolódhat az Ökológiai Kutatóközpont Ökológiai és Botanikai Intézet munkájába Vácrátóton, ahol jó kutatói közösséget mondhatunk magunkénak, emellett eléggé sikeresen publikálunk nemzetközi szinten is. Jó kapcsolattal rendelkezünk számos vezető kutató műhellyel, belföldön és külföldön egyaránt. Vácrátóton gondozzuk a CoenoDat adatbázist, amiben folyamatosan gyűjtjük a hazai cönológiai felvételeket.

Jelentkezni lehet a munkahelyi elérhetőségeimen.