Lézeres szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata nagy szervesanyag-tartalmú talajokon

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Lézeres szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata nagy szervesanyag-tartalmú talajokon"

Átírás

1 AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN 61 (2012) Lézeres szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata nagy szervesanyag-tartalmú talajokon 1,2 MADARÁSZ Balázs, 1 JAKAB Gergely, 1 SZALAI Zoltán és 2 JUHOS Katalin 1 MTA Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont Földrajztudományi Intézet, Budapest és 2 BCE Kertészettudományi Kar, Talajtan és Vízgazdálkodás Tanszék, Budapest Bevezetés Számos tanulmány foglalkozik a különböző szemcseösszetétel-vizsgálati módszerek összehasonlításával, valamint a legkorszerűbbnek számító lézer-diffrakciós mérések előnyeivel és hátrányaival (BUURMAN et al., 1997b, 2001; KONERT & VANDENBERGHE, 1997; MUGGLER et al., 1997; BEUSELINCK et al., 1998; VANDECASTEELE & DE VOS, 2001; HERNÁDI et al., 2008; DI STEFANO et al., 2010). Az optikai elven működő lézeres módszer legnagyobb előnye, hogy sokkal részletesebb osztályozást tesz lehetővé az adott mintán belül (BUURMAN et al., 1997a), gyorsabb és kis mennyiségű mintából is megbízható eredményt ad (LOIZEAU et al., 1994). De legyen szó akár a talajfizikai szabványban rögzített és széles körben elterjedt pipettás eljárásról, vagy a legújabb lézeres mérésekről, abban minden kutató egyetért, hogy a legproblematikusabb szemcsetartomány a 2 µm-nél kisebb méretű frakció, azaz az agyag mennyiségének pontos meghatározása (LOIZEAU et. al., 1994; BUURMAN et. al., 1997a; KONERT & VANDENBERGHE, 1997; BEUSELINCK et. al., 1998). A lézeres szemcseméret-meghatározás 5 μm felett igen pontos lehet, míg ez alatt erősen függ az alkalmazott optikai modelltől (HOFF & BOTT, 1990). A lézeres mérési módszer feltételezi az egységesen és szabályosan gömbölyű részecskéket minden szemcsetartományban. Az agyagok esetében azonban jellemzően inkább lemezekről, pálcikákról beszélünk (ESHEL et al., 2004). KONERT és VANDENBERGHE (1997) úgy számította, hogy a pipettás eljárással mért 2 µm alatti agyagtartalom a lézeres mérések esetén a 8 µm alatti tartománynak feleltethető meg. A két módszer pontos szemcseméret-tartomány megfeleltetése azonban még mindig a vitatott kérdések közé tartozik. Másrészről pedig nem lehet eléggé hangsúlyozni a talajminták előkészítésének fontosságát, vagyis az ásványi szemcsék teljes körű diszpergálását, amelynek elégtelensége bármely módszer esetén szintén az agyagtartalom látszólagos csökkenését okozhatja (MAEDA et al., 1977; MAKÓ et al., 2002; HERNÁDI et al., 2008; MAKÓ & HERNÁDI, 2010; KONDRLOVÁ et al., 2012). Szemcseösszetételt gyakran különböző típusú, pl. egyko- Postai cím: MADARÁSZ BALÁZS, MTA Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont Földrajztudományi Intézet, 1112 Budapest, Budaörsi út madaraszb@mtafki.hu

2 382 MADARÁSZ et al. ri tavi, folyóvízi, tengeri, eolikus üledékből vizsgálunk, hiszen ezek szemcsefrakcióinak összetétele számos ősföldrajzi körülményre, a keletkezés módjára, a szállítás formájára utal. Ezen üledékek dezaggregálása többnyire nagyon könnyű, vagy szinte nincs is rá szükség, hiszen kötőanyaggént többnyire csak CaCO 3 -tal találkozunk, amelynek roncsolása egyszerű feladat. Egész más a helyzet, ha recens vagy paleotalajok mechanikai analízisét kívánjuk elvégezni, mert számos erősen eltérő tulajdonságú kötőanyaggal találkozunk. A fizikai, a kémiai és a biológiai folyamatok kölcsönhatásaként rendkívül fontos szerep jut a mikro- és makroaggregátumok kialakításában. A leggyakoribb ragasztóanyagok a különféle humuszvegyületek, az agyagásványok, a kolloidális mész, a Fe-, az Al-oxidok és -hidroxidok, illetve ezek kombinációi (FILEP & TARR, 1975; SCHULZE et al., 1996; STEFANOVITS et al., 1999). A mechanikai összetétel vizsgálatát megelőzően, az előkészítés során, különböző reagensekkel a lehető legtökéletesebben szét kell választani az ásványi szemcséket. Mindezen ismeretek ellenére hazánkban a mindennapi laboratóriumi gyakorlatban a talajok mechanikai összetételének vizsgálatakor az egyszerű Napirofoszfátos kezelést alkalmazzák, amely diszpergált állapotban tartja az elemi részecskéket, vagyis a részecskék körüli hidrátburok kialakításával megakadályozza a részecskék újbóli összetapadását, azonban nem alkalmas a talajban legtöbbször előforduló, az elemi szemcsék összetapadását okozó szerves anyagok bontására. A tökéletlen dezaggregáció eredményeként főként az agyagásványok maradhatnak aggregált formában, ezért az agyagfrakció alulreprezentált lesz. Sajnálatosan hazánkban a legtöbb szemcseösszetétel-vizsgálatot felhasználó tanulmány legjobb esetben is csak a mérés metodikáját említi, de a mintaelőkészítés módját nem. Ezen esetekben feltételezhetjük, hogy a MSz előírásait alkalmazták, amely viszont némileg ellentmondásos. Az 1978-as MSz szabvány, amely a talaj fizikai és vízgazdálkodási tulajdonságainak vizsgálatairól szól, a talaj mechanikai összetételének meghatározásához egyértelműen a Na-pirofoszfátos (Na 4 P 2 O 7 ) előkészítést írja elő. Ugyanakkor az 1979-es MSz 14043/-79 szabvány, amely a talajmechanikai vizsgálatokat tárgyalja, a es pontjában már általános előírásként említi, hogy ha a szerves szennyeződés mennyisége (3 10%) szükségessé teszi, akkor a szerves alkotórészeket a vizsgálat előtt oxidálással távolítsuk el. Az 1979-es szabvány kitér a Napirofoszfát használatára is és jelzi, hogy az csak a vizsgálat közben fellépő koagulálás ellen véd, az anyag keletkezése során kialakult szemcsekapcsolatok szétválasztására általában alkalmatlan és a szétválasztás módszere esetenként kikísérletezendő. Ennek ellenére a széles körben elterjedt gyakorlat mind a meszes, mind a nagy szervesanyag-tartalmú talajminták vizsgálatánál az egyszerű, Napirofoszfátos előkészítés. A helyzetet nehezíti, hogy a világban sincs egységesített módszer a mechanikai összetétel vizsgálatok előkészítésére, azonban a szerves anyag hidrogén-peroxidos (H 2 O 2 ) roncsolása szinte kivétel nélkül központi szerepet kap (FAO: VAN REEUWIJK, 2002; USDA: BURT, 2004). A legtöbb országban a H 2 O 2 -kezelés után Na-hexametafoszfátot (KLUTE, 1986; ROWELL, 1994; BURT, 2004; RYŻAK & BIEGANOWSKI, 2011), míg Németországban Na-pirofoszfátot (HARTGE & HORN, 1992) használnak a tökéletesebb diszpergálás érdekében. Számos szerző a mérés

3 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 383 előtt és/vagy közben, egyéb dezaggregációs módszer és diszpergálószeres adagolás mellett vagy akár a helyett, ultrahangos kezelést alkalmaz, hangsúlyozva annak a tökéletes dezaggregációban betöltött szerepét (BUURMAN et al., 1997b; DEZSŐ et al., 2007; SUMMA et al., 2007; RYŻAK & BIEGANOWSKI, 2011; KONDRLOVA et al., 2012, SOCHAN et al., 2012). Munkánk során arra kerestük a választ, hogy elsősorban a jelentős szervesanyag-tartalmú erubáz, rendzina, erdő-, lejtőhordalék talajokon, illetve homoktalajokon lézer diffrakciós szemcsevizsgálat esetén milyen eredménnyel használhatók a különféle előkészítő eljárások, és ezek mennyiben módosítják az agyagfrakció mért mennyiségét? Kimutatható-e a különböző előkészítő eljárások eredményeként a különböző méretű megbontatlan aggregátumok mennyisége? Vagyis milyen hatással van a szervesanyag-tartalom az aggregációra? Anyag és módszer A vizsgálatokhoz löszön, homokon, mészkövön és vulkáni kőzeteken kialakult talajokat, illetve kontrollként egy folyóvízi homokot választottunk. 5 talajtípus 17 mintáján, illetve a folyóvízi kvarchomok mintán összesen 119 lézerdiffrakciós szemcseösszetétel-vizsgálatot végeztünk. A mintákat között sorszámoztuk (1. táblázat). Méréseinkhez a talajszelvények különböző (de a legtöbb esetben a felszíni A) szintjeit használtuk. A humusztartalom aggregátumképzésben betöltött szerepének vizsgálatához gyengén (104, 110, 111, 116) és erősen humuszos (101, 102, 107, 108, 115) mintákat választottunk. A 104, 109, 111, 112, 116 és 117 kódszámú minták kisebb-nagyobb CaCO 3 -tartalommal rendelkeznek, míg a többi talajminta esetében karbonátos kötőanyag nem volt. A légszáraz mintákat egységesen 2 mm-es szitán átszitáltuk, s az előkészítéshez/feltáráshoz minden esetben 20 g mintát mértünk be. A kiválasztott mintákat hét különböző előkészítést követően elemeztük: 1. desztillált vízben fél órás áztatás; 2. desztillált vízben, 70 C vízfürdőben 12 órás áztatás; 3. desztillált vízben, 12 órás 70 C vízfürdőben való áztatás, majd 10 perces (35 khz) ultrahangos kezelés; 4. Na-pirofoszfátos kezelés (MSz ); 5. Na-pirofoszfátos, majd 10 perces (35 khz) ultrahangos kezelés; 6. van Doesburg-féle hidrogén-peroxidos kezelés (BUURMAN et al., 1996); 7. van Doesburg-féle hidrogén-peroxidos kezelés 10 perces (35 khz) ultrahanggal. A van Doesburg-féle előkészítés hasonló a hazai, ún. nemzetközi A előkészítő eljáráshoz (BALLENEGGER & DI GLÉRIA, 1962), de annál jóval hatékonyabb és gyorsabb. Míg az utóbbi eljárásban a humuszanyagok roncsolásához 6%, addig az Doesburg-féle eljárásban 30%-os hidrogén-peroxidot használunk. A van Doesburgféle előkészítő eljárással, az előző módszerrel akár egy két hetes előkészítési idő két napra szűkíthető (BUURMAN et al., 1996), ami lényegesen felgyorsítja a méréseket. A feltárást követően a mintákat 630 μm szitával szeparáltuk, majd a szemcse-

4 384 MADARÁSZ et al.

5 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 385 összetételt az alkalmazott lézeres szemcseanalizátor méréstartomány-korlátai miatt a 630 μm-nél kisebb méretű frakcióban vizsgáltuk. A mechanikai összetétel meghatározását az MTA Földrajztudományi Kutatóintézet laboratóriumában végeztük. Az előkészített szuszpenziót Fritsch Analysette Microtech 22 lézerdiffrakciós analizátorral, Frauenhofer optikai modell alapján vizsgáltuk (FRITSCH GMBH, 2005). A lézeres mérések részletes elméleti hátteréről LOIZEAU és munkatársai (1994) tanulmánya ad áttekintést. Egy minta mérése 190- szeres ismétlésben történik, melyből az értékelő program átlagolja a tényleges eredményt. A szemcseanalizátor a talajszemcséket 0,109 és 628 µm között 102 osztályba sorolja. A legkisebb átmérőtől kezdve minden következő osztály terjedelme 1,09 szorosa az előző tartományénak. A talaj CaCO 3 -tartalmát Scheibler-féle módszerrel, míg szervesanyag-tartalmát Tyurin módszerrel határoztuk meg (BUZÁS, 1988). Statisztikai analízis. A mintaelőkészítő eljárások közötti különbségek értékeléséhez a minták agyagtartalmán (<2 µm), mint változón a normális eloszlás és a szórás homogenitás ellenőrzése után varianciaanalízist végeztünk. A jobbra ferde eloszlásokat logaritmus transzformációval tettük normálissá, az eredményeket viszont visszatranszformáltuk. Az egytényezős varianciaanalízist (One-Way ANOVA) Scheffe-féle Post Hoc teszt lefuttatásával (szignifikancia szint: p<0,05) végeztük. A szemcseösszetételt a nagyszámú frakció részletezése helyett kevesebb paraméterrel kívántuk jellemezni. Ennek érdekében főkomponens-analízissel (PCA) az agyag- (<2 µm), iszap- (2 20) és homokfrakciók (20<) arányaival kezelésenként adatredukciót végeztünk. A módszer a szemcsefrakciók lineáris kombinációját állítja elő. Az előkészítő kezeléseket a kapott főkomponens-változókkal jellemeztük. A kezelések szemcseméretben tapasztalt különbségének okát keresve Pearson-féle korrelációanalízist végeztünk az agyag- és a humusz-, valamint az agyag- és a mésztartalom kapcsolatok meghatározására. A statisztikai elemzést PASW Statistics 18 programmal végeztük. 101 és 102 minta (bázikus erubáz) Eredmények és értékelésük A két minta ugyanazon talajszelvény Ah 1, illetve Ah 2 szintjéből származik és szervesanyag-tartalmuk igen jelentős (1. táblázat). A 101 és 102 kódszámú minták szemcseeloszlását a különböző előkészítő eljárások hatására az 1. ábrán mutatjuk be. A desztillált vizes szemcseméret-mérések gyakoriság-eloszlás görbéi nagyon hasonló lefutásúak. A Na 4 P 2 O 7 -kezelések eredményeiben már kisebb különbségeket is találunk, amelyet az intenzívebb kezelések hatására történő módusz-csökkenés is jelez (2. táblázat). A μm-es aggregátumok részben az agyag-, részben a 10 μm körüli tartományt növelik. Ezek a különbségek azonban alig jelentenek 3%-os eltérést az agyagtartalomban. Jól megfigyelhető a sűrűségfüggvényeken az ultrahangos kezelések hatása is, amelynek következtében azok balra tolódnak, így móduszuk a μm közötti csúcs némi-

6 386 MADARÁSZ et al. leg csökken. Drasztikus különbséget a hidrogén-peroxidos kezelések görbéi mutatnak. A μm közötti csúcs teljes egészében elolvad és helyette 10 μm-nél jelentkezik egy új maximum, megtartva a görbe bimodális lefutását. A szemcseeloszlás-görbe határozottan és jelentős mértékben balra tolódik. A desztillált vizes és a Na-pirofoszfátos kezelésekben az agyagtartalom a 101-es mintánál 4 7%, a 102- es mintánál 5 9% között változott, míg a hidrogén-peroxidos kezelés után 27 29%, illetve 29 30% agyagtartalmat mértünk. Az H 2 O 2 -os és ultrahangos kezelés hatása kismértékű, de közel 3%-os agyagtartalom-növekedés volt az eredménye a 101-es minta esetében. gyakoriság % gyakoriság % A , B , szemcseméret (μm) es kezelés 1. ábra A 101 (A) és 102 (B) kódszámú (bázikus erubáz) minták szemcseeloszlása a különböző előkészítő eljárások hatására. Kezelések: 1. desztillált vízben fél órás áztatás; 2. desztillált vízben, 70 C vízfürdőben 12 órás áztatás; 3. desztillált vízben, 12 órás 70 C vízfürdőben való áztatás, majd 10 perces (35 khz) ultrahangos kezelés; 4. Na-pirofoszfátos kezelés (MSz ); 5. Na-pirofoszfátos, majd 10 perces (35 khz) ultrahangos kezelés; 6. van Doesburg-féle hidrogén-peroxidos kezelés (BUURMAN et al., 1996); 7. van Doesburg-féle hidrogén-peroxidos kezelés 10 perces (35 khz) ultrahanggal

7 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata táblázat A kódszámú minták szemcseösszetétel-értékei és móduszai kezelésenként (1) Kezelés száma (1) Kezelés száma sz. minta 102 sz. minta A 4,3 4,5 7,6 5,1 7,1 27,1 29,6 4,6 5,1 7,3 5,8 9,4 29,4 30,1 I 23,0 24,9 31,6 31,3 36,3 72,8 70,4 24,1 27,1 31,5 37,2 47,7 70,6 69,8 H 72,8 70,6 60,8 63,7 56,6 0,1 0,0 71,3 67,8 61,2 57,1 42,9 0,0 0,1 Mo 44,0 40,4 40,4 40, ,7 10,2 40,4 40,4 40,4 37,0 34,0 10,2 10,2 103 sz. minta 104 sz. minta A 20,3 17,1 31,7 32,0 37,4 26,6 41,0 18,3 16,1 26,7 22,3 32,0 26,9 32,7 I 60,4 61,8 68,2 67,9 62,5 73,3 59,0 58,1 58,1 66,5 76,1 65,8 73,1 67,3 H 19,3 21,0 0,1 0,1 0,0 0,1 0,0 23,5 25,9 6,8 1,7 2,2 0,1 0,0 Mo 12,2 22,2 2,6 2,6 2,4 10,2 2,4 28,6 28,6 11,7 10,2 10,2 9,8 2,6 Megjegyzés: Szemcseösszetétel: A: agyag, I: iszap, H: homok; Mo: módusz; Kezelések: lásd 1. ábra 103 (barna neutrális savanyú erubáz) 104 (erősen humuszos erubáz lejtőhordaléktalaj) és 114 (vörös agyagos rendzina) minták A 103 és 104 kódszámú minták szemcseösszetétele nagyon hasonló. A minták humusztartalma az erubázokhoz képest kimondottan kicsi, amely a területen korábban folyó talajművelés következménye lehet. Emellett a 104-es minta 1,9% mésztartalmú, valószínűsíthetően a terület meszezéséből adódóan. A desztillált vizes kezelések görbéi határozottan eltérnek a többi kezelésétől, míg a Na-pirofoszfátos és hidrogén-peroxidos kezelések görbéi hasonló lefutásúak. A 101 és 102 mintákhoz hasonlóan, az egyre erősebb kezelés hatására itt is (de főleg a 104-es mintánál) megfigyelhető a görbe elmozdulása az origó felé, valamint a 10 μm környéki csúcs fokozatos csökkenése. Ennek következtében jelentős eltéréseket mérhetünk az agyagtartalomban (18 és 37%) (2. táblázat). Valószínűsíthetően a kis humusztartalom miatt azonban kisebb a különbség a Na 4 P 2 O 7 -os és a H 2 O 2 -os kezelések görbéi között, mint az előző mintáknál. Az ultrahangos kezelések jelentős, 5 15%-kal növelik meg az agyagtartalom mennyiségét (2. táblázat). A vörös agyagos rendzina (114) a többi mintához képest kis (3,11%-os) humusztartalmú. A szemcseeloszlás a különböző kezelések hatására nem változik jelentősen. Az eloszlásgörbék közel azonos lefutásúak, hasonlóan a 103 és 104 kódszámú minták görbéihez, azzal a különbséggel, hogy a 114-es minta 1. kezelés görbéje sem különbözik jelentősen a többi kezelésétől. Nem figyelhetjük meg a görbék balra tolódását sem, csupán a csúcsok maximum értéke változik kissé. A 114-es mintánál a legnagyobb agyagtartalmat az 5. kezelés esetében mérhetjük, közel 30%-ot (4. táblázat)

8 388 MADARÁSZ et al. 105 minta (bázikus erubáz) A desztillált vizes kezelés görbéi a 105 kódszámú mintánál is jelentősen elkülönülnek. A három desztillált vizes kezelés egyaránt 37 μm-es módusszal jellemezhető. A nagy (10,7%-os) humusztartalom ellenére egymáshoz hasonló eredményeket mutatnak a Na-pirofoszfátos és a hidrogén-peroxidos kezelések. Az 5. és 7. előkészítéssel mért agyagtartalom-különbség a 105-ös mintánál a legkisebb (4,4%). Az ultrahangos kezelések hatására a módusz 12 μm-ről 2,5 μm-re változik mindkét (4 5, 6 7) kezelésben. 106, 107 (bázikus erubáz) és 108 (fekete neutrális savanyú erubáz) minták A 108 kódszámú, fekete neutrális savanyú erubáz talaj szemcseeloszlás görbéit a különböző előkészítő eljárások hatására a 2. ábrán mutatjuk be. A három különböző helyről származó minta szemcseösszetétele mindegyik kezelés hatására közel azonos képet mutat (3. táblázat). A minták közös vonása a nagy (8 12%) humusztartalom. Nagyon jól elkülönülnek a desztillált vizes Napirofoszfátos kezelések görbéi a hidrogén-peroxidos kezelésekétől. Az 1 5. kezelések eloszlásgörbéi közel azonos lefutásúak. Az intenzívebb (Na-pirofoszfátos) 4. és 5. kezelések görbéi azonban, már kis mértékben az origó felé csúsznak. Az agyagtartalomban az 1 5. kezelések közül a 3. kezelés különül el leginkább a többitől. A 3. kezelés agyagtartalma átlagosan 3, ill. 4%-kal több az 5., ill. 4. kezelésben mértnél (3. táblázat). A H 2 O 2 -os kezelések görbéi a nagy humusztartalmú 101 és 102 mintánál jelzett változást mutatják. Középértékük a x tengelyen jelentősen balra tolódik. Az 1 5. kezelések esetében a μm között mutatkozó csúcs eltűnik, helyette 2 és 10 μm-nél jelentkezik két maximum a görbén. A μm-es desztillált vizes 12,2 μm-es módusz 2,6 μm-re csökken a hidrogén-peroxidos kezelésben. A 7. (ultrahangos) kezelés hatására még inkább balra tolódik a görbe, ami az agyagtartalom további közel 8%-os emelkedését jelenti. gyakoriság % , szemcseméret (μm) es kezelés 2. ábra A 108 kódszámú minta (fekete neutrális savanyú erubáz talaj) szemcseeloszlás görbéi a különböző előkészítő eljárások hatására. Kezelések: lásd 1. ábra

9 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata (erodált barna erdőtalaj), 110 és 111 (agyagbemosódásos barna erdőtalaj) minták A 110 és 111 kódszámú minták szemcseeloszlás változását a különböző előkészítő eljárások hatására a 3. ábrán mutatjuk be. 5 A 4 gyakoriság % , B gyakoriság % , szemcseméret (μm) es kezelés 3. ábra A 110 (A) és 111 (B) kódszámú (agyagbemosódásos barna erdőtalaj) minták szemcseeloszlás-változása a különböző előkészítő eljárások hatására. Kezelések: lásd 1. ábra A három, löszön kialakult talajszelvény mintái hasonló képet mutatnak. Az erubáz mintákhoz hasonlóan az előkészítő kezelések eredményeként lényegesen változik a szemcseeloszlás értéke a μm közötti tartományban. Azonban míg az erubáz talajok esetében ez a csúcs a hidrogén-peroxidos kezelés hatására minden esetben eltűnik, a (10 50 µm szemcseméretű) löszön képződött talajminták esetében (nem meglepően) egy kisebb maximum állandósul. A 10 μm-nél található maximum a kezelések hatására minimálisan változik, vagyis a μm-es csúcs eltűnése (azaz a μm-es mikroaggregátumok szétesése) a 2 μm körüli másodlagos maximum kialakulását eredményezi. Az agyagtartalom változása a kis humusztartalmú erubáz mintákhoz hasonlóan a Na-pirofoszfátos és hidrogénperoxidos kezelésekben kisebb mértékű. A 7. kezelésben mért agyagtartalom átlagosan a kétszerese a Na-pirofoszfátos kezeléséhez képest (3. táblázat).

10 390 MADARÁSZ et al. 3. táblázat A kódszámú minták szemcseösszetétele kezelésenként (1) Kezelés száma (1) Kezelés száma sz. minta 107 sz. minta A 4,2 4,4 7,4 5,0 5,3 24,3 33,0 4,2 4,6 12,0 6,2 8,7 18,9 26,7 I 20,3 21,4 28,6 30,2 31,0 72,9 66,9 19,8 22,2 41,0 31,6 35,7 79,6 73,2 H 75,5 74,3 64,1 64,8 63,7 2,8 0,1 76,0 73,3 47,0 62,2 55,6 1,5 0,1 108 sz. minta 109 sz. minta A 4,1 4,6 9,7 6,0 6,9 22,7 31,3 10,2 10,6 15,6 12,3 15,9 24,6 32,6 I 17,9 19,6 32,6 32,3 35,1 77,1 68,7 42,7 45,9 50,5 61,8 64,1 69,3 63,4 H 78,0 75,8 57,7 61,7 58,1 0,2 0,0 47,1 43,5 33,9 25,9 20,1 6,1 4,0 110 sz. minta 111 sz. minta A 11,9 12,9 17,0 13,1 18,0 24,6 26,2 9,9 10,4 19,8 13,1 26,8 17,9 28,3 I 56,7 61,9 65,9 64,7 61,9 68,9 67,1 40,6 45,1 56,7 64,7 61,2 64,8 61,5 H 31,5 25,2 17,1 22,2 20,1 6,5 6,7 49,5 44,5 23,5 22,2 12,0 17,3 10,3 112 sz. minta 113 sz. minta A 1,3 0,9 0,9 1,6 1,2 0,7 1,9 11,7 11,9 17,3 13,2 17,8 23,6 45,6 I 2,3 1,6 1,1 3,8 7,0 1,1 3,2 45,0 48,6 54,9 66,5 67,3 76,4 54,4 H 96,3 97,6 98,0 94,6 91,8 98,2 94,9 43,4 39,5 27,9 20,3 14,9 0,0 0,0 114 sz. minta 115 sz. minta A 20,8 n.a. n.a. 21,3 29,7 25,9 26,3 6,4 6,9 9,9 7,9 12,3 22,2 35,9 I 72,5 n.a. n.a. 73,4 70,0 73,7 73,3 30,7 34,7 41,3 49,0 58,6 77,8 64,1 H 6,7 n.a. n.a. 5,3 0,3 0,4 0,4 62,9 58,4 48,7 43,1 29,1 0,0 0,0 116 sz. minta 117 sz. minta A 6,2 6,6 15,3 5,6 8,9 33,3 49,3 3,5 3,9 5,3 4,6 5,4 18,1 32,2 I 26,7 29,0 32,0 34,0 37,7 66,7 49,4 12,6 15,8 17,8 18,4 19,2 74,5 67,8 H 67,1 64,4 52,7 60,5 57,4 0,0 1,3 83,9 80,3 76,9 76,9 75,4 7,4 0,0 Megjegyzés: Szemcseösszetétel: A: agyag, I: iszap, H: homok; Kezelések: lásd 1. ábra 112 minta (folyóvízi homok) A kontrollként használt folyóvízi homok (homok durva homok) esetében leginkább a homogén mintavétel okozott nehézséget. Ebből adódóan a mérésismétlés elengedhetetlen volt. A mért eloszlásgörbék mindazonáltal egységesek. A vizsgálat (és a statisztikai elemzés is) jól mutatja, hogy a dezaggregáltnak tekintett szemcsékre a kezeléseknek nincs jelentős hatása (3. táblázat). 113 és 115 minták (fekete rendzina) A nagy szervesanyag-tartalmú fekete rendzina (113 és 115) minták hasonló lefutású eloszlásgörbéket mutatnak a és a sz. erubáz mintákéval. Az intenzívebb előkészítő kezelések hatására fokozatosan fogy el, az 1. kezelésnél még a legjelentősebb a μm közötti maximum csúcs. A talajminták szemcse-

11 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 391 eloszlása (e talajminták esetében is) drasztikusan változik a H 2 O 2 -os kezelések hatására. A μm-es szemcsék teljesen eltűnnek. A 113 számú mintánál a második (10 μm-es) csúcs is jelentősen csökken, míg ugyanezen csúcs a 115-ös mintánál az origó irányába tolódik. Mindkét mintánál a 7. kezelés hatására 2 μm-nél új maximum jelenik meg. Jelentős az agyagtartalom látszólagos növekedése. A desztillált vizes és a Na-pirofoszfátos kezelésekhez képest az agyagtartalom 10%-ról 40%-ra ugrik a 7. kezelésben. Agyagtartalomban még a 6. és 7. kezelések között is közel 60 (115), ill. 90%-os (113) eltérést találunk az utóbbi kezelés javára (3. táblázat). 116 és 117 minták (karbonátos humuszos homok) A két előzetesen karbonátos humuszos homoknak meghatározott mintánál egymáshoz hasonló lefutású görbéket várnánk. A két minta mégis különbözik (4. ábra). A 117-es (finom homok) minta (CaCO 3 30%) a nagy humusztartalmú erubáz mintákhoz hasonló, vagyis a desztillált vizes és a Na-pirofoszfátos kezelések görbéi összeolvadnak. A szemcseeloszlási görbében a H 2 O 2 -os kezelések hoznak változást. A szokásos μm közötti maximum a 7. kezelés hatására eltűnik és 2, ill. gyakoriság % gyakoriság % A 0 0, B , szemcseméret (μm) es kezelés 4. ábra A 116 (A) és 117 (B) kódszámú (karbonátos humusz homok) minták szemcseeloszlása az előkészítő eljárások szerint. Kezelések: lásd 1. ábra

12 392 MADARÁSZ et al. 10 μm-nél alakul ki két újabb kisebb maximum, vagyis a homokfrakció teljesen eltűnik. A desztillált vizes és pirofoszfátos kezelésekkel 4%, míg a 7. kezeléssel több mint 32% agyagtartalmat mértünk. A 116-os desztillált vizes kezeléseknél még durva homokrészeket is tartalmazó minta változatosabb képet mutat, amely elsősorban a szemcseösszetételből adódik (200 μm-es maximum). Az előző mintával ellentétben, itt az 5. kezelés hatására már jelentősen megváltozik a görbe lefutása, de a drasztikus változás és a homokfrakció eltűnése a hidrogén-peroxidos kezelések hatására következik be itt is. A 116 számú minta agyagtartalma a Na 4 P 2 O 7 -kezeléssel 5,6%, míg a H 2 O 2 - és ultrahangos kezelés hatására több mint 49% lett. Mindkét minta közös vonása, hogy karbonáttartalmuk nagy része a talajban található tömérdek csigaházból és annak törmelékéből származik. A Na 4 P 2 O 7 -os kezelés a homokfrakciójú csigahéjakat érintetlenül hagyja, azonban a hidrogénperoxidos kezelés szabadsav-tartalma feloldja azokat (BALÁZS et al., 2011), így az agyagtartalom relatív aránya megnő a mintán belül. A kezelések statisztikai értékelése A mintaelőkészítő eljárások közötti különbségek értékeléséhez varianciaanalízist végeztünk, amelynek eredménye megerősítette, hogy a 6. és 7. kezelésekkel szignifikánsan nagyobb az agyagtartalom, mint az 1 5. kezelések esetében. A 3., 5. és 6. kezelés egyfajta átmeneti kategóriát képez, amelyen belül nincs szignifikáns eltérés az agyagtartalomban. A 4. táblázat a varianciaanalízis Post Hoc tesztjét, valamint a talajminták agyagtartalmának átlagértékeit tartalmazza az egyes kezelések esetén. Kezelésenként a talajminták agyag-, iszap- és homoktartalmából a főkomponens analízissel képzett 1-1 faktor a kiinduló változók varianciájának több, mint 90%-át magyarázza (KMO>0,8; Bartlett-teszt: szignifikancia). A főkomponensek a változók heterogenitásának nagy részét megőrzik (kommunalitásuk>0,82). A komponens mátrixok szerint a főkomponensekben minden változó nagy súllyal szerepel. A 4. táblázat A talajminták átlagos agyagtartalma a különböző kezelésekkel (%) (Scheffe-féle Post Hoc teszt lefuttatásával kapott varianciaanalízis eredmények alapján) (1) Kezelés N (2) Szignifikancia szint: 0, , , , , , , , , , , Szig. 0,118 0,111 0,135 Kezelések: lásd 1. ábra

13 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 393 talajminták szemcseméret szerinti megoszlása így egy-egy változóval leírható. Az egyes kezelések szerint történő összehasonlítás során azt tapasztaltuk, hogy a 6. és 7. előkészítéssel a talajminták szemcseösszetételének varianciája lényegesen kisebb, mint az 1 5. kezeléseké. A talajminták különbségét az intenzívebb előkészítő eljárások tehát nagyrészt eltűntetik (5. és 6. ábra). A 12 számú (kontrollként használt homok) minta kiugró értékként szerepel a 6. és 7. kezelésekben. A 6. és 7. kezelések meglepően kicsi varianciája azt sugallja, hogy a nagyon változatos összetételű és eredetű vizsgált talajmintáknak igen hasonló, szinte megegyező a szemcseösszetétele. Vagyis lényegében csak aggregáltságukban, mész- és humusztartalmukban különböznek. 5. ábra A talajminták szemcseösszetételét jellemző faktor score-ok eloszlása kezelésenként 6. ábra A talajminták agyagtartalma az egyes kezelésekben. Kezelések: lásd 1. ábra

14 394 MADARÁSZ et al. Az egyes előkészítő eljárások különbségének okát keresve korrelációanalízist végeztünk. Az agyagtartalom a karbonáttartalommal igen gyenge összefüggést mutat valamennyi kezelésben. A humusz az agyagtartalommal már erősebben korrelál, de a Pearson-féle korrelációs együttható az 5. kezelés esetén is alig nagyobb 0,5-nél. Az 1 5. kezelésekkel kapott agyagtartalom és a humusztartalom között negatív, míg a 6. és 7. kezelések esetében gyenge pozitív kapcsolatot találtunk. Vagyis a különböző előkészítő eljárások eredményét nem tudtuk talajtulajdonságokkal magyarázni. Az elemszám és a tulajdonságaik eloszlása ezt nem tette lehetővé. Összefoglalás Talajok szemcseösszetételének vizsgálata előtt nélkülözhetetlen a talajban található eltérő tulajdonságú kötőanyagok feloldása, roncsolása, mivel ezeknek fontos szerepe van a mikro- és makroaggregátumok kialakításában. Ennek hiányában jelentős mennyiségű agyagszemcse marad aggregátumokban, a szemcseösszetételt, agyagtartalmat jelentősen módosítva. Jelen tanulmányban az egyik leggyakoribb ragasztóanyagnak, a talajok humusztartalmának a hatását vizsgáltuk. A statisztikai analízis eredménye szerint a humuszt bontó hidrogén-peroxidos kezelésekkel a kontrollként használt, humusz nélküli folyóvízi homok kivételével szignifikánsan nagyobb agyagtartalmat mérünk, mint a MSz szerinti Na-pirofoszfátos kezeléssel. A hidrogén-peroxidos előkészítéssel a talajminták szemcseösszetételének varianciája lényegesen kisebb, mint más kezeléseké, vagyis az intenzívebb előkészítő eljárásokkal a minták szemcseméret eredményeinek különbsége csökken. Az előkészítő eljárások különbségének az okát keresve a talajok humusz- és agyagtartalmának korrelációját elemeztük. A humusz az agyagtartalommal gyengén korrelált. Az 1 5. kezelésekkel kapott agyag- és a talaj humusztartalma között negatív, míg a hidrogén-peroxidos kezelések esetén gyenge pozitív kapcsolatot mutattunk ki. Az ultrahangos kezelések kiemelt jelentőségűek az előkészítésekben, de az agyagtartalomban szignifikáns különbség csak a hidrogén-peroxidos kezelések esetén mutatható ki. Vizsgálataink megmutatták a talajminták szemcseméret elemzése előkészítésének, az ásványi szemcsék dezaggregálásának fontosságát, valamint azt, hogy a dezaggregálás elégtelensége jelentősen kisebb agyagtartalmat eredményez. Talajok szemcseméret meghatározásában, de különösen a jelentősebb szervesanyag-tartalmú talajokéban a hidrogénperoxidos előkészítő eljárás használandó. A Na-pirofoszfátnak és az ultrahangos kezelésnek a talajminta diszpergálásában van nagy jelentősége. Szükségesnek tartjuk ezért a hazai talaj szemcseméret-elemzés szabványát (szabványait) felülvizsgálni, továbbá az európai szemcseméret-elemzési eljárások tapasztalatainak megismerését és beépítését a hazai szemcseméret analitikai gyakorlatba. Kulcsszavak: szemcseösszetétel-vizsgálat, hidrogén-peroxid, Na-pirofoszfát, lézerdiffrakció, humusz

15 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 395 Irodalom BALÁZS R. et al., A mechanikai összetétel meghatározása során alkalmazott FAO minta-előkészítés talajásványtani hatása. In: LIII. Georgikon Napok, szeptember PE Georgikon Kar, Keszthely. BALLENEGGER R. & DI GLÉRIA J., Talaj- és trágyavizsgálati módszerek. Mezőgazdasági Kiadó. Budapest. BEUSELINCK, L. et al., Grain-size analysis by laser diffractometry: comparison with the sieve-pipette method. Catena BURT, R. (Ed.), Soil Survey Laboratory Methods Manual. Soil Survey Investigations Report No. 42. USDA Natural Resources Conservation Service. Washington, D. C. BUURMAN, P., DE BOER, K. & PAPE, TH., 1997a. Laser diffraction grain-size characteristics of Andisols in perhumid Costa Rica: the aggregate size of allophane. Geoderma BUURMAN, P., PAPE, TH. & MUGGLER, C. C., 1997b. Laser grain-size determination in soil genetic studies. 1. Practical problems. Soil Science BUURMAN, P., VAN LAGEN, B. & VELTHORST, E. J. (Eds.), Manual for Soil and Water Analysis. Backhuys Publishers. Leiden. BUURMAN, P. et al., Laser-diffraction and pipette-method grain sizing of Dutch sediments: correlations for fine fractions of marine, fluvial and loess samples. Netherland Journal of Geosciences BUZÁS I., Talaj- és agrokémiai vizsgálati módszerkönyv 2. Mezőgazdasági Kiadó. Budapest. DEZSŐ J., RAUCSIK B. & VICZIÁN I., Villányi-hegységi karsztos hasadékkitöltések szemcseösszetételi és ásványtani vizsgálata. Acta GGM Debrecina Geology, Geomorphology, Physical Geography Series DI STEFANO, C., FERRO, V. & MIRABILE, S., Comparison between grain-size analyses using laser diffraction and sedimentation methods. Biosystems Engineering ESHEL, G. et al., Critical evaluation of the use of laser diffraction for particle-size distribution analysis. Soil Sci. Soc. Am. J FILEP GY. & TARR L., Talajtani vizsgálatok. DATE MTIK, Talajtani- és Mikrobiológiai Tanszék. Debrecen. FRITSCH GMBH., Operating instructions: Laser Particle Sizer analysette 22 MicroTec. HARTGE, K. H. & HORN, R., Die Physikalische Untersuchung von Böden. Ferdinand Enke Verlag. Stuttgart. HERNÁDI H. et al., A talaj mechanikai összetételének meghatározása különböző módszerekkel. Talajvédelem. Különszám HOFF, E. V. & BOTT, S., Optical theory and refractive index: why it is important to particle size analysis. Coulter Technical Bulletin LS Series. 1010(8). KLUTE, A. (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part 1. Amer. Soc. Agron. Inc. and SSSA, Inc. Madison, Wisc. KONDRLOVÁ, E., IGAZ, D. & HORÁK, J., Determination of sample preparation method for laser diffraction: from suspension towards soil paste. Növénytermelés 61. Különszám

16 396 MADARÁSZ et al. KONERT, M. & VANDENBERGHE, J., Comparison of laser grain size analysis with pipette and sieve analysis: a solution for the underestimation of the clay fraction. Sedimentology LOIZEAU, J. L. et al., Evaluation of wide range laser diffraction grain size analyser for use with sediments. Sedimentology MADARÁSZ B., A magyarországi erubáz talajok komplex talajtani vizsgálata, különös tekintettel agyagásvány-összetételükre. Egyetemi Doktori Értekezés, ELTE. Budapest. MAEDA, T., TAKENAKA, H. & WARKENTIN, B. P., Physical properties of allophane soils. Adv. Agron MAKÓ A. & HERNÁDI H., A talajok szemcseösszetételének vizsgálata során alkalmazott különböző előkészítési módszerek összehasonlító értékelése. In.: TÖRÖK Á. & VÁSÁRHELYI B., Mérnökgeológia-Kőzetmechanika Műegyetemi Kiadó. Budapest. MAKÓ A. et al., A különböző szabványos módszerek szerint mért agyagtartalom és néhány egyéb talajfizikai paraméter összefüggésének vizsgálata. In: XVI. Országos Környezetvédelmi Konferencia és Szakkiállítás. Siófok, szeptember MUGGLER, C. C., PAPE, TH. & BUURMAN, P., Laser grain-size determination in soil genetic studies, 2. Aggregation and clay formation in some Brazilian Oxisols. Soil Science ROWELL, D. L., Soil Science, Methods and Applications. Longman Sci. and Techn. Publ. Harlow, Essex. RYŻAK, M. & BIEGANOWSKI, A., Methodological aspects of determining soil particle-size distribution using the laser-diffraction method. J. Plant Nutr. Soil Sci SCHULZE, D. G. et al., Procedure for dispersion and fractionation of soils for mineralogical analysis. Agronomy SOCHAN, A. et al., Comparison of soil texture determined by two dispersion units of Mastersizer Int. Agrophys SUMMA, V. et al., The role of mineralogy, geochemistry and grain size in badland development in Pisticci (Basilicata, Southern Italy). Earth Surf. Process. Landforms STEFANOVITS P., FILEP GY. & FÜLEKY GY., Talajtan. Mezőgazda Kiadó. Budapest. VANDECASTEELE, B. & DE VOS, B., Relationship between soil textural fractions determined by the sieve-pipette method and laser diffractometry. Rapporten van bet Instituut voor Bosbouw en Wildbeheer. Geraardsbergen, Belgium. VAN REEUWIJK, L., P., Procedures for Soil Analysis. ISRIC-FAO, Wageningen, The Netherlands. Érkezett: február 23.

17 Lézes szemcseösszetétel elemzés néhány előkészítő eljárásának vizsgálata 397 Examination of sample preparation methods for the laser grain size analysis of soils with high organic matter content 1,2 B. MADARÁSZ, 1 G. JAKAB, 1 Z. SZALAI and 2 K. JUHOS 1 Geographical Institute, Research Centre for Astronomy and Earth Sciences, Hungarian Academy of Sciences, Budapest and 2 Department of Soil Science and Water Management, Faculty of Horticultural Science, Corvinus University of Budapest, Budapest Summary According to the Hungarian Standard (MSZ), a simple sodium pyrophosphate treatment is applied for the grain size distribution analysis of soils in Hungary. The main goal of the present study is to reveal how different sample preparation methods affect the results of grain size distribution measurements. In other words, the proportion of clay minerals is examined depending on how the samples are prepared. A further aim is to determine the size of the original aggregates. Seventeen samples taken from 5 soil types were studied together with a fluvial sand sample in a total of 119 analyses. Most of the examined soils were rich in organic material. In most cases samples were collected from the uppermost A horizon, but on several occasions from various depths in the soil profile, as well. Each 20 g air-dry sample was passed through a 2 mm sieve. The selected samples were analysed after preparation with 7 different methods: (1) soaking the soil in distilled water (21 C) for half an hour, (2) soaking the soil in a 70 C water-bath for 12 hours, (3) soaking the soil in a 70 C water-bath for 12 hours followed by ultrasonic treatment for 10 min, (4) pre-treatment of the soil samples with sodium pyrophosphate according to the standard procedure (MSZ ), (5) pre-treatment of the soil samples with sodium pyrophosphate according to the standard procedure followed by ultrasonic treatment for 10 min, (6) hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) treatment as proposed by van Doesburg (BUURMAN et al. 1996), (7) H 2 O 2 treatment followed by ultrasonic treatment for 10 min. The prepared soil suspensions were analysed using Fritsch Analysette Microtech 22 laser diffraction equipment ( µm). The data were statistically analysed using PASW Statistics 18 software. The investigations confirmed that soil samples treated with H 2 O 2 have a higher measured clay content than those prepared using sodium pyrophosphate. Besides, hydrogen peroxide treatment results in much smaller variance in the grain size distribution compared to other methods, meaning that more intensive preparation reduces the differences between the samples. A slight correlation between humus and clay content was revealed by correlation analysis, which was carried out to explain the observed differences between the treatments. Ultrasonic treatment had an outstanding role in the treatment of soil samples. This study demonstrated the importance of proper sample preparation, showing that the insufficient dispersion of mineral particles leads to false clay content values. In the case of soils, especially those rich in organic material, it is suggested that hydrogen peroxide treatment should be applied to destroy organic matter, whereas ultrasonic treatment and sodium pyrophosphate are the most effective methods for the dispersion of the soil samples.

18 398 MADARÁSZ et al. Table 1. Main data of the soil samples. (1) Sample code and site. (2) Horizon, depth, cm. (3) Soil type. a) Basic erubáz; b) brown neutral acidic erubáz; c) erubáz hillslope sediment soil with a high humus content; d) black neutral acidic erubáz; e) lessivated brown forest soil; f) brown forest soil with clay illuviations; g) fluvial sand; h) black rendzina; i) red clay rendzina; j) calcareous humous sandy soil. (4) Humus, %. (5) Parent material. k) basalt; l) andesite; m) basaltic pyroclastite; n) loess; o) limestone; p) clay; r) sand. Note: Classification of erubáz soils based on MADARÁSZ (2009). Table 2. Grain size distribution and modus of samples in each treatment. (1) Treatments. Note: Grain size distribution: A: clay, I: silt, H: sand; Mo: Modus; Treatments: see Fig. 1. Table 3. Grain size distribution of samples in each treatment. (1) Treatments. Note: Grain size distribution: A: clay, I: silt, H: sand; Treatments: see Fig. 1. Table 4. Mean clay content of the soil samples in the different treatments (%) (based on the results of analysis of variance using the Scheffe post hoc test). (1) Treatment. (2) Significance level. Treatments: see Fig. 1. Fig. 1. Grain size distribution of the basic erubáz samples coded 101 (A) and 102 (B) in response to various preparation methods. Treatments: soaking for half and hour in distilled water; 2. soaking for 12 h in distilled water in a 70 C water bath; 3. soaking for 12 h in distilled water in a 70 C water bath, followed by 10 min ultrasonic treatment (35 khz); 4. Na-pyrophosphate treatment (MSz ); 5. Na-pyrophosphate treatment, followed by 10 min ultrasonic treatment (35 khz); 6. hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) treatment as proposed by van Doesburg (BUURMAN et al., 1996), (7) H 2 O 2 treatment followed by ultrasonic treatment for 10 min (35 khz). Fig. 2. Grain size distribution curves for sample 108 (black neutral acidic erubáz soil) in response to various sample preparation methods. Treatments: see Fig. 1. Fig. 3. Grain size distribution curves for samples 110 (A) and 111 (B) (brown forest soil with clay illuviations) in response to various sample preparation methods. Treatments: see Fig. 1. Fig. 4. Grain size distribution curves for samples 116 (A) and 117 (B) (calcareous humous sandy soil) in response to various sample preparation methods. Treatments: see Fig.1. Fig. 5. Distribution of the factor scores characteristic of the grain size distribution of the soil samples for each treatment. Fig. 6. Clay content of the soil samples in each treatment. Treatments: see Fig. 1.

Összefoglaló. Abstract. Bevezetés

Összefoglaló. Abstract. Bevezetés A talaj mechanikai összetételének meghatározása különböző módszerekkel Hernádi Hilda 1 Makó András 1 Kucsera Sándor 2 Szabóné Kele Gabriella 2 Sisák István 1 1 Pannon Egyetem Georgikon Mezőgazdaságtudományi

Részletesebben

KARSZTFEJLŐDÉS XVII. Szombathely, 2012. pp. 89-103. VÖRÖSAGYAG-TALAJOK VIZSGÁLATA AZ AGGTELEKI- KARSZTON (A BÉKE-BARLANG VÍZGYŰJTŐJÉN) KISS KLAUDIA

KARSZTFEJLŐDÉS XVII. Szombathely, 2012. pp. 89-103. VÖRÖSAGYAG-TALAJOK VIZSGÁLATA AZ AGGTELEKI- KARSZTON (A BÉKE-BARLANG VÍZGYŰJTŐJÉN) KISS KLAUDIA KARSZTFEJLŐDÉS XVII. Szombathely, 2012. pp. 89-103. VÖRÖSAGYAG-TALAJOK VIZSGÁLATA AZ AGGTELEKI- KARSZTON (A BÉKE-BARLANG VÍZGYŰJTŐJÉN) KISS KLAUDIA ELTE Természetföldrajzi Tanszék, 1117 Budapest, Pázmány

Részletesebben

Természetföldrajzi kutatások Magyarországon a XXI. század elején

Természetföldrajzi kutatások Magyarországon a XXI. század elején Természetföldrajzi kutatások Magyarországon a XXI. század elején Tiszteletkötet Gábris Gyula Professzor Úr 70. születésnapjára Szerkeszt: Horváth Erzsébet Mari László 2012 Eötvös Loránd Tudományegyetem

Részletesebben

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 271 276. HULLADÉKOK TEHERBÍRÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA CPT-EREDMÉNYEK ALAPJÁN DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST

Részletesebben

Kádár István 1 Dr. Nagy László 1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem,

Kádár István 1 Dr. Nagy László 1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, TANULSÁGOK A NYÍRÓSZILÁRDSÁGI PARAMÉTEREK STATISZTIKAI ÉRTÉKELÉSÉBŐL LESSONS OF THE STATISTICAL EVALUATION OF SHEAR STRENGTH PARAMETERS Kádár István 1 Dr. Nagy László 1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi

Részletesebben

Hibridspecifikus tápanyag-és vízhasznosítás kukoricánál csernozjom talajon

Hibridspecifikus tápanyag-és vízhasznosítás kukoricánál csernozjom talajon Hibridspecifikus tápanyag-és vízhasznosítás kukoricánál csernozjom talajon Karancsi Lajos Gábor Debreceni Egyetem Agrár és Gazdálkodástudományok Centruma Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási

Részletesebben

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:

Részletesebben

Összefüggések a különböző talaj-kivonószerekkel kivont mikroelemtartalom és a fontosabb talajtulajdonságok között. Összefoglalás. Summary.

Összefüggések a különböző talaj-kivonószerekkel kivont mikroelemtartalom és a fontosabb talajtulajdonságok között. Összefoglalás. Summary. Összefüggések a különböző talaj-kivonószerekkel kivont mikroelemtartalom és a fontosabb talajtulajdonságok között Kremper Rita Berényi Sándor Nagy Péter Tamás Balláné Kovács Andrea Loch Jakab Debreceni

Részletesebben

Összefoglalás. Summary. Bevezetés

Összefoglalás. Summary. Bevezetés A talaj kálium ellátottságának vizsgálata módosított Baker-Amacher és,1 M CaCl egyensúlyi kivonószerek alkalmazásával Berényi Sándor Szabó Emese Kremper Rita Loch Jakab Debreceni Egyetem Agrár és Műszaki

Részletesebben

A KELET-BORSODI HELVÉTI BARNAKŐSZÉNTELEPEK TANI VIZSGÁLATA

A KELET-BORSODI HELVÉTI BARNAKŐSZÉNTELEPEK TANI VIZSGÁLATA A KELET-BORSODI HELVÉTI BARNAKŐSZÉNTELEPEK TANI VIZSGÁLATA SZÉNKŐZET JUHÁSZ ANDRÁS* (3 ábrával) Összefoglalás: A szénkőzettani vizsgálatok céljául elsősorban a barnakőszéntelepek várható kiterjedésének

Részletesebben

Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján

Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján Bakacsi Zsófia 1 - Szabó József 1 Waltner István 2 Michéli Erika 2 Fuchs Márta 2 - Laborczi Annamária 1 -

Részletesebben

Publikációs lista Szabó Szilárd

Publikációs lista Szabó Szilárd Publikációs lista Szabó Szilárd Tanulmányok Börcsök Áron - Bernáth Zsolt - Kircsi Andrea - Kiss Márta - Kósa Beatrix - Szabó Szilárd 1998. A Kisgyőri - medence és galya egyedi tájértékei - A "Nem védett

Részletesebben

A kezelési egységek szerepe a precíziós növénytermesztésben The role of treatment zones in precision farming

A kezelési egységek szerepe a precíziós növénytermesztésben The role of treatment zones in precision farming Gór Arnold 1 - Kocsis Mihály 2 - Sisák István 3 A kezelési egységek szerepe a precíziós növénytermesztésben The role of treatment zones in precision farming gor.arnold@2005.georgikon.hu 1 Pannon Egyetem,

Részletesebben

Talaj szervesanyagai: Humusz? SOM? Szerves szén? Jakab Gergely

Talaj szervesanyagai: Humusz? SOM? Szerves szén? Jakab Gergely Talaj szervesanyagai: Humusz? SOM? Szerves szén? Jakab Gergely jakab.gergely@csfk.mta.hu Humusz Mezőgazdaság A talaj sajátos és egyik fontos alkotóeleme: az a szerves anyag a talajban, amely átesett a

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján

A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján Rózsa Attila Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Intézet, Számviteli

Részletesebben

TALAJOK OSZTÁLYOZÁSA ÉS MEGNEVEZÉSE AZ EUROCODE

TALAJOK OSZTÁLYOZÁSA ÉS MEGNEVEZÉSE AZ EUROCODE TALAJOK OSZTÁLYOZÁSA ÉS MEGNEVEZÉSE AZ EUROCODE ALAPJÁN Dr. Móczár Balázs BME Geotechnikai Tanszék Szabványok MSz 14043/2-79 MSZ EN ISO 14688 MSZ 14043-2:2006 ISO 14689 szilárd kőzetek ISO 11259 talajtani

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests Nonparametric Tests Petra Petrovics Hypothesis Testing Parametric Tests Mean of a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test for Independence Analysis of Variance

Részletesebben

TALAJVIZSGÁLATI MÓDSZEREK

TALAJVIZSGÁLATI MÓDSZEREK TALAJVIZSGÁLATI MÓDSZEREK Talajszerkezet vizsgálati módszerei A talajszerkezet elemzését a vizsgálandó terület adatainak gyűjtésével kell kezdeni Az adatgyűjtés első fázisa a talajtani információk beszerzése

Részletesebben

Geológiai radonpotenciál térképezés Pest és Nógrád megye területén

Geológiai radonpotenciál térképezés Pest és Nógrád megye területén ELTE TTK, Környezettudományi Doktori Iskola, Doktori beszámoló 2010. június 7. Geológiai radonpotenciál térképezés Pest és Nógrád megye területén Szabó Katalin Zsuzsanna Környezettudományi Doktori Iskola

Részletesebben

AGROTECHNIKAI TÉNYEZŐK HATÁSA A KULTÚRNÖVÉNYEKRE ÉS A GYOMOSODÁSRA

AGROTECHNIKAI TÉNYEZŐK HATÁSA A KULTÚRNÖVÉNYEKRE ÉS A GYOMOSODÁSRA PANNON EGYETEM GEORGIKON KAR NÖVÉNYVÉDELMI INTÉZET NÖVÉNYTERMESZTÉSI ÉS KERTÉSZETI TUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA ISKOLA VEZETŐ DR. GÁBORJÁNYI RICHARD MTA DOKTORA AGROTECHNIKAI TÉNYEZŐK HATÁSA A KULTÚRNÖVÉNYEKRE

Részletesebben

AZ ERDÕ NÖVEKEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA TÉRINFORMATIKAI ÉS FOTOGRAMMETRIAI MÓDSZEREKKEL KARSZTOS MINTATERÜLETEN

AZ ERDÕ NÖVEKEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA TÉRINFORMATIKAI ÉS FOTOGRAMMETRIAI MÓDSZEREKKEL KARSZTOS MINTATERÜLETEN Tájökológiai Lapok 5 (2): 287 293. (2007) 287 AZ ERDÕ NÖVEKEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA TÉRINFORMATIKAI ÉS FOTOGRAMMETRIAI MÓDSZEREKKEL KARSZTOS MINTATERÜLETEN ZBORAY Zoltán Honvédelmi Minisztérium Térképészeti

Részletesebben

A SZEMCSEALAK ALAPJÁN TÖRTÉNŐ SZÉTVÁLASZTÁS JELENTŐSÉGE FÉMTARTALMÚ HULLADÉKOK FELDOLGOZÁSA SORÁN

A SZEMCSEALAK ALAPJÁN TÖRTÉNŐ SZÉTVÁLASZTÁS JELENTŐSÉGE FÉMTARTALMÚ HULLADÉKOK FELDOLGOZÁSA SORÁN Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 61 70. A SZEMCSEALAK ALAPJÁN TÖRTÉNŐ SZÉTVÁLASZTÁS JELENTŐSÉGE FÉMTARTALMÚ HULLADÉKOK FELDOLGOZÁSA SORÁN SIGNIFICANCE OF SHAPE SEPARATION

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij

y ij = µ + α i + e ij Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai

Részletesebben

Ősföldrajzi változások vizsgálata a szulimáni feltárás környezetében

Ősföldrajzi változások vizsgálata a szulimáni feltárás környezetében Ősföldrajzi változások vizsgálata a szulimáni feltárás környezetében Kis ÉVA 1 A vizsgálatoknak az volt a célja, hogy a negyedidőszaki üledékek új módszerrel történő kutatása során minél több, a pleisztocénban

Részletesebben

HOMOKTALAJOK. Hazai talajosztályozási rendszerünk korszerűsítésének alapelvei, módszerei és javasolt felépítése

HOMOKTALAJOK. Hazai talajosztályozási rendszerünk korszerűsítésének alapelvei, módszerei és javasolt felépítése Hazai talajosztályozási rendszerünk korszerűsítésének alapelvei, módszerei és javasolt felépítése HOMOKTALAJOK Gödöllő, 2015.03.02. Szabóné Kele Gabriella Főtípusok és talajtípusok a hazai genetikai szemléletű

Részletesebben

HALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE

HALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE HALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE EVALUATION OF STUDENT QUESTIONNAIRE AND TEST Daragó László, Dinyáné Szabó Marianna, Sára Zoltán, Jávor András Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Informatikai Fejlesztő

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim

Részletesebben

A TALAJTAKARÁS HATÁSA A TALAJ NEDVESSÉGTARTALMÁRA ASZÁLYOS IDŐJÁRÁSBAN GYÖNGYÖSÖN. VARGA ISTVÁN dr. - NAGY-KOVÁCS ERIKA - LEFLER PÉTER ÖSSZEFOGLALÁS

A TALAJTAKARÁS HATÁSA A TALAJ NEDVESSÉGTARTALMÁRA ASZÁLYOS IDŐJÁRÁSBAN GYÖNGYÖSÖN. VARGA ISTVÁN dr. - NAGY-KOVÁCS ERIKA - LEFLER PÉTER ÖSSZEFOGLALÁS A TALAJTAKARÁS HATÁSA A TALAJ NEDVESSÉGTARTALMÁRA ASZÁLYOS IDŐJÁRÁSBAN GYÖNGYÖSÖN VARGA ISTVÁN dr. - NAGY-KOVÁCS ERIKA - LEFLER PÉTER ÖSSZEFOGLALÁS A globális felmelegedés kedvezőtlen hatásai a Mátraaljai

Részletesebben

Komposztált vágóhídi melléktermékek hatása szántóföldi növények terméshozamára. Összefoglalás

Komposztált vágóhídi melléktermékek hatása szántóföldi növények terméshozamára. Összefoglalás Komposztált vágóhídi melléktermékek hatása szántóföldi növények terméshozamára Ragályi Péter Kádár Imre MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet, Budapest E-mail: ragalyi@rissac.hu Összefoglalás Őrbottyáni

Részletesebben

Mikrobiális biomassza és a humuszminőség alakulása trágyázási tartamkísérletben

Mikrobiális biomassza és a humuszminőség alakulása trágyázási tartamkísérletben Kökény Mónika 1 Tóth Zoltán 2 Hotváth Zoltán 3 - Csitári Gábor 4 Mikrobiális biomassza és a humuszminőség alakulása trágyázási tartamkísérletben Development of microbial biomass and humus quality in a

Részletesebben

7 th Iron Smelting Symposium 2010, Holland

7 th Iron Smelting Symposium 2010, Holland 7 th Iron Smelting Symposium 2010, Holland Október 13-17 között került megrendezésre a Hollandiai Alphen aan den Rijn városában található Archeon Skanzenben a 7. Vasolvasztó Szimpózium. Az öt napos rendezvényen

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

AZ AEROSZOL RÉSZECSKÉK HIGROSZKÓPOS TULAJDONSÁGA. Imre Kornélia Kémiai és Környezettudományi Doktori Iskola

AZ AEROSZOL RÉSZECSKÉK HIGROSZKÓPOS TULAJDONSÁGA. Imre Kornélia Kémiai és Környezettudományi Doktori Iskola AZ AEROSZOL RÉSZECSKÉK HIGROSZKÓPOS TULAJDONSÁGA Doktori (PhD) értekezés tézisei Imre Kornélia Kémiai és Környezettudományi Doktori Iskola Konzulens: Dr. Molnár Ágnes tudományos főmunkatárs Pannon Egyetem

Részletesebben

AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN DOI: / (2017) 2, Szerzők OPEN ACCESS

AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN DOI: / (2017) 2, Szerzők OPEN ACCESS AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN DOI: 10.1556/0088.2017.66.2.1 66 (2017) 2, 295-315 Szerzők OPEN ACCESS A talajok mechanikai összetétel vizsgálata pipettás ülepítéses módszerrel: a hazai és a nemzetközi szabvány

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

MEDINPROT Gépidő Pályázat támogatásával elért eredmények

MEDINPROT Gépidő Pályázat támogatásával elért eredmények A kisszögű röntgenszórási módszer fejlesztése fehérjék oldatfázisú mérésére Bóta Attila, Wacha András, Varga Zoltán MTA TTK Biológiai Nanokémia Kutatócsoport 1117 Bp. Magyar Tudósok krt. 2. MEDINPROT Gépidő

Részletesebben

A MINTAVÉTELI ERŐFESZÍTÉS HATÁSA A MINTAREPREZENTATIVITÁSRA EFFECT OF SAMPLING EFFORT ON THE SAMPLE REPRESENTATIVENESS

A MINTAVÉTELI ERŐFESZÍTÉS HATÁSA A MINTAREPREZENTATIVITÁSRA EFFECT OF SAMPLING EFFORT ON THE SAMPLE REPRESENTATIVENESS 209 Acta Biol. Debr. Oecol. Hung 18: 209 213, 2008 A MINTAVÉTELI ERŐFESZÍTÉS HATÁSA A MINTAREPREZENTATIVITÁSRA SCHMERA DÉNES 1 ERŐS TIBOR 2 1 Nyíregyházi Főiskola, Biológia Intézet, 4400 Nyíregyháza, Sóstói

Részletesebben

FELSZÍN ALATTI IVÓVÍZKÉSZLETEK SÉRÜLÉKENYSÉGÉNEK ELEMZÉSE DEBRECENI MINTATERÜLETEN. Lénárt Csaba - Bíró Tibor 1. Bevezetés

FELSZÍN ALATTI IVÓVÍZKÉSZLETEK SÉRÜLÉKENYSÉGÉNEK ELEMZÉSE DEBRECENI MINTATERÜLETEN. Lénárt Csaba - Bíró Tibor 1. Bevezetés FELSZÍN ALATTI IVÓVÍZKÉSZLETEK SÉRÜLÉKENYSÉGÉNEK ELEMZÉSE DEBRECENI MINTATERÜLETEN Lénárt Csaba - Bíró Tibor 1 Bevezetés A felszíni vizekhez hasonlóan a Kárpát-medence a felszín alatti vízkészletek mennyiségét

Részletesebben

Magyar Tudományos Akadémia Agrártudományi Kutatóközpont Talajtani és Agrokémiai Intézet

Magyar Tudományos Akadémia Agrártudományi Kutatóközpont Talajtani és Agrokémiai Intézet Magyar Tudományos Akadémia Agrártudományi Kutatóközpont Talajtani és Agrokémiai Intézet Dr. Márton László PhD 1022 BUDAPEST, HERMAN O. U. 15. Tel.: 06/30/3418702, E-MAIL: marton@rissac.huc A levegőből

Részletesebben

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,

Részletesebben

ANYAGTECHNOLÓGIA. Finom szemcseméretű anyagok őrölhetőségi vizsgálata

ANYAGTECHNOLÓGIA. Finom szemcseméretű anyagok őrölhetőségi vizsgálata ANYAGTECHNOLÓGIA Finom szemcseméretű anyagok őrölhetőségi vizsgálata Mucsi Gábor Miskolci Egyetem Nyersanyagelőkészítési és Környezeti Eljárástechnikai Intézet ejtmucsi@uni-miskolc.hu Grindability test

Részletesebben

Összefoglalás. Summary

Összefoglalás. Summary Parlagoltatásos, zöld- és istállótrágyázásos vetésforgók összehasonlítása a talajtömörödöttség tükrében Szőllősi István Antal Tamás Nyíregyházi Főiskola, Műszaki és Mezőgazdasági Főiskolai Kar Jármű és

Részletesebben

Talajmechanika. Aradi László

Talajmechanika. Aradi László Talajmechanika Aradi László 1 Tartalom Szemcsealak, szemcsenagyság A talajok szemeloszlás-vizsgálata Természetes víztartalom Plasztikus vizsgálatok Konzisztencia határok Plasztikus- és konzisztenciaindex

Részletesebben

A hortobágyi Csípõ-halom morfológiai és talajtani elemzése

A hortobágyi Csípõ-halom morfológiai és talajtani elemzése Földrajzi Értesítõ 2003. LII. évf. 1 2. füzet, pp. 37 45. A hortobágyi Csípõ-halom morfológiai és talajtani elemzése BARCZI ATTILA JOÓ KATALIN 1 Abstract Pedological studies on Csípõ-halom (mound) in Hortobágy

Részletesebben

NITRÁT-SZENNYEZÉS VIZSGÁLATA HOMOKTALAJON

NITRÁT-SZENNYEZÉS VIZSGÁLATA HOMOKTALAJON NITRÁT-SZENNYEZÉS VIZSGÁLATA HOMOKTALAJON Buzás István 1, Hoyk Edit 1, Hüvely Attila 1, Borsné Petı Judit 1 1 Kecskeméti Fıiskola Kertészeti Fıiskolai Kar Környezettudományi Intézet ABSTRACT Most frequent

Részletesebben

Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása

Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Összefoglalás A szívkatéter egy olyan intravaszkuláris katéter, amelyet a szívbe vezetnek, ültetnek be diagnosztikus vagy terápiás célból. A katéterek felvezetés/eltávolítás

Részletesebben

a felszíni vízlefolyás hatására

a felszíni vízlefolyás hatására VÍZGAZDÁLKODÁS ÉS SZENNYVIZEK 3.4 6.1 A mezőgazdasági vegyszerek mozgása a felszíni vízlefolyás hatására Tárgyszavak: fókuszált vízgyűjtés; vízlefolyás; műtrágya. A mezőgazdasági vidékeken a felszíni morfológia

Részletesebben

A kukoricahibridek makro-, mezo- és mikroelemtartalmának változása a tápanyagellátás függvényében

A kukoricahibridek makro-, mezo- és mikroelemtartalmának változása a tápanyagellátás függvényében A kukoricahibridek makro-, mezo- és mikroelemtartalmának változása a tápanyagellátás függvényében Jakab Péter Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Mezőgazdaságtudományi Kar, Növénytermesztési és Tájökológiai

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics. Nonparametric Tests Petra Petrovics PhD Student Hypothesis Testing Parametric Tests Mean o a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test or Independence Analysis

Részletesebben

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés Több oratórium összehasonlítása, körmérés colorative test, round robin a rendszeres hibák ellenőrzése, számszerűsítése Statistical Manual of AOAC, W. J. Youden: Statistical Techniques for Colorative Tests,

Részletesebben

A diffúz reflektancia spektroszkópia (DRS) módszerének alkalmazhatósága talajok ásványos fázisának rutinvizsgálatában

A diffúz reflektancia spektroszkópia (DRS) módszerének alkalmazhatósága talajok ásványos fázisának rutinvizsgálatában A diffúz reflektancia spektroszkópia (DRS) módszerének alkalmazhatósága talajok ásványos fázisának rutinvizsgálatában Készítette: Ringer Marianna Témavezető: Szalai Zoltán 2015.06.16. Bevezetés Kutatási

Részletesebben

Szalay Sándor a talaj-növény rendszerről Prof. Dr. Győri Zoltán intézetigazgató, az MTA doktora a DAB alelnöke

Szalay Sándor a talaj-növény rendszerről Prof. Dr. Győri Zoltán intézetigazgató, az MTA doktora a DAB alelnöke Debreceni Egyetem Agrár- és Műszaki Tudományok Centruma Mezőgazdaságtudományi Kar Élelmiszertudományi, Minőségbiztosítási és Mikrobiológiai Intézet Szalay Sándor a talaj-növény rendszerről Prof. Dr. Győri

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation

Részletesebben

Scan 1200 teljesítmény-értékelés evaluation 1/5

Scan 1200 teljesítmény-értékelés evaluation 1/5 evaluation 1/5 interscience Feladat Összefoglalónk célja a Scan 1200 teljesítmény-értékelése manuális és automata telepszámlálások összehasonlításával. Az összehasonlító kísérleteket Petri-csészés leoltást

Részletesebben

SZEZONÁLIS LÉGKÖRI AEROSZOL SZÉNIZOTÓP ÖSSZETÉTEL VÁLTOZÁSOK DEBRECENBEN

SZEZONÁLIS LÉGKÖRI AEROSZOL SZÉNIZOTÓP ÖSSZETÉTEL VÁLTOZÁSOK DEBRECENBEN SZEZONÁLIS LÉGKÖRI AEROSZOL SZÉNIZOTÓP ÖSSZETÉTEL VÁLTOZÁSOK DEBRECENBEN Major István 1, Gyökös Brigitta 1,2, Furu Enikő 1, Futó István 1, Horváth Anikó 1, Kertész Zsófia 1, Molnár Mihály 1 1 MTA Atommagkutató

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics. Hypothesis Testing Petra Petrovics PhD Student Inference from the Sample to the Population Estimation Hypothesis Testing Estimation: how can we determine the value of an unknown parameter of a population

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open

Részletesebben

Mikrohullámú abszorbensek vizsgálata 4. félév

Mikrohullámú abszorbensek vizsgálata 4. félév Óbudai Egyetem Anyagtudományok és Technológiák Doktori Iskola Mikrohullámú abszorbensek vizsgálata 4. félév Balla Andrea Témavezetők: Dr. Klébert Szilvia, Dr. Károly Zoltán MTA Természettudományi Kutatóközpont

Részletesebben

TALAJAINK KLÍMAÉRZÉKENYSÉGE. (Zárójelentés)

TALAJAINK KLÍMAÉRZÉKENYSÉGE. (Zárójelentés) TALAJAINK KLÍMAÉRZÉKENYSÉGE (Zárójelentés) Az EU talajvédelmi stratégiáját előkészítő szakértői tanulmányok a talaj víz általi erózióját a legjelentősebb talajdegradációs folyamatnak tekintik, ami a legnagyobb,

Részletesebben

Talajaink klímaérzékenysége, talajföldrajzi vonatkozások. Összefoglaló. Summary. Bevezetés

Talajaink klímaérzékenysége, talajföldrajzi vonatkozások. Összefoglaló. Summary. Bevezetés Talajaink klímaérzékenysége, talajföldrajzi vonatkozások Máté Ferenc 1 Makó András 1 Sisák István 1 Szász Gábor 2 1 Pannon Egyetem, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar 2 Debreceni Egyetem, Agrártudományi

Részletesebben

AZ EGYIK LEGFONTOSABB RECENS FELSZÍNALAKÍTÓ FOLYAMAT, A TALAJPUSZTULÁS MAGYARORSZÁGON. Kertész Ádám 1

AZ EGYIK LEGFONTOSABB RECENS FELSZÍNALAKÍTÓ FOLYAMAT, A TALAJPUSZTULÁS MAGYARORSZÁGON. Kertész Ádám 1 AZ EGYIK LEGFONTOSABB RECENS FELSZÍNALAKÍTÓ FOLYAMAT, A TALAJPUSZTULÁS MAGYARORSZÁGON Kertész Ádám 1 Bevezetés A Föld felszínét formáló folyamatok közül talán legfontosabb a talajpusztulás folyamata, amely

Részletesebben

KOMMUNÁLIS SZENNYVÍZISZAP KOMPOSZTÁLÓ TELEP KÖRNYEZETI HATÁSAINAK ÉRTÉKELÉSE 15 ÉVES ADATSOROK ALAPJÁN

KOMMUNÁLIS SZENNYVÍZISZAP KOMPOSZTÁLÓ TELEP KÖRNYEZETI HATÁSAINAK ÉRTÉKELÉSE 15 ÉVES ADATSOROK ALAPJÁN KOMMUNÁLIS SZENNYVÍZISZAP KOMPOSZTÁLÓ TELEP KÖRNYEZETI HATÁSAINAK ÉRTÉKELÉSE 15 ÉVES ADATSOROK ALAPJÁN KARDOS LEVENTE 1*, SIMONNÉ DUDÁS ANITA 1, VERMES LÁSZLÓ 1 1 Szent István Egyetem Kertészettudományi

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

AZ ŐSZI BÚZA MINŐSÉGÉNEK JELLEMZÉSE AZ SDS SZEDIMENTÁCIÓS INDEX SEGÍTSÉGÉVEL. Szilágyi Szilárd Győri Zoltán Debreceni Agrártudományi Egyetem, Debrecen

AZ ŐSZI BÚZA MINŐSÉGÉNEK JELLEMZÉSE AZ SDS SZEDIMENTÁCIÓS INDEX SEGÍTSÉGÉVEL. Szilágyi Szilárd Győri Zoltán Debreceni Agrártudományi Egyetem, Debrecen AZ ŐSZI BÚZA MINŐSÉGÉNEK JELLEMZÉSE AZ SDS SZEDIMENTÁCIÓS INDEX SEGÍTSÉGÉVEL Szilágyi Szilárd Győri Zoltán Debreceni Agrártudományi Egyetem, Debrecen A gabonafélék elsősorban az őszi búza kiemelkedő jelentőségűek

Részletesebben

Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17

Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott Alknyelvdok 2017 nyelvészet program) február 3. 1 / 17 Doménspecifikus korpusz építése és validálása Dodé Réka ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori Iskola Alkalmazott nyelvészet program 2017. február 3. Dodé Réka (ELTE BTK Nyelvtudomány Doktori IskolaAlkalmazott

Részletesebben

Lejtőhordalék talajok osztályozásának kérdései

Lejtőhordalék talajok osztályozásának kérdései Lejtőhordalék talajok osztályozásának kérdései Bertóti Réka Diána, Dobos Endre, Holndonner Péter Miskolci Egyetem - Műszaki Földtudományi Kar, Természetföldrajz-Környezettan Intézeti Tanszék VIII. Kárpát-medencei

Részletesebben

Dr. Tóth Árpád. Az öntözés és a talaj kapcsolata. 2015. február 23.

Dr. Tóth Árpád. Az öntözés és a talaj kapcsolata. 2015. február 23. Dr. Tóth Árpád Az öntözés és a talaj kapcsolata 2015. február 23. A talaj Földtani (építész) értelemben a talajöv az atmo-, hidro-és litoszféra kölcsönhatása, átszövődése következtében kialakult ún. kontakt

Részletesebben

VIACALCOVAL KEZELT TALAJOK LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATA. Dr. Szendefy János

VIACALCOVAL KEZELT TALAJOK LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATA. Dr. Szendefy János VIACALCOVAL KEZELT TALAJOK LABORATÓRIUMI VIZSGÁLATA Dr. Szendefy János Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Építőmérnöki kar, Geotechnikai Tanszék KULCSSZAVAK/KEYWORDS talajkezelés, talajstabilizáció,

Részletesebben

Módszer a talaj szerves-c-tartalmának gyors helyszíni meghatározására

Módszer a talaj szerves-c-tartalmának gyors helyszíni meghatározására AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN 52 (2003) 3 4 409 426 Módszer a talaj szerves-c-tartalmának gyors helyszíni meghatározására TÓTH TIBOR és SZABÓ BRIGITTA MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet, Budapest és SzIE

Részletesebben

Egyrétegű tömörfalapok ragasztási szilárdságának vizsgálata kisméretű próbatesteken

Egyrétegű tömörfalapok ragasztási szilárdságának vizsgálata kisméretű próbatesteken Köszönetnyilvánítás A kutatás részben az OTKA (projekt szám T 025985), részben a NATO Cooperative Research Grant (CRG.LG 973967) anyagi támogatásával folyt. Irodalomjegyzék 1. Molnár S. Szerk. 2000. Faipari

Részletesebben

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN

FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN Földrajz angol nyelven középszint 0821 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2009. május 14. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Paper

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel

Részletesebben

MEDDŐHÁNYÓK ÉS ZAGYTÁROZÓK KIHORDÁSI

MEDDŐHÁNYÓK ÉS ZAGYTÁROZÓK KIHORDÁSI Mikoviny Sámuel Földtudományi Doktori Iskola A doktori iskola vezetője: Dr. h.c. mult. Dr. Kovács Ferenc egyetemi tanár, a MTA rendes tagja MEDDŐHÁNYÓK ÉS ZAGYTÁROZÓK KIHORDÁSI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA,

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics. Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise

Részletesebben

Statistical Dependence

Statistical Dependence Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent

Részletesebben

A tantárgy besorolása: kötelező A tantárgy elméleti vagy gyakorlati jellegének mértéke, képzési karaktere 75/25. (kredit%)

A tantárgy besorolása: kötelező A tantárgy elméleti vagy gyakorlati jellegének mértéke, képzési karaktere 75/25. (kredit%) Tantárgy neve: Talajtan Kreditértéke: 4 A tantárgy besorolása: kötelező A tantárgy elméleti vagy gyakorlati jellegének mértéke, képzési karaktere 75/25. (kredit%) A tanóra típusa és óraszáma: 28 óra előadás

Részletesebben

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 1999. március 19-20. Zsákolt áruk palettázását végző rendszer szimulációs kapacitásvizsgálata Kádár Tamás Abstract This essay is based on a research work

Részletesebben

FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE

FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE István Harcsa Judit Monostori A magyar társadalom 2012-ben: trendek és perspektívák EU összehasonlításban Budapest, 2012 november 22-23 Introduction Factors which

Részletesebben

TAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella

TAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella Volume 3, Number 2, 2013 3. kötet, 2. szám, 2013 PEDAGÓGIAI GYAKORLAT A BBTE SZATMÁRNÉMETI TAGOZATÁN THE EXAMINATION OF PEDAGOGICAL PRACTICE AT THE SATU MARE EXTENSION Baranyai Tünde, Stark Gabriella Abstract:

Részletesebben

Oxigén és hidrogén stabil izotópjai

Oxigén és hidrogén stabil izotópjai Oxigén és hidrogén stabil izotópjai Stabil: H ( 1 H=99.985; 2 H/D/=0.015) Radioaktív: T= Oxigén és hidrogén stabil izotópjai Jól ismert, széles körben használt T becslésre és a szilárd, folyadék és gáz

Részletesebben

A talajok fizikai tulajdonságai I. Szín. Fizikai féleség (textúra, szövet) Szerkezet Térfogattömeg Sőrőség Pórustérfogat Kötöttség

A talajok fizikai tulajdonságai I. Szín. Fizikai féleség (textúra, szövet) Szerkezet Térfogattömeg Sőrőség Pórustérfogat Kötöttség A talajok fizikai tulajdonságai I. Szín Fizikai féleség (textúra, szövet) Szerkezet Térfogattömeg Sőrőség Pórustérfogat Kötöttség A talaj színe Munsell skála HUE 10YR A HUE megadja, hogy mely alapszínek

Részletesebben

Gyula Szö r 1 Éva Balázs 2 Tibor Novák 3 Péter Kovács-Pálffy 4 Péter Kónya 4

Gyula Szö r 1 Éva Balázs 2 Tibor Novák 3 Péter Kovács-Pálffy 4 Péter Kónya 4 ACTA GGM DEBRECINA Geology, Geomorphology, Physical Geography Series DEBRECEN Vol. 3, 9 4 2008 Mineralogical composition of genetic horizons of crusty meadow solonetz soil profile from based on X-ray diffraction

Részletesebben

A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: A különböző kémhatású talajok eltérő termőképességének megismertetése

A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: A különböző kémhatású talajok eltérő termőképességének megismertetése A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: A különböző kémhatású talajok eltérő termőképességének megismertetése Eszközszükséglet: Szükséges anyagok: homoktalaj, erdőtalaj, desztillált víz, 0,02 m/m %-os

Részletesebben

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,

Részletesebben

1. Bevezetés. 2. Anyag és módszer

1. Bevezetés. 2. Anyag és módszer DR. FODOR MÓNIKA * Értékrend, élelmiszerfogyasztói preferencia és a szolgáltatás-választás indítékai közötti összefüggések a hazai munkahelyi étkezés piacán 1. Bevezetés Correlations between the individual

Részletesebben

Étkezési búzák mikotoxin tartalmának meghatározása prevenciós lehetıségek

Étkezési búzák mikotoxin tartalmának meghatározása prevenciós lehetıségek Étkezési búzák mikotoxin tartalmának meghatározása prevenciós lehetıségek Téren, J., Gyimes, E., Véha, A. 2009. április 15. PICK KLUB Szeged 1 A magyarországi búzát károsító Fusarium fajok 2 A betakarítás

Részletesebben

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az

Részletesebben

A Bockerek-erdő termőhelyének és erdőállományának változása

A Bockerek-erdő termőhelyének és erdőállományának változása A Bockerek-erdő termőhelyének és erdőállományának változása Kovács Gábor Bidló András Heil Bálint Varga Bernadett Nyugat-magyarországi Egyetem, Sopron E-mail: gkovacs@emk.nyme.hu Összefoglalás Gelénes,

Részletesebben

A magyar racka juh tejének beltartalmi változása a laktáció alatt

A magyar racka juh tejének beltartalmi változása a laktáció alatt A magyar racka juh tejének beltartalmi változása a laktáció alatt Nagy László Komlósi István Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Mezőgazdaságtudományi Kar, Állattenyésztés- és Takarmányozástani Tanszék,

Részletesebben

A glejes talajrétegek megjelenésének becslése térinformatikai módszerekkel. Dr. Dobos Endre, Vadnai Péter

A glejes talajrétegek megjelenésének becslése térinformatikai módszerekkel. Dr. Dobos Endre, Vadnai Péter A glejes talajrétegek megjelenésének becslése térinformatikai módszerekkel Dr. Dobos Endre, Vadnai Péter Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Földrajz Intézet VIII. Kárpát-medencei Környezettudományi

Részletesebben

Nagynyomású csavarással tömörített réz - szén nanocső kompozit mikroszerkezete és termikus stabilitása

Nagynyomású csavarással tömörített réz - szén nanocső kompozit mikroszerkezete és termikus stabilitása Nagynyomású csavarással tömörített réz - szén nanocső kompozit mikroszerkezete és termikus stabilitása P. Jenei a, E.Y. Yoon b, J. Gubicza a, H.S. Kim b, J.L. Lábár a,c, T. Ungár a a Anyagfizikai Tanszék,

Részletesebben

AZ ÁRPA SZÁRAZSÁGTŰRÉSÉNEK VIZSGÁLATA: QTL- ÉS ASSZOCIÁCIÓS ANALÍZIS, MARKER ALAPÚ SZELEKCIÓ, TILLING

AZ ÁRPA SZÁRAZSÁGTŰRÉSÉNEK VIZSGÁLATA: QTL- ÉS ASSZOCIÁCIÓS ANALÍZIS, MARKER ALAPÚ SZELEKCIÓ, TILLING Hagyomány és haladás a növénynemesítésben AZ ÁRPA SZÁRAZSÁGTŰRÉSÉNEK VIZSGÁLATA: QTL- ÉS ASSZOCIÁCIÓS ANALÍZIS, MARKER ALAPÚ SZELEKCIÓ, BÁLINT ANDRÁS FERENC 1, SZIRA FRUZSINA 1, ANDREAS BÖRNER 2, KERSTIN

Részletesebben

TALAJAZONOSÍTÁS Kötött talajok

TALAJAZONOSÍTÁS Kötött talajok 2008 PJ-MA SOIL MECHANICS BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM GEOTECHNIKAI TANSZÉK TALAJAZONOSÍTÁS Kötött talajok Előadó: Dr. Mahler András mahler@mail.bme.hu Tanszék: K épület, mfsz. 10. &

Részletesebben

First experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25.

First experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. First experiences with Gd fuel assemblies in the Paks NPP Tams Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. Introduction From 2006 we increased the heat power of our units by 8% For reaching this

Részletesebben

TALAJMINTÁK RADIOAKTIVITÁSÁNAK VIZSGÁLATA PEST MEGYÉBEN

TALAJMINTÁK RADIOAKTIVITÁSÁNAK VIZSGÁLATA PEST MEGYÉBEN TALAJMINTÁK RADIOAKTIVITÁSÁNAK VIZSGÁLATA PEST MEGYÉBEN SZABÓ KATALIN ZSUZSANNA KÖRNYEZETTUDOMÁNY SZAKOS HALLGATÓ Témavezetők: Szabó Csaba, ELTE TTK, Kőzettani és Geokémiai Tanszék, Litoszféra Fluidum

Részletesebben

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

Részletesebben

A van Genuchten-függvény paramétereit átnézetes talajtérképi információkból becslő módszerek összehasonlítása és továbbfejlesztésük lehetőségei

A van Genuchten-függvény paramétereit átnézetes talajtérképi információkból becslő módszerek összehasonlítása és továbbfejlesztésük lehetőségei AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN 62 (2013) 1 5 22 A van Genuchten-függvény paramétereit átnézetes talajtérképi információkból becslő módszerek összehasonlítása és továbbfejlesztésük lehetőségei 1 TÓTH Brigitta, 1

Részletesebben