Translate

2018. október 8., hétfő

Cikkek az Erdészettudományi Közleményekben

Soproni kollégák döntő hozzájárulásával megjelent két társszerzős cikkem. Mindkettő az erdőtársulások klímaváltozásra adott válaszával foglalkozik, de más-más skálán: az egyik a fafajok és erdőtársulások földrajzi léptékű átrendeződési lehetőségeit veszi számba, a másik a mikroklímának a lékek növényzetére gyakorolt hatását vizsgálja.



Kivonat

Kutatásunk sokrétű megközelítést tükröz. Honos fafajaink becsült reakciói alapján elemeztük őshonos fafajú erdőtársulásaink várható átrendeződését. Az elméleti becsléseket összedolgoztuk az újulatra és mortalitásra vonatkozó terepi vizsgálatok eredményeivel. Potenciális, invázióbiológiai szempontból alacsony kockázatú cserefafajokat kerestünk a várhatóan visszaszoruló fafajaink esetleges helyettesítésére. A honos és inváziós fafafajok esetében országos adatokon nyugvó, cserefafajok esetében európai léptékű modellezéssel is becsültük a fajok potenciális és prognosztikus elterjedését. Potenciális természetes erdőtársulás (PTE) adatbázist építettünk fel az ország erdőterületeire az Országos Erdőállomány Adattár alapján, a jelenre és jövőre vonatkozóan egyaránt. Eredményeink alapján az erdő- és erdőssztyep-társulások esetében egyaránt a magas összetételi (elegyesség) és szerkezeti diverzitás (gyepekkel, cserjésekkel mozaikoló állományok) jelenthet nagyobb alkalmazkodóképességet. A kiválasztott tájidegen fafajok alkalmazására csak az új körülmények között is vitális, őshonos taxonok és az általuk alkotott (akár újszerű) társulások által nyújtott lehetőségek kimerülését követően kerülhet sor.

Kulcsszavak: klímaváltozás, fafajösszetétel, potenciális elterjedés, cserefafajok, potenciális természetes erdőtársulás



Kivonat

Különböző magyarországi erdőállomány-típusokban kialakított, 12 lék mikroklíma mérőhálózatának adatelemzése alapján lineáris összefüggést találtunk a lékméret és egyes napi meteorológiai paraméterek között. Az állományban és a lékekben mért adatok összevetése az Országos Meteorológiai Szolgálat legközelebbi meteorológiai állomásának adataival szintén szabályos eltéréseket mutat. Az eredmények lehetőséget kínálnak egyes klímaparaméterek, pl. napi maximum és minimum becslésére különböző méretű lékekben és a környező állományokban, a szabványos meteorológiai megfigyelések alapján. 109 lék esetében vizsgáltuk, hogy a lékek jellemzői hogyan állnak összefüggésben a fajdiverzitással. Arra is választ kerestünk, mennyire érzékenyek az újulat fajai a lékeken belüli mikroklíma grádiensekre. A lékek korának és méretének hatása az egyes szociális magatartás típusok szerint eltérő, a lékek formája az újulat fajgazdagságára hat. A FAI (Forest Aridity Index) és a diverzitást jellemző változók között pozitív összefüggés mutatható ki. Az újulat léken belüli pozícióját vizsgálva megállapítható, hogy az összesített fajszám, egyedszám és effektív fajszám a lékek közepén a legmagasabb. A lékek üdébb részeit jellegzetes mezofil fafajok újulatának megjelenése indikálja.

Kulcsszavak: mesterséges lék, mikroklíma, ökológiai grádiens, újulat, növényi diverzitás

2018. október 4., csütörtök

Új preprint kézirat az osztályozások validációjáról

A többváltozós osztályozó módszereket rendkívül elterjedten használják, legyen szó vegetációs felvételek, génexpressziós profilok, pszichológiai karakterek vagy talajminták csoportosításáról, hiszen logikailag minden esetben ugyanaz történik: a több jellemzővel leírt objektumokat csoportokba rendezzük úgy, hogy a hasonló objektumok azonos csoportba kerüljenek. Az osztályozás igen fontos lépése, amelyről szerencsére talán egyre kevesebben feledkeznek el, a validáció, vagyis az osztályozás "jóságának" utólagos megítélése. Rengeteg validációs módszer létezik, mind egy kicsit más kritériumok alapján minősíti az objektumok csoportosítását. Az egyik legelterjedtebb validációs index a sziluett index ('silhouette width'), amely minden egyes objektumra megadja, hogy mennyire jól illik a csoportjába. Az értéke -1 és +1 között változik, minél nagyobb, annál jobban illik a csoportba az adott objektum. A 0-hoz közeli értékek kétes besorolást jelentenek, a pozitív értékek jelölik a megfelelően besorolt objektumokat. Ezzel azonosíthatók a csoportok tipikus, átmeneti és kiugró (félreosztályozott) elemei, továbbá az objektumok értékeit csoportonként vagy az egész osztályozásra átlagolva a csoportok, illetve az osztályozás jóságának mutatóit is megkaphatjuk. A sziluett index a hasonló belső variabilitású és kompakt, szférikus alakú csoportokat tekinti jónak, ami nem mindig előnyös, hiszen valós adatsorok esetén a gyakorlati szempontból jól értelmezhető csoportok más alakokat is felvehetnek a változók többdimenziós terében. Munkánkban a sziluett index egy általánosított formuláját mutatjuk be, amelynek szabályozható a kompaktság iránti érzékenysége, így megfelelő beállításokkal elnyújtott alakú csoportokat is jónak fogadhat el.

A sziluett index "viselkedése" különböző beállításokkal három elnyújott csoport esetén. A p paramétert változtatjuk az általánosított formulánkban, a keresztek az objektumok két változó (vízszintes és függőleges tengely) dimenziójában, a bekarikázottakat az index félreosztályozottnak tekinti. MR a félreosztályozottnak tekintett objektumok aránya, MSW az áltagos sziluett index. A p=1 eset a "hagyományos" sziluett index. Látható, hogy a csoportok szélső objektumait, a pontok 11%-át félreosztályozottnak tekinti, míg alacsonyabb p értékekkel ez nem történik meg.

A cikk jelenleg bírálat alatt áll egy folyóiratban, de a szerzői kéziratot már feltöltöttem a bioRxiv nevű preprint szerverre. A preprint publikálás lényege, hogy a felfedezések gyakorlatilag azonnal, még a folyóiratok szakmai bírálata előtt nyilvánossá és hivatkozhatóvá válnak, így megspóroljuk azt a több hónapot, vagy akár évet, ami egy cikk első beküldése és a nyilvános megjelenés között eltelik. A preprint kéziratok szabadon kommentelhetők, folyamatosan javíthatók, viszont utólag nem törölhetők.

A kézirat elérhetősége és összefoglalója:


Abstract
Cluster analysis plays vital role in pattern recognition in several fields of science. Silhouette width is a widely used measure for assessing the fit of individual objects in the classification, as well as the quality of clusters and the entire classification. This index uses two clustering criteria, compactness (average within-cluster distances) and separation (average between-cluster distances), which implies that spherical cluster shapes are preferred over others - a property that can be seen as a disadvantage in the presence of clusters with high internal heterogeneity, which is common in real situations. We suggest a generalization of the silhouette width using the generalized mean. By changing the p parameter of the generalized mean between −∞ and +∞, several specific summary statistics, including the minimum, maximum, the arithmetic, harmonic, and geometric means, can be reproduced. Implementing the generalized mean in the calculation of silhouette width allows for changing the sensitivity of the index to compactness vs. connectedness. With higher sensitivity to connectedness instead of compactness the preference of silhouette width towards spherical clusters is expected to reduce. We test the performance of the generalized silhouette width on artificial data sets and on the Iris data set. We examine how classifications with different numbers of clusters prepared by single linkage, group average, and complete linkage algorithms are evaluated, if p is set to different values. When p was negative, well separated clusters achieved high silhouette widths despite their elongated or circular shapes. Positive values of p increased the importance of compactness, hence the preference towards spherical clusters became even more detectable. With low p, single linkage clustering was deemed the most efficient clustering method, while with higher parameter values the performance of group average and complete linkage seemed better. The generalized silhouette width is a promising tool for assessing clustering quality. It allows for adjusting the contribution of compactness and connectedness criteria to the index value, thus avoiding underestimation of clustering efficiency in the presence of clusters with high internal heterogeneity.

2018. október 2., kedd

Új NKFIH posztdoktori kutatóprojekt

2018. október 1-től új posztdoktori kutatási projekten fogok dolgozni, melynek címe 'Durva térléptékű funkcionális mintázatok pannon gyepekben' ('Broad-scale functional patterns in Pannonian grasslands'). A kutatás részben hasonló lesz a lengyelországi Polonez projektemhez, ugyanúgy tervezem egy hazai (bár nem teljes országra kiterjedő) funkcionális gyeposztályozás elkészítését, valamint a funkcionális diverzitás és redundancia változatosságának vizsgálatát, de módszertani problémákon is fogok dolgozni. A kutatás helye az MTA ÖK ÖBI Vácrátóton. A projekt 2021-ig tart, támogató a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal (NKFIH).

A vizsgálati területek a Kiskunságban lesznek



2018. október 1., hétfő

POLONEZ zárás

A tegnapi nappal véget ért a POLONEZ ösztöndíjas időszakom. Az alábbiakban felsorolom a teljesített és a (logisztikai okokból) még függőben lévő vállalásokat.


1. Az ösztöndíjas időszakom alatt két konferencián vettem részt, amelyeken az alábbi előadásokat tartottam:

Lengyel, A., Swacha, G., Kącki, Z.: Preliminary results from the trait-based numerical classification of Molinio-Arrhenatheretea grasslands in Poland. 61th IAVS Symposium, 22-27 July, 2018 - Bozeman (MT), USA


Lengyel, A., Swacha, G., Kącki, Z.: Trait-based numerical classification of Molinio-Arrhenatheretea grasslands in Poland. 27th Congress of the European Vegetation Survey, 2018. május 23-26., Wroclaw, Lengyelország


2. Két tudományos cikket küldtem be elbírálásra rangos folyóiratokba:

Lengyel, A., Botta-Dukát, Z.: Silhouette width using generalized mean – a flexible method for assessing clustering efficiency. Methods in Ecology & Evolution, bírálat alatt

Lengyel, Swacha, G., Botta-Dukát, Z.,  Kącki, Z.: Trait-based numerical classification of Polish mesic and wet grasslands. Journal of Vegetation Science, bírálat alatt


3. Egy ismeretterjesztő cikket küldtünk be egy lengyel lapba, ez a november-decemberi számban fog megjelenni:

Lengyel, A., Swacha, G., Kącki, Z.: Cechy funkcjonalne roślin i ich rola w zrozumieniu funkcji oraz usług ekosystemowych. Zielona Planeta, megjelenés alatt


4. Meglátogattam két NGO-t, hogy az ösztöndíj keretében tájékozódjam a működésükről:



5. Varsóban részt vettem a Vitae által tartott, az NCN által szervezett, kutatóknak szóló tréningeken. Egy sikertelen időpontegyeztetés miatt kihagyott tréninget novemberben pótolok.


6. Készítettünk egy honlapot a projektnek, itt érhető el.


7. Továbbá aránylag rendszeresen blogoltam a projektről, ld. a bejegyzéseket.


Ezúton is köszönöm a Lengyel Tudományos Központ ('Narodowe Centrum Nauki') támogatását!