Def.: Olyan fajminősítésű populációk együttese, amelyek ugyanazt a forrást hasonló módon használják.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Def.: Olyan fajminősítésű populációk együttese, amelyek ugyanazt a forrást hasonló módon használják."

Átírás

1 Guildek Def.: Olyan fajminősítésű populációk együttese, amelyek ugyanazt a forrást hasonló módon használják. Például: különböző rendekbe, családokba tartozó herbivor rovarfajok ugyanazon a növényfajon Root

2 Táplálkozási hálózat a Brassica-n Root a fenti táplálkozási hálózatot rajzolta meg a Brassica-n talált fajok alapján. A piros színnel írt (a herbivor rovarfajok), majd pirossal keretezett csoportok (a herbivor rovarokon élő parazitoidok és a rajtuk élő hiperparazitoidok, illetve a számtalan ponton ragadozóként megjelenő fajok) egy-egy guildet alkotnak, mert ugyanazt a forrást használják, bár kissé eltérő módon (lásd később a funkcionális csoportot). 2

3 Guild vagy Funkcionális csoport? A guild a forrás fajok közötti felosztásának módjára, a funkcionális csoport pedig arra utal, hogy ez miként valósul meg és milyen ökoszisztéma funkciót tölt be. Például: a talajra hulló levelet detritivorok sora darabolja és fogyasztja (guild), de ugyanazt a levelet madarak fészek építésére is használhatják, vagy egy hangyafaj gombát nevel rajta (funkcionális csoport). Cummins 1975 vízi funkcionális csoportok Milyen fajok tartozhatnak egy guildbe? Nem-rokon és szorosan rokon (egy génuszba tartozó) fajok is; az utóbbit taxon-guildnek nevezzük. A funkcionális csoport tágabb lehet (madár-hangya). 3

4 Cody 1974 feltűnő hasonlóságok különböző biogeográfiai régiókban, de azonos biomokban élő guildek/funkcionális csoportok között: Chaparral Polioptila Dendroica Macchia Sylvia sarda Sylvia undata Például: Hasonló életmódú (rovarevő), nem-rokon madárfajok mediterrán bozótos vegetációkban. 4

5 Hasonló nichek és parallel közösségek - 1 Quercus rubra-n élő fitofág rovarfajok guildjei hasonlóságot mutatnak eltérő földrajzi helyeken található ugyanazon források használati módjában, de ez nem jelenti azt, hogy azonos rovarfajokról van szó. Egyes funkcionális csoportok teljesen hiányoznak, mert a lokális fajkészletben nem volt alkalmas faj. 5

6 Hasonló nichek és parallel közösségek - 2 Konvergens evolúció Afrika Dél-Amerika Törpe viziló Vízidisznó Patkányőz Paca Törpe antilop Aguti Bóbitás antilop Nyársas szarvas Tobzoska Tatu A morfológiával összefüggő magatartási sajátosságokat adaptív szindromának nevezzük. A nem rokon fajok az ökológiai környezet és a funkcionális szerepek hasonlósága miatt mutatnak magyfokú morfológiai megegyezést. 6

7 Hasonló nichek és parallel közösségek - 3 Milyen mértékű hasonlóság szükséges? Amerikában 332 kolibrifaj (Trochilidae) él. Testtömegük 2-20 g, táplálékukat szitálás közben szerzik meg. A nektármadarak (Nectariniidae) 104 faja Afrikában honos. Testtömegük 5-20 g, táplálékukat még képesek szitálva is megszerezni, de sok leszáll a virágokra. A 172, a Meliphagidae családba tartozó mézevő madárfaj Ausztráliában és Új- Guineában honos. Tettömegük 6,5-150 g, táplálékuk vegyes, azt elsősorban a virágra szállva szerzik meg. A taxonómiai besorolásból is láthatóan, nem rokon csoportokról van szó. A hasonlóság foka relatív, majdnem szubjektív. 7

8 Mi a guildek/funkcionális csoportok ökológiai jelentősége? a guildek természetes ökológiai egységek, a közösségek építőelemei - a közösségeknek nem minden faj lesz tagja - a közösségek korlátozott számú diszkrét alegységekből épülnek fel - adaptív szindróma - egy adott biom vegetációjának struktúrális hasonlósága a guildek és a közösség szerkezete - a guldek tükrözik a közösségben előforduló forrásokat - a közösségekben olyan rendező elv működik, ami guildekbe kényszeríti a fajokat - a közösségekben mindenütt közös rendező elv működik - a guildekbe-szerveződés determinisztikus vagy véletlenszerű? (lásd a szerveződési szabályokat) a guildek az interspecifikus verseny színterei - az interspecifikus verseny a közösségek legfontosabb szervezőereje!? - a guildek a forrástengely felosztásának, a fajcsomagolásnak legszorosabb módját jelenthetik - Dyar- vagy Hutchinson-szabály - a fajcsomagolás denzitása (D S ) kiszámítható: D S = ( S 1) W log 2 W n k ahol a W n a legnagyobb, a W k a legkisebb guild-tag testmétrete, S pedig a fajszám 8

9 Állandó képződmények-e a guildek? Változik-e összetételük időben? Igen, mert 1) a források típusa és elérhetősége (szezonális, pulzáló stb.) is változik, 2) különböző specializáltságú fajok csatlakozhatnak. (A várt gyakoriság kiszámítását lásd később.) térben? Igen, mert 1) minél kisebb területet vizsgálunk, annál kisebb részét találjuk meg a guildnek, 2) a források térben foltos előfordulásúak. 9

10 Hogyan mutathatók ki a guildek? Forrás- és átfedési mátrix A forrás-mátrix egy m x n szorzatú mátrix, amelyben a sorokban a fogyasztófajokat, az oszlopokban a táplálék-fajokat tüntetjük fel. Ebből egy n x n-es, négyzetes, un. átfedési mátrix készíthető, melyben csak a fogyasztó-fajokat tüntetjük fel (lásd alább, a fejléc rövidítései az első oszlopban látható ragadozó-fajok génusz és fajnevéből képződtek). A mátrix diagonálisan üres, mert ugyanazokról a fajokról van szó. Az adatok százalékosan tüntetik fel az átfedéseket. A nagy átfedések közös zsákmány-fajok fogyasztását jelzik (piros ellipszisek). Az átfedést pl. a Renkonen-index-szel számíthatjuk. 10

11 Hogyan mutathatók ki a guildek? 2 1. Forrás- és átfedési mátrix (folyt.) Az előző átfedési mátrix alapján kapott táplálékhasonlóság (táplálék niche-tengely átfedések) gyakorisági eloszlása, melyet 5500 érték véletlenszerű generálásával nyertek a 11 ragadozó és 74 zsákmányfaj esetében. A nyíl azt a kritikus hasonlósági értéket jelzi (42 %), melynél nagyobb hasonlósági értéket mutató fajok előfordulása p<5 %- os szinten valószínű. Klaszterezéssel végzett étrendi hasonlóság a 11 ragadozó faj esetében. A szaggatott vonal azt az értéket jelöli, amely felett a hasonlóság szignifikáns és trofikus guildek keletkeznek (kapcsok). A vörös körrel jelölt fajok átfedése kb. 84 %. 11

12 Hogyan mutathatók ki a guildek? 3 2. Legközelebbi szomszéd módszer A guildek a források megszakadási pontjainál jönnek létre? Sáskafajok guild analízise a tápláléktengely figyelembe vételével. A pirossal színezett réászeken a populációk átfednek a források használatában. Az átlagos átfedés monoton csökken, ahogy egymástól távol-lévő populációk felé haladunk. 12

13 Hogyan mutathatók ki a guildek? 4 3. Klaszter analízis Rovarevő erdei madárfajok (fent) és sáskafajok (lent) dendrogramjai. Sokváltozós módszerrel megállapított főbb forrástengelyek, melyek mentén fajcsoportok különíthetőek el. Az alsó dendrogramon guildek egymásba ágyazottsága figyelhető meg: egy nagyobb guildben több szub-guild található, melyek önállóan is létezhetnek. 13

14 Hogyan mutathatók ki a guildek? 5 4. Faktor analízis 32 habitat változót vettek figyelembe (a lombozat magassága, fakéreg színe és textúrája, avar borítottság stb.) 9 kabócafaj niche-paramétereinek (pl. niche szélesség) meghatározására. A guild egy generalista, 5 specialista és 3 olyan fajból állt, amelyek a kettő között találhatók. 5. Neutrális modellek Jelenleg a legfontosabb módszernek látszik. Lényege az az elv, hogy minden közösség összehasonlítható önmaga randomizált változatával. Amennyiben meghatározott feltételek mellett végrehajtott >10 ezer randomizáció után kapott mátrix szignifikánsan eltér az eredetitől, akkor valamilyen mintázatot figyelhetünk meg, melyet a közösséget struktúráló erők hozhattak létre. Ez egy jelenlét-hiány (prezencia-abszencia) mátrix. Például, ha az egyes helyeken a fajok jelenléte vagy hiánya a velük hasonló életmódot folytató más fajokhoz való viszonyt tükrözi (két szomszédos faj testméret aránya nem lehet kisebb 1,5-nél), akkor a forrásfelosztás egy guilden belül valósulhat meg. 14

15 Hogyan mutathatók ki a guildek? 6 5. Neutrális modellek (folyt.) Guild-variáció: az elméletileg lehetséges guild-fajszám előfordulások sorozata, melyben a tényleges fajösszetétel mellékes, csak a guild-tagság számít. Például egy 10 fajból álló guild összes variációjának száma 2 10 (1024). A gyűjtések során 10 1-fajt, 45 2-fajt, fajt stb. tartalmazó guildet várunk. A várt gyakoriságot a következő binomiális együtthatóval számoljuk, n! ( n m)! m! ahol n a teljes guild fajszáma és m a guildfajok (0, 1, 2 stb.) száma az adott mintában. Guild kombináció: a guildet alkotó fajok speciális kombinációja. Például egy négy fajból álló guild kombinációinak száma 2 3, azaz 8. Az egyes kombinációk: Null-modell analízissel és prezencia/abszencia adatok felhasználásával együtt-előfordulást számolhatunk, mely az un. sakktábla egységek (lásd később) átlagos száma valamennyi fajpár összehasonlításával: SE = ( oi s)( o j s), ahol SE a sakktábla egység, o i és o j az i és j fajok előfordulása az s helyen. Együtt-élést (koegzisztenciát) abundanciális adatokkal számolhatunk ismét páros összehasonlítással: C ij = N w= 1 x iw x jw, ahol C ij az i és j taxonok közötti koegzisztencia mértéke, x iw az i faj, x jw pedig a j faj abundanciája w helyen, N a helyek összes száma. 15

16 Növényi guildek Milyen szempontok alapján különböztethetők meg guildek a növények között, ha minden faj ugyanazt a forrást ugyanolyan módon használja? Próbálkozások: sztratifikáció szerint (lombkorona, cserje, lágyszárú stb.) fény megszerzésének módja? Vagy C 3 -C 4? A különbség csak fiziológiai szintű! Inkább funkcionális csoportok! Milyen funkciót töltenek be egy közösségben, milyen szukcesszionális fázisban valósul meg, milyen tolerancia-intolerancia viszonyokat tükröznek? DE: a látszólag uniformisnak mutatkozó források is valójában nagy variabilitást mutatnak - forrás osztályok és forrás dimenziók különíthetők el. Pl. a rovarbeporzásra specializálódott növényeknek a beporzó rovarok forrás osztályt és az egyes beporzó fajok, a szájszervük hossza közötti különbség alapján forrás dimenziókat jelentenek. Egy tanulmányban egy faállomány vizsgálata során, ordináció és klasszifikáció alapján a következő életmenet-stratégia komponenseket különítették el, melyek lényegében növényi funkcionális csoportokat foglalnak magukban: virágzás és magprodukció, diszperzió és csírázás, megtelepedés, vegetatív szaporodás. Az ezekhez tartozó csoportosítási feltételek: árnyék tolerancia, diszperzió módja, a magbank-élettartama, a magbank és talajtípus, a diszperzió ideje, hidegigény csírázás előtt, csírázás ideje, maximális magprodukció ideje az élet során, magprodukció gyakorisága. Példaként egyetlen funkcionális csoport jellemzése: hosszú életű, árnyék intoleráns, magról vagy sarjról növekedő, magprodukció 30 éves kor előtt, jelentős magprodukció minden 3-5 évben, erőteljes magdiszperzió (passzív és biotikus ágensek), változatos talajtípusokon, réskedvelő megtelepedéskor, általában magbank képzők. Ide tartoznak: Juglans spp., Liquidambar styraciflua, Pinus strobus, Platanus occidentalis, Betula alleghaniensis, Liriodendron tulipifera. Trait-based megközelítés 16

17 Guidek, közösségek szerveződési szabályai - 1 Ismétlés: a fajok közötti verseny struktúráló szerepe a közösség kialakításában (Diamond és Hutchinson) A Pápua Új- Guineától keletre eső, Bismarckszigetvilág: kakukk- -galamb (Macropygia) fajok eloszlásának vizsgálata szigetek szerint. M = csak mackinlayi, N= csak nigrirostris és O = egyik sem fordul elő. Diamond un. tiltott és megengedett kombinációkat állapított meg (tiltott = a fenti két faj nem fordulhat elő ugyanazon a szigeten, ez eredményezi az un. sakktábla eloszlást lásd a Hogyan mutathatók ki a guildek? - 6). Az eloszlás mintázatát az azonos forrásigényű fajok közötti verseny alakítja ki. Erre utalnak az un. előfordulási (incidencia) függvények is: 17

18 Guidek, közösségek szerveződési szabályai - 2 Ismétlés: Hutchinsoni arányok sivatagi/félsivatagi magfogyasztó rágcsáló fajok között A Heteromyidae és Cricetidae családba tartozó fajok egyéves növényfajok magjain élnek É- Amerika sivatagos/félsivatagos helyein. Összesen 29 fajt, 202 lokalitásban csapdáztak 8 éven át és állapították meg együttelőfordulásukat. A lokális guidek 1-9 fajból álltak, minden faj 2-25 más fajjal fordulhat elő 1-76 különféle kombinációban a teljes geográfiai területen. A csapdákban 37 különböző kombinációt találtak. Kérdés: milyen fajok koegzisztálhatnak egy lokális guildben? Válasz: azok a fajok, melyek testméret tekintetében jobban különböznek egymástól, mint az a véletlenszerűség alapján várható lenne ( null-modell) és lásd az alábbi táblázatot: Hely Testméret arány Nem él együtt Együtt él Khi-négyzet szignifikancia Nagy Medence < 1,5 > 1, p < 0,005 18

19 Guidek, közösségek szerveződési szabályai - 3 Mi tehát a szerveződési szabály? Azon kényszerfeltételek összessége, melyek meghatározzák, hogy mely fajok kerülhetnek be egy guildbe, funkcionális csoportba, közösségbe. Irányzatok: a triviális környezeti (abiotikus) szűrőket (ábrán a bal oldal) egyik iskola nem tekinti szervező erőknek, csak a biotikus (fajok interakcióján alapuló) hatások (ábrán a jobb oldal) számítanak; egy másik igen. Továbbá két felfogás uralkodik a guildek, közösségek fajösszetételének kialakulását illetően: -a determinisztikus iskola szerint a fajok egymás mellé kerülését egy forrástengelyen elsősorban a verseny határozza meg; -a stochasztikus iskola szerint a verseny nem általános szervező erő, mert igen sok esetben nem mutatható ki, és bár mintázatokat a fajelrendezésben látunk, ez egyéb hatásokra is bekövetkezhet és a közösségek összetétele véletlenszerűen is kialakulhat. Lásd Simberloff mangrove-sziget kísérletét. 19

20 Guidek, közösségek szerveződési szabályai - 4 Alternatív közösségek léteznek? A közösségek nyitott rendszerek, ahová fajok be- és kiléphetnek (szűrőfeltételek!) és ahol folytonos természetes zavarások hatnak. Ezek mértékétől függően egy korábbi közösség egy új alternatív stabilis állapotba kerülhet (lásd a stabilitás, reziliencia problémát, bal oldali ábra). Magyarázó mechanizmusa lehet a katasztrófa-elmélet (jobb oldali ábra), ha a hatás elég erős, hogy a két stabil ponton (F 1 és F 2 ) áthaladva instabil állapotba (szaggatott vonal), majd egy másik stabil állapotba jusson a közösség. De alternatív állapot jöhet létre egy guild, közösség újraszerveződését követően is. 20

21 Guidek szerveződése közösséggé Fox-együttesek: Tiltott és megengedett kombinációk A Fox-együttesek a determinisztikus szerveződési elv érvényesülését (a verseny fontos!) jelenti populációk guildekbe és guildek közösségekbe épülésekor. Az első esetben (jobb oldali ábrák) a megengedett fajkombinációk stabilan léteznek egy forrástengely mentén és annak egyes szakaszait funkcionális különbségekkel használják. Ezekkel szemben a tiltott kombinációkban üres helyek vannak, melyek miatt ezek fajinvázióra érzékenyek és ez addig zajlik, amíg megengedett kombinációkká alakulnak. Tehát a funkcionális csoportok között nem lehet 1-nél nagyobb különbség. A közösségen belüli guild-szerveződés során (alsó ábra) először az összes lehetséges guild (A Z) kialakul, az egyes guildek feltöltődése fajpopulációkkal csak ezután történik (A1, B1, A2, B2 stb.). Ezt az elvet megvalósulni és bizonyítottnak látják a sivatagi rágcsáló fajok esetében. 21

Niche. Tárgya a fajok koegzisztenciájának problémája A fogalom fejlődése: Toleranciahatárok! A hutchinsoni niche fogalom definíciója:

Niche. Tárgya a fajok koegzisztenciájának problémája A fogalom fejlődése: Toleranciahatárok! A hutchinsoni niche fogalom definíciója: Niche Tárgya a fajok koegzisztenciájának problémája A fogalom fejlődése: Grinnell térbeli Elton funkcionális Hutchinson hipertérfogat modell Juhász-Nagy niche értelmezése A hutchinsoni niche fogalom definíciója:

Részletesebben

Kompetíció szerepe a közösségszerkezet alakításában

Kompetíció szerepe a közösségszerkezet alakításában Kompetíció szerepe a közösségszerkezet alakításában Kérdés: befolyásolja-e, és ha igen, milyen mértékben, a fajok közötti verseny a közösség szerkezetét? Az interspecifikus verseny sajátosságai niche-felosztás

Részletesebben

Szigetbiogeográfia. A tapasztalat szerint:

Szigetbiogeográfia. A tapasztalat szerint: Szigetbiogeográfia A tapasztalat szerint: Aritmetikus tengelyen Logaritmikus tengelyen Általános összefüggése:, ahol C taxonra, abundanciára és lokalitásra jellemző állandó, A a terület mérete és z (linearizált

Részletesebben

Az ökológia alapjai NICHE

Az ökológia alapjai NICHE Az ökológia alapjai NICHE Niche Meghatározás funkció ill. alkalmazkodás szerint a növény- és állatfajok élő és élettelen környezetükbe eltérő módon illeszkednek be ott a többi élőlénytől többé-kevésbé

Részletesebben

Közösségek jellemzése

Közösségek jellemzése Közösségek jellemzése Egyensúlyi (determinisztikus) Nem-egyensúlyi (sztochasztikus) modellek, rendszerek: Szoros/erős biotikus kapcsolatok Kompetíció A habitatok homogének és telítettek Forráslimitáltság

Részletesebben

Az Állatökológia tárgya

Az Állatökológia tárgya Információk Szentesi Árpád, egyetemi docens 1. Állatrendszertani és Ökológiai Tanszék 7.727. sz. szoba 8758. sz. tel. mellék e-mail: szentesi@elte.hu 2. MTA Növényvédelmi Kutatóintézete Állattani Osztály

Részletesebben

Predáció szerepe a közösségszerkezet alakításában

Predáció szerepe a közösségszerkezet alakításában Predáció szerepe a közösségszerkezet alakításában Def.: A populáció méretet és/vagy a fajgazdagságot befolyásoló hatást zavarásnak (diszturbancia) nevezzük A zavarás lehet: predáció/herbivoria/parazitizmus

Részletesebben

Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás

Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás Az ökológia alapjai Diverzitás és stabilitás Diverzitás = sokféleség, változatosság a sokféleség kvantitatív megjelenítése biodiverzitás: a biológiai változatosság matematikai (kvantitatív) megjelenítése

Részletesebben

Stabilitás és komplexitás a közösségekben

Stabilitás és komplexitás a közösségekben Stabilitás és komplexitás a közösségekben Def.: stabilisnak azt a közösséget nevezhetjük, amely hosszú ideig áll fenn (perzisztens) A stabilitás a zavarásra mutatott érzékenységet méri. Megvizsgálandó

Részletesebben

Migráció és diszperzió

Migráció és diszperzió Migráció és diszperzió Migráció alapvetően magatartási fogalom, amelyben a megtett távolság és irányultság mellékes Fontos jellemzői: - aktívan kezdeményezett és fenntartott mozgás specifikus magatartás

Részletesebben

Hosszú távú vizsgálat jobban kimutatja a társulási szabályok változásait a másodlagos szukcesszió során, mint a tér-idő helyettesítés módszere

Hosszú távú vizsgálat jobban kimutatja a társulási szabályok változásait a másodlagos szukcesszió során, mint a tér-idő helyettesítés módszere Hosszú távú vizsgálat jobban kimutatja a társulási szabályok változásait a másodlagos szukcesszió során, mint a tér-idő helyettesítés módszere Anikó Csecserits, Melinda Halassy, Barbara Lhotsky, Tamás

Részletesebben

Predáció populációdinamikai hatása

Predáció populációdinamikai hatása Predáció populációdinamikai hatása Def.: olyan szervezet, amely a zsákmányát, annak elfogása után, megöli és elfogyasztja. (Ellentétben: herbivor, parazitoid, ahol késleltetett a hatás, de ezekre is a

Részletesebben

Populációgenetikai. alapok

Populációgenetikai. alapok Populációgenetikai alapok Populáció = egyedek egy adott csoportja Az egyedek eltérnek egymástól morfológiailag, de viselkedésüket tekintve is = genetikai különbségek Fenotípus = külső jellegek morfológia,

Részletesebben

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus rokonok között A legtöbb másolat az adott génről vagy az egyed

Részletesebben

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között?

Altruizmus. Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus Altruizmus: a viselkedés az adott egyed fitneszét csökkenti, de másik egyed(ek)ét növeli. Lehet-e önző egyedek között? Altruizmus rokonok között A legtöbb másolat az adott génről vagy az egyed

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk

Részletesebben

Miért van egyes közösségekben több faj és másokban kevesebb? Vannak-e mintázatok és gradiensek a fajgazdagságban? Ha igen, ezeket mi okozza?

Miért van egyes közösségekben több faj és másokban kevesebb? Vannak-e mintázatok és gradiensek a fajgazdagságban? Ha igen, ezeket mi okozza? Fajgazdagság Miért van egyes közösségekben több faj és másokban kevesebb? Vannak-e mintázatok és gradiensek a fajgazdagságban? Ha igen, ezeket mi okozza? biodiverzitás a természet változatosságának leírására

Részletesebben

minőségben (kivétel magpredátor, de itt késleltetés)

minőségben (kivétel magpredátor, de itt késleltetés) Herbivoria Def.: Élő növényi szövet fogyasztása parazita minőségben (kivétel magpredátor, de itt késleltetés) Milyen szervezetek? Kisméretű (gerinctelen, túlnyomóan specialisták = herbivor vagy fitofág

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

Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak.

Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak. Evolúció Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak. Latin eredetű szó, jelentése: kibontakozás Időben egymást

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

A növények természetrajza A növények okai 10, ill. 8 kötetben (9, ill. 6 maradt)

A növények természetrajza A növények okai 10, ill. 8 kötetben (9, ill. 6 maradt) 2 Theophrasztosz (Kr.e. 371-287) a Botanika atyja A növények természetrajza A növények okai 10, ill. 8 kötetben (9, ill. 6 maradt) Növények osztályozása: felhasználás, előforduás, méret, szaporodás. fák,

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció

Részletesebben

Dekomponálás, detritivoria

Dekomponálás, detritivoria Dekomponálás, detritivoria Def.: azon szervezetek tevékenysége, amelyek elhalt szerves anyag feldarabolását, bontását és a mineralizáció útjára irányítását végzik. Forrásfüggvényük: dr = dt F( R), amelyből

Részletesebben

Bevezetés az ökológiába Szerkesztette: Vizkievicz András

Bevezetés az ökológiába Szerkesztette: Vizkievicz András Vizsgakövetelmények Ismerje a(z élettelen és élő) környezet fogalmát. Elemezzen tűrőképességi görbéket: minimum, maximum, optimum, szűk és tág tűrés. Legyen képes esettanulmányok alapján a biológiai jelzések

Részletesebben

Herbivoria. Def.: Élő növényi szövet fogyasztása parazita. Biodiverzitás! minőségben (kivétel magpredátor) Jelentőségük:

Herbivoria. Def.: Élő növényi szövet fogyasztása parazita. Biodiverzitás! minőségben (kivétel magpredátor) Jelentőségük: Herbivoria Def.: Élő növényi szövet fogyasztása parazita minőségben (kivétel magpredátor) Jelentőségük: Jelenleg a leírt összes rovar fajszáma kb. 990 000. Biodiverzitás! Hangya:vertebrata biomassza arány

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

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

Diverzitás és stabilitás. Mi a biodiverzitás?

Diverzitás és stabilitás. Mi a biodiverzitás? Diverzitás és stabilitás Szemethy László, Phd egyetemi docens SZIE VMI Szemethy.Laszlo@MKK.SZIE.hu Mi a biodiverzitás? a sokféleség sokfélesége (JNP) tudományos paradigma (tudományterület is) a diverzitás

Részletesebben

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

Részletesebben

NÖVÉNYÉLETTAN. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010

NÖVÉNYÉLETTAN. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010 NÖVÉNYÉLETTAN Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0010 Sejtfal szintézis és megnyúlás Környezeti tényezők hatása a növények növekedésére és fejlődésére Előadás áttekintése

Részletesebben

Általános ökológia előadás II. félév Szabó D. Zoltán

Általános ökológia előadás II. félév Szabó D. Zoltán Általános ökológia előadás II. félév Szabó D. Zoltán http://okologia.wordpress.com Felhasznált és javasolt irodalom: Begon, M., Harper, J.L., Townsend, C.R. 2006. Ecology Individuals, populations and communities.

Részletesebben

Az ökológia története

Az ökológia története Az ökológia története Ókori természetszemlélet Ókori kelet (keleti vallások) Biblia Arisztotelész: Historia Animalium, Theophrastos XVI XVII. XVII. sz. demográfia N. Machiavelli (1526), J. Graunt (1662),

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.15. Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza) alkotja az eseményteret. Esemény: az eseménytér részhalmazai.

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Populáció A populációk szerkezete

Populáció A populációk szerkezete Populáció A populációk szerkezete Az azonos fajhoz tartozó élőlények egyedei, amelyek adott helyen és időben együtt élnek és egymás között szaporodnak, a faj folytonosságát fenntartó szaporodásközösséget,

Részletesebben

A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában

A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában Tóth Katalin, Tóthmérész Béla, Török Péter, Kelemen András, Miglécz Tamás, Deák Balázs, Radócz Szilvia, Simon Edina, Lukács Balázs, Valkó

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

A valószínűségszámítás elemei A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:

Részletesebben

TÁRSULÁSOK ÉS DIVERZITÁS

TÁRSULÁSOK ÉS DIVERZITÁS TÁRSULÁSOK ÉS DIVERZITÁS Vadbiológia és ökológia h Jellemezôi g Törvényszerûen ismétlôdô, g Állandó megjelenésû, g Meghatározott környezeti igényû élôlényegyüttes h Biocönózis = fitocönózis + zoocönózis

Részletesebben

A magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése,

A magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése, A magyar teljesítménytúra-naptár fejlődése, 28-216 Tartalomjegyzék Ferenci Tamás, tamas.ferenci@medstat.hu 217. február 2. Cél 1 Számítástechnikai megjegyzések 1 Eredmények 2 Túrák és túrázok száma..........................................

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)

Részletesebben

Dr. Torma A., egyetemi adjunktus. SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM, Környezetmérnöki Tanszék, Dr. Torma A. Készült: Változtatva: - 1/39

Dr. Torma A., egyetemi adjunktus. SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM, Környezetmérnöki Tanszék, Dr. Torma A. Készült: Változtatva: - 1/39 KÖRNYEZETVÉDELEM 5. Előadás 2011.10.05. Dr. Torma A., egyetemi adjunktus SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM, Környezetmérnöki Tanszék, Dr. Torma A. Készült: 13.09.2008. Változtatva: - 1/39 AZ ÖKOLÓGIA FOGALMA EREDETE

Részletesebben

AGRÁR-ÖKOLÓGIA ALAPJAI című digitális tananyag

AGRÁR-ÖKOLÓGIA ALAPJAI című digitális tananyag TÁMOP-4.1.1.F-14/1/KONV-2015-0006 AGRÁR-ÖKOLÓGIA ALAPJAI című digitális tananyag Előadó: Dr. Dávidházy Gábor ÖKOLÓGIA TÁRGYA ÉS FOGALMA Az ökológia (környezettan) az élet feltételeivel és az élő szervezetek

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Gráfelméleti alapfogalmak

Gráfelméleti alapfogalmak 1 Gráfelméleti alapfogalmak Gráf (angol graph= rajz): pontokból és vonalakból álló alakzat. pontok a gráf csúcsai, a vonalak a gráf élei. GRÁ Irányítatlan gráf Vegyes gráf Irányított gráf G H Izolált pont

Részletesebben

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat Statisztikai módszerek 7. gyakorlat A tanult nem paraméteres próbák: PRÓBA NEVE Illeszkedés-vizsgálat Χ 2 próbával Homogenitás-vizsgálat Χ 2 próbával Normalitás-vizsgálataΧ 2 próbával MIRE SZOLGÁL? A val.-i

Részletesebben

Az egységugrás függvény a 0 időpillanatot követően 10 nagyságú jelet ad, valamint K=2. Vizsgáljuk meg a kimenetet:

Az egységugrás függvény a 0 időpillanatot követően 10 nagyságú jelet ad, valamint K=2. Vizsgáljuk meg a kimenetet: II Gyakorlat A gyakorlat célja, hogy megismerkedjük az egyszerű szabályozási kör stabilitásának vizsgálati módszerét, valamint a PID szabályzó beállításának egy lehetséges módját. Tekintsük az alábbi háromtárolós

Részletesebben

Pedagógiai Kar Tantárgypedagógiai Tanszék. Ökológia. Összeállította: Dávid János. főiskolai docens

Pedagógiai Kar Tantárgypedagógiai Tanszék. Ökológia. Összeállította: Dávid János. főiskolai docens Pedagógiai Kar Tantárgypedagógiai Tanszék Ökológia Összeállította: Dávid János főiskolai docens ÖKOLÓGIAI SZERVEZŐDÉSI SZINTEK biológiai rendszerek: az élő egyedek összessége és az élettelen környezet

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

Természetes szelekció és adaptáció

Természetes szelekció és adaptáció Természetes szelekció és adaptáció Amiről szó lesz öröklődő és variábilis fenotípus természetes szelekció adaptáció evolúció 2. Természetes szelekció Miért fontos a természetes szelekció (TSZ)? 1. C.R.

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2017. 03. 20. Khí-négyzet (χ 2 ) Próba Ha mérés során kapott adatokról eleve tudjuk, hogy nem követik a normális vagy más ismert eloszlást, akkor a korábban

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.

Diszkrét matematika 2. Diszkrét matematika 2. 2018. szeptember 21. 1. Diszkrét matematika 2. 2. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. szeptember 21. Gráfelmélet

Részletesebben

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom Khi-négyzet eloszlás Statisztika II., 3. alkalom A khi négyzet eloszlást (Pearson) leggyakrabban kategorikus adatok elemzésére használjuk. N darab standard normális eloszlású változó négyzetes összegeként

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2016. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

MELLÉKLET. a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU) /... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE

MELLÉKLET. a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU) /... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE EURÓPAI BIZOTTSÁG Brüsszel, 2018.4.30. C(2018) 2526 final ANNEX 1 MELLÉKLET a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU) /... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE az 1143/2014/EU európai parlamenti és tanácsi rendeletnek

Részletesebben

Az első számjegyek Benford törvénye

Az első számjegyek Benford törvénye Az első számjegyek Benford törvénye Frank Benford (1883-1948) A General Electric fizikusa Simon Newcomb (1835 1909) asztronómus 1. oldal 2. oldal A híres arizonai csekk sikkasztási eset http://www.aicpa.org/pubs/jofa/may1999/nigrini.htm

Részletesebben

Fajok közötti kapcsolatok

Fajok közötti kapcsolatok Egyedek közötti kölcsönkapcsolatok Környezete = a környék ható tényezôi Fajok közötti kapcsolatok Vadbiológia és ökológia h Az egymásra ható egyedek lehetnek g Fajtársak - interspecifikus kapcsolatok #

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

Mennyire határozza meg az erdők faállománya az erdei élővilágot? Ódor Péter MTA Ökológiai és Botanikai Kutatóintézete

Mennyire határozza meg az erdők faállománya az erdei élővilágot? Ódor Péter MTA Ökológiai és Botanikai Kutatóintézete Mennyire határozza meg az erdők faállománya az erdei élővilágot? Ódor Péter MTA Ökológiai és Botanikai Kutatóintézete Szent László Gimnázium Természettudományos Önképzőkör 2011. november 17. Ökológiai

Részletesebben

Ebben a mérnöki kézikönyvben azt mutatjuk be, hogyan számoljuk egy síkalap süllyedését és elfordulását.

Ebben a mérnöki kézikönyvben azt mutatjuk be, hogyan számoljuk egy síkalap süllyedését és elfordulását. 10. számú mérnöki kézikönyv Frissítve: 2016. Február Síkalap süllyedése Program: Fájl: Síkalap Demo_manual_10.gpa Ebben a mérnöki kézikönyvben azt mutatjuk be, hogyan számoljuk egy síkalap süllyedését

Részletesebben

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :

Részletesebben

Életfeltételek, források

Életfeltételek, források Életfeltételek, források Életfeltételek: Def.: Időben és térben változó abiotikus ökológiai faktorok, amelyek elérhetőségére és megújulására az élőlénynek nincs közvetlen befolyása hőmérséklet nedvesség

Részletesebben

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk? Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését

Részletesebben

Az energia áramlása a közösségekben

Az energia áramlása a közösségekben Az energia áramlása a közösségekben minden biológiai entitásnak szüksége van: anyagra energiára kísértés: ugyanúgy kezelni az anyag- és energia körforgást mint szervezetek esetében DE: elvetettük a Clements

Részletesebben

Természetvédelmi biológia

Természetvédelmi biológia Természetvédelmi biológia 1. A természetvédelmi biológia meghatározása, a biológiai sokféleség értelmezése A természetvédelmi biológia (konzervációbiológia) fı céljai 1. Az emberi tevékenység fajok populációra,

Részletesebben

TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖK MSc. ZÁRÓVIZSGA TÉMAKÖRÖK június 12. NAPPALI, LEVELEZŐ

TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖK MSc. ZÁRÓVIZSGA TÉMAKÖRÖK június 12. NAPPALI, LEVELEZŐ TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖK MSc ZÁRÓVIZSGA TÉMAKÖRÖK 2017. június 12. NAPPALI, LEVELEZŐ Természetvédelmi mérnök MSc szak Záróvizsga A tételsor: Az ökoszisztémák csoportosítása. Az ökológiai rendszerek változása

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10 Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett

Részletesebben

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

Trofikus hálózatok sajátosságai és szabályzása

Trofikus hálózatok sajátosságai és szabályzása Trofikus hálózatok sajátosságai és szabályzása Fogalmak: Táplálkozási (trofikus) hálózat: a populációk közötti fogyasztóforrás kapcsolatok összessége. Folyamat: a mintázatokat keltő akciók sorozata. Mintázat:

Részletesebben

Kiegészítések a populációs kölcsönhatások témakörhöz. ÖKOLÓGIA előadás 2014 Kalapos Tibor

Kiegészítések a populációs kölcsönhatások témakörhöz. ÖKOLÓGIA előadás 2014 Kalapos Tibor Kiegészítések a populációs kölcsönhatások témakörhöz ÖKOLÓGIA előadás 2014 Kalapos Tibor Elemi populációs kölcsönhatások Fajok közötti kapcsolatok A + v.- jelölés azt mutatja, hogy a kölcsönhatás eredményeként

Részletesebben

Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány?

Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány? Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány? Csoport sok egyed együtt, fontosak az egyedek közötti kapcsolatok a csoport szervezettségében fokozatok vannak Az önző egyedeket csoportba kényszerítő

Részletesebben

A FEJÉR MEGYEI SÁRRÉT NEGYEDIDŐSZAKI VEGETÁCIÓJA. Molnár Marianna ELTE TTK Őslénytani Tanszék gmail. com 2011.

A FEJÉR MEGYEI SÁRRÉT NEGYEDIDŐSZAKI VEGETÁCIÓJA. Molnár Marianna ELTE TTK Őslénytani Tanszék gmail. com 2011. A FEJÉR MEGYEI SÁRRÉT NEGYEDIDŐSZAKI VEGETÁCIÓJA Molnár Marianna ELTE TTK Őslénytani Tanszék marianna.molnar84@ gmail. com 2011. Vázlat Bevezető Miért jó a pollenanalízis? Leülepedés Sárrét kutatása Mintavétel

Részletesebben

ÁLLATMENTÉSRE FELKÉSZÜLNI! TÁRSASJÁTÉK ÁLLATKÁRTYÁK

ÁLLATMENTÉSRE FELKÉSZÜLNI! TÁRSASJÁTÉK ÁLLATKÁRTYÁK ÁLLATMENTÉSRE FELKÉSZÜLNI! TÁRSASJÁTÉK ÁLLATKÁRTYÁK Csány-Szendrey Általános Iskola Rezi Tagintézménye 2017 Foltos szalamandra Szín: fekete alapon sárga foltok Testalkat: kb.: 20 cm hosszú Élőhely: Lomberdőben

Részletesebben

Távérzékelés és ökológia (remote sensing)

Távérzékelés és ökológia (remote sensing) Távérzékelés és ökológia (remote sensing) Alap megfigyelések - a vegetáció a víz és a csupasz földfelszín a beérkező sugárzás eltérő hullámhosszúságú részeit veri vissza illetve nyeli el - Azaz a visszavert

Részletesebben

Természetvédelem. 2. gyakorlat: A természetvédelem alapfogalma: a biodiverzitás

Természetvédelem. 2. gyakorlat: A természetvédelem alapfogalma: a biodiverzitás Természetvédelem 2. gyakorlat: A természetvédelem alapfogalma: a biodiverzitás Amiről a mai gyakorlaton szó lesz: A biodiverzitás fogalma és szintjei Kulcsfajok és kulcsforrások A biodiverzitás megoszlása

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő

Részletesebben

A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN

A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN 44. Meteorológiai Tudományos Napok Budapest, 2018. november 22 23. A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN Kis Anna 1,2, Pongrácz

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Algaközösségek ökológiai, morfológiai és genetikai diverzitásának összehasonlítása szentély jellegű és emberi használatnak kitett élőhelykomplexekben

Algaközösségek ökológiai, morfológiai és genetikai diverzitásának összehasonlítása szentély jellegű és emberi használatnak kitett élőhelykomplexekben Algaközösségek ökológiai, morfológiai és genetikai diverzitásának összehasonlítása szentély jellegű és emberi használatnak kitett élőhelykomplexekben Duleba Mónika Környezettudományi Doktori Iskola I.

Részletesebben

Többtényezős döntési problémák

Többtényezős döntési problémák KIPA módszer: Lépései:. értékelési tényezők páros elrendezése, 2. páros összehasonlítás elvégzése, 3. egyéni preferencia táblázatok felvétele, konzisztencia mutatók meghatározása, 4. aggregált preferencia

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses

Részletesebben

Programozási nyelvek 1. előadás

Programozási nyelvek 1. előadás Programozási nyelvek 1. előadás I. A nyelv története Logo Seymour Papert, 1968,1969 - szövegkezelés, M.I.T. Később: grafika, mikroszámítógépekre átdolgozva Cél: minél kisebb gyerekeknek is, természetes

Részletesebben

FIT-jelentés :: Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 OM azonosító: Telephely kódja: 033

FIT-jelentés :: Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 OM azonosító: Telephely kódja: 033 FIT-jelentés :: 2016 10. évfolyam :: Szakközépiskola Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakközépiskolai képzéstípusban

Részletesebben

Környezeti tényezők. Forrástényezők csoportosítása. esszenciális. helyettesíthető. szingergista. antagonista. az élőlények fogyasztják

Környezeti tényezők. Forrástényezők csoportosítása. esszenciális. helyettesíthető. szingergista. antagonista. az élőlények fogyasztják Környezeti tényezők forrás tényező kondícionáló az élőlények fogyasztják élőlények nem csökkentik befolyásolja az egyedsűrűség egyedsűrűségtől fglen pl. nedvesség, tápelemek zsákmány pl. hőmérséklet, ph

Részletesebben

Anyag és energia az ökoszitémában -produkcióbiológia

Anyag és energia az ökoszitémában -produkcióbiológia Prudukcióbiológia Anyag és energia az ökoszitémában -produkcióbiológia Vadbiológia és ökológia #09 h Tárgya # A bioszférában lejátszódó biológia termelés folyamatai # Az élô szervezetek anyag- és energiaforgalma

Részletesebben

Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?

Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb? ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE I. Kókai Zoltán - dr.erdélyi Mihály v.6. 26 ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK CSOPORTOSÍTÁSA SZAKÉRTôI módszerek analitikus tesztek és eljárások FOGYASZTÓI

Részletesebben

V. Gyakorisági táblázatok elemzése

V. Gyakorisági táblázatok elemzése V. Gyakorisági táblázatok elemzése Tartalom Diszkrét változók és eloszlásuk Gyakorisági táblázatok Populációk összehasonlítása diszkrét változók segítségével Diszkrét változók kapcsolatvizsgálata Példák

Részletesebben

FIT-jelentés :: Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 OM azonosító: Telephely kódja: 033

FIT-jelentés :: Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 OM azonosító: Telephely kódja: 033 FIT-jelentés :: 2016 10. évfolyam :: Szakiskola Gyulai SZC Szigeti Endre Szakképző Iskolája 5520 Szeghalom, Ady Endre utca 3 Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakiskolai képzéstípusban a 10. évfolyamon

Részletesebben

Gazdasági matematika II. tanmenet

Gazdasági matematika II. tanmenet Gazdasági matematika II. tanmenet Mádi-Nagy Gergely A hivatkozásokban az alábbi tankönyvekre utalunk: T: Tóth Irén (szerk.): Operációkutatás I., Nemzeti Tankönyvkiadó 1987. Cs: Csernyák László (szerk.):

Részletesebben

Nagytestű növényevők hatása a biodiverzitásra

Nagytestű növényevők hatása a biodiverzitásra Nagytestű növényevők hatása a biodiverzitásra NÖVÉNYEVŐ VADFAJOK TÁPLÁLKOZÁSBIOLÓGIÁJA Dr. Katona Krisztián SZIE VMI Spike E. van Wieren and Jan P. Bakker: The Impact of Browsing and Grazing Herbivores

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

ETOLÓGIA. A kommunikációs magatartásformák evolúciója - csalás, megtévesztés - Pongrácz Péter

ETOLÓGIA. A kommunikációs magatartásformák evolúciója - csalás, megtévesztés - Pongrácz Péter ETOLÓGIA A kommunikációs magatartásformák evolúciója - csalás, megtévesztés - Pongrácz Péter Őszinteség? Manipuláció? Korai etológia ( információ-megosztás ) Egyértelmű, őszinte, kölcsönösen előnyös Evolúcióbiológia

Részletesebben

Természetvédelmi jellegű problémák, megoldási lehetőségek

Természetvédelmi jellegű problémák, megoldási lehetőségek Természetvédelmi jellegű problémák, megoldási lehetőségek Madárfauna Halfogyasztás Madárfauna Sebzés Kárókatona Phalacrocorax carbo (Linnaeus, 1758) Rokon fajok Kis kárókatona (Phalacrocorax pygmaeus)

Részletesebben

Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai

Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai Az élet Darwini szemlélete Melyek az evolúció bizonyítékai a világban? EVOLÚCIÓ: VÁLTOZATOSSÁG Mutáció Horizontális géntranszfer Genetikai rekombináció Rekombináció

Részletesebben

Paleobiológiai módszerek és modellek 11. hét

Paleobiológiai módszerek és modellek 11. hét Paleobiológiai módszerek és modellek 11. hét A diverzitás fajtái és mérőszámai Nagy őslénytani adatbázisok: Sepkoski The Fossil Record Paleobiology Database A diverzitás fogalma Diverzitás sokféleség az

Részletesebben

MTA, Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet

MTA, Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet Budapesti Agrártájak Corvinus elemzése növénytani Egyetemés madártani mérőszámok alapján Prezentáció cím egy Nagy vagy Gergő két Gábor sor, 1, Czúcz balrazárva Bálint 2 1 BCE, Tájépítészeti Kar, Tájtervezési

Részletesebben