Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában

Hasonló dokumentumok
Élőhelyvédelem. Kutatások

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Magyarország növényvilága. Tóth Zoltán Déli Tömb VII. emelet szoba /1718 mellék

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Távérzékelés alkalmazása szikes tájakban Deák Balázs

A vegetáció felmérésében. 1. előadás

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

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

Méréselmélet MI BSc 1

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

A SZAKMAI GYAKORLAT KÖVETELMÉNYEI

A pályázat témája: A pályázatok leadásának határideje: Pályázati feltételek:

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Matematikai geodéziai számítások 6.

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Aromo Szöveges Értékelés

Matematikai geodéziai számítások 6.

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

A tantárgyelem kódja: SZDE0304G

y ij = µ + α i + e ij

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Elérhetőségek. Dr. Varga Gabriella K.mf.20. Tanszéki honlap:

A kvantitatív kutatás folyamata

GIS alkalmazása a precíziós növénytermesztésben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

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

TÁMOP-4.2.2/B-10/ Tantárgyi program (rövidített)

Élőhelyvédelemhez kapcsolódó dokumentációk a gyakorlatban. Élőhelyvédelem

Populációbecslések és monitoring

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Alkalmazott számítástechnika. tanulmányokhoz

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

A tantárgyelem kódja: KIT0401G. gyakorlat A tantárgyelem jellege: A tantárgyelem oktatásának ajánlott 5. félév

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

A tanulmányaikat 2015-ben megkezdett hallgatóknak MESTERKÉPZÉSI SZAK (MA)

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

2013. Biológiai adatbázisok Kezelési Útmutató. Gabor Varbiro MTA Ökológiai kutatóközpont

F E L D O L G O Z Á S I H É T. feladat beadás _ péntek pótbeadás különeljárási díjjal _ péntek

A mesterképzési szakon szerezhető végzettségi szint és a szakképzettség oklevélben szereplő megjelölése:

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Marketingstratégia. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Marketingstratégia. tanulmányokhoz

RUSZISZTIKA MESTERKÉPZÉSI SZAK (MA) 2017-TŐL FELVETT HALLGATÓK SZÁMÁRA

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1.

TANEGYSÉGLISTA (MA) FORDÍTÓ ÉS TOLMÁCS MESTERKÉPZÉSI SZAK (MA)

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

A felmérési egység kódja:

Készítette: Bruder Júlia

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

Lehoczki Róbert. Szent István Egyetem Vadbiológiai és Vadgazdálkodási Tanszék 2103 Gödöllõ, Páter K. u

Populációbecslések és monitoring

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

TANEGYSÉGLISTA SZAKFORDÍTÓ ÉS TOLMÁCS (SZLÁV ÉS BALTI NYELVEK) SZAKIRÁNYÚ TOVÁBBKÉPZÉSI SZAK 1.ASZAKOT GONDOZÓ INTÉZET:

Közösségi jelentőségű élőhelyek és fajok monitorozása Magyarországon

GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

Varianciaanalízis 4/24/12

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

TANEGYSÉGLISTA (MA) k = kötelező tanegység kv = kötelezően választható tanegység v = választható tanegység. Az előfeltételek jeleinek magyarázata:

Mérés és modellezés 1

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

Áramlástechnikai rendszerek -1. házi feladat -

DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN

TANEGYSÉGLISTA (MA) k = kötelező tanegység kv = kötelezően választható tanegység v = választható tanegység. Az előfeltételek jeleinek magyarázata:

A mintavételezés tervezése. 1. előadás

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

6. A tantervek szerepe az oktatás tartalmi szabályozásában

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Játékelmélet és stratégiai gondolkodás

TANTÁRGYI ADATLAP I. TANTÁRGYLEÍRÁS

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Adatbázis-kezelés alapjai 1. Ea: Infó Mátrix. Lehet, nem lehet

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

VIZSGÁLATOK MEGFELELŐSÉGE

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Természetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Hipotézis vizsgálatok

SZAKIRÁNYÚ TOVÁBBKÉPZÉSI SZAK től felvett hallgatóknak

Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz

TANEGYSÉGLISTA (MA) Jelek, rövidítések: D = dolgozat G = gyakorlati jegy K = kollokvium Sz = szigorlat V = vizsga Z = szakzáróvizsga kon = konzultáció

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számvitel 2. Gazdaságinformatikus alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Konszern számvitel alapjai. tanulmányokhoz

Hínártársulások, nádasok monitorozása

2017-től felvett hallgatóknak. A mesterképzési szakon szerezhető végzettségi szint és a szakképzettség oklevélben szereplő megjelölése:

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

A leíró statisztikák

TANEGYSÉGLISTA (MA) k = kötelező tanegység kv = kötelezően választható tanegység v = választható tanegység. Az előfeltételek jeleinek magyarázata:

A szegedi salátaboglárka (Ficaria verna) populációinak vizsgálata morfológiai jellemzők alapján

Átírás:

Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában Tárgyleírás: A tárgy célja, hogy néhány típusfeladaton keresztül bemutassa a terepi növényökológiában leggyakrabban vizsgált problémákat (kérdéstípusokat), valamint bevezetést, tájékoztatást adjon az ezekhez használt mintavételi és feldolgozási módszerekröl. További célja, hogy segítsen megszerezni a későbbi szakdolgozat megírásához, megvédéséhez szükséges tapasztalatokat. E félév során az alábbi témakörökkel foglakozunk: társulások jellemzése a klasszikus cönológia módszerével vegetációtérképezés fajok közötti kapcsolatok, fajcsoportok vizsgálata társulason belül (asszociáltság analízis, többváltozós módszerek) egyfajos pontmintázat elemzés abiotikus háttérparaméterek (fény, talajparaméterek) és növényi populációs paraméterek (elöfordulás, tömegesség) kapcsolatának elemzése fajon belüli fenotípusos variancia vizsgálata populáción belül ill. populációk között A vizsgálati módszerekbe a résztvevők egyéni, előre jól definiált feladatok végrehajtásán keresztűl nyernek betekintést. Mivel e tárgy széles elméleti ismereteket alkalmaz, ezek részletes átadasát ennek keretében nem tudjuk felvállalni, elvárjuk a résztvevőktöl az alapképzésben ill. különbözö szakirányú tárgyakon szerzett ismeretek alkalmazását, valamint a választott feladathoz szükséges módszerek kapott irodalomból való tanulmányozását. A kredit illetve jegy megszerzésének feltétele a vizsgálatról készített dolgozat ill. a társaknak tartott rövid előadás. A tárgy időbeosztása a következö: március-április: egy vagy két alkalommal a tanszéken tartott fedettpályás megbeszélésen a feladatok ismertetése, az elvek, módszerek bemutatása. A feladatok kiosztása után a mintavételhez való felkészüléshez, a szükséges módszerek megismeréséhez irodalmat és konzultációt biztosítunk. április-május: (időjárástól függően) egynapos terepi módszertani bemutatás Budapest környékén. május-június: A választott feladatokhoz kaocsolódó terepi mintavétel, az adatok feldolgozása, esetleges labormérések elvégzése, a rövid értékelő dolgozat elkészítése. E munkákhoz szintén konzultációt és irodalmat biztosítunk. A dolgozat leadási határideje a Neptun miatt legkésőbb a gyakorlati jegyek leadási határideje előtt 1 héttel lesz. A leadások egy újabb fedettpályás alkalommal történnek, amikor a leadók ismertetik is az általuk végzett munkát és tapasztalataikat. A jegy a dolgozat és a prezentáció alapján alakul ki. A tárgy jellegéből fakadóan elvárt egy alapszintű növényismeret, és az, hogy a jelentkező tudjon a terepen közlekedni.

Feladat minták: ASSZOCIÁLTSÁG ANALÍZIS Feladat: Állapítsd meg a fajok között fennálló asszociáltsági viszonyokat különböző térfolyamati lépésekben egy élőhelyen belül. Kérdés: A vizsgált fajok közül melyek mutatnak egymással szignifikáns pozitív vagy negatív asszociáltságot, az egymástól független előforduláshoz viszonyítva? Ezek a kapcsolatok hogyan változnak a térfolyamati egység növelésével? Feladat részletezése Élőhely kiválasztása: A feladatra egy olyan élőhelytípust célszerű választani, ami a mintavételhez szükséges (viszonylag nagy) területen "látszólag" homogén, vagyis sem éles vegetáció típus váltás, sem határozott gradiens nem figyelhető meg benne. Mintavétel előtt röviden jegyezd fel az élőhely milyen vegetáció típust reprezentál, mik az uralkodó fajai, milyen mértékben zavart, milyen a feltételezett emberi hatások érték. Terepi mintavétel: A terepi mintavétel során az összes fajok van/nincs adatait kell regisztrálni, növényzettől függetlenül kihelyezett, különböző méretű mintavételi egységekben. Ehhez a "szögmadzag" módszert alkalmazzuk. Ez egy szögből (vagy sátorcövekből), valamint egy hozzá kötött, szakaszokra osztott madzagból áll. A madzag szakaszokra osztott, így különböző méretű, kör alakú mintavételi egységek kihelyezésére alkalmas. A mintavételi egység növényzetttől független, pseudorandom legyen, vagyis előre kiválasztott erővel, kiválasztott irányba kell elhajítani, anélkül, hogy körülnéznél. A mintavétel során először a legkisebb körben jegyezd fel a fajokat, majd az egyre táguló gyűrűkben csak a bekerülő fajokat kell regisztrálni. Vagyis a faj mellé azt kell feljegyezni, hogy hányadik térfolyamati léptékben került be a mintába. A mintavételi egységek méretét úgy kell megválasztani, hogy viszonylag sokat meg lehessen belőlük csinálni egy nap, a legkisebb egységet már néhány egyed kitöltsön, a legnagyobb növényzeti foltokat közelítsen. Ezt a növényzet sűrűsége, az élőhely típusa szabja meg. A mintavétel lehetőleg férjen bele egy terepnapba, mialatt kb. 100-150 mintát kéne gyűjteni. Adatfeldolgozás: A terepi adatból minden térfolyamati lépésre létre kell hozni egy felvétel*faj adatmátrixot, melyekben a felvételek száma megegyezik. Az asszociáltság analízist minden térfolyamati lépésben elvégezzük. Két faj előfordulásának függetlenségét chi2-próbával teszteljük, egy 2*2-es kontingencia tábla elemzésével. Ezt minden olyan fajpárra el kell végezni, ami kielégíti a próba feltételeit. A staisztika kiszámolásához számítógépes programot használj. Szignifikáns kapcsolatoknál ellenőrizd, hogy a függetlenség a pozitív, vagy a negatív asszociáltság irányaba sérül. A kapott szignifikáns asszociáltsági kapcsolatokat gráf formában jelenítsd meg. A dolgozat felépítése Bevezetés. Mi az asszociáltság analízis célja, milyen módszerek vannak vizsgálatára, ezek miben térnek el egymástól (adattípus, statisztikai módszer, mi a random referencia stb), ennek a vizsgálatnak mi a kérdése és hipotézise (a konkrét fajok mintázatára vonatkozóan). Anyag és módszer. Jellemezd a mintaterületet, mutasd be a használt mintavételi és adatfeldolgozási módszert. Eredmények. Mutasd be az eredményeket szöveges, táblázatos ill. ábra formában (hogy mit hogyan érdemes azt neked kell megítélned). Hogyan változtak az asszociáltságok a térléptékkel? Van e összzefüggés a fajok asszociáltsági kapcsolatai és gyakoriságuk között? Diszkusszió. Értelmezd az eredményeket, hogy mi lehet az oka a kapott kapcsolatoknak, azok térbeli és gyakorisági függésének.

MINTÁZAT ANALÍZIS Feladat: Néhány kiválasztott fajnak állapítsd meg a térbeli mintázatát egy élőhelyen belül. Kérdés: A vizsgált fajok mutatnak e aggregációt, ha igen milyen térléptékben, azaz mekkora a foltok mérete? Feladat részletezése Élőhely kiválasztása: A feladatra egy olyan élőhelytípust célszerű választani, ami a mintavételhez szükséges (viszonylag nagy) területen "látszólag" homogén, vagyis sem éles vegetáció típus váltás, sem határozott gradiens nem figyelhető meg benne. Mintavétel előtt röviden jegyezd fel az élőhely milyen vegetáció típust reprezentál, mik az uralkodó fajai, milyen mértékben zavart, milyen a feltételezett emberi hatások érték. Terepi mintavétel: A terepi mintavétel során előre kiválasztott fajok előfordulását (van/nincs adatát) regisztráld kiválasztott hosszúságú transzekt mentén, kiválasztott nagyságú négyzet felbontásban. Adatfeldolgozás: A kapott alapadatból válaszd szét a kiválasztott fajokat. Minden egyes faj esetében állapítsd meg az aggregáltság mértékét és térbeli léptékét (vagyis mekkora a maximális variancia értéke, és ez melyik térfolyamati lépésnél jelenik meg). A térfolyamati lépéseket az érintkező kvadrátok összevonásai (blokkok) jelentik. Megjegyzések Terepi mintavétel: 4-5 fajt elég kiválasztani. Ezek lehetőleg gyakoriak, vagy közepes gyakoriságúak legyenek, tehát az alapegységben a frekvenciájuk kb. 20-40% legyen. Lehetőleg olyan fajok legyenek, melyek mintázata "szemre" másmilyen. A transzekt legalább olyan hosszú legyen, hogy a maximális aggregáltság léptékében több folt is belekerüljön. Az alapegység nagysága jóval kisebb legyen, mint a max. aggregáltság léptéke. A transzektnek nem kell egyenesnek lennie, ha kimennénk a homogén vegetáció típusból, hanem törhet is. A mintavételt úgy tervezd meg, hogy egy nap alatt elvégezhető legyen. Adatfeldolgozás: A legnagyobb térléptéket és a minta elemszámát úgy válaszd meg, hogy a legnagyobb térléptékű téglalapból is megfelelő számú minta álljon még rendelkezésedre. A dolgozat felépítése Bevezetés. Mi a mintázat analízis célja, milyen módszerek vannak vizsgálatára, ennek a vizsgálatnak mi a kérdése és hipotézise (a konkrét fajok mintázatára vonatkozóan). Anyag és módszer. Jellemezd a mintaterületet, mutasd be a használt mintavételi és adatfeldolgozási módszereket. Eredmények. Mutasd be az eredményeket szöveges, táblázatos ill. ábra formában (hogy mit hogyan érdemes azt neked kell megítélned). Diszkusszió. Értelmezd az eredményeket, hogy mi lehet az oka a kapott eredményeknek, milyen biológiai sajátságok ill. háttérváltozó(k) eredményezhetik a mintázatokat, miért különböztek a vizsgált fajok mintázatai (vagy miért nem). Az alkalmazott módszer mire érzékeny, mire nem, mi az előnye ill. hátránya más mintázat elemző módszerekkel szemben (pontosság, kivitelezhetőség stb.).

VEGETÁCIÓTÉRKÉPEZÉS NÉR KATEGÓRIÁK ALAPJÁN A feladat: 1: 10 000-es léptékű munkatérkép alapján egy megadott területen található élőhelyek azonosítása a NÉR kategóriák alapján, és ezek allokálása a térképen. Az elvárt ábrázolási pontosság 5 mm, ami a valóságban 50 méternek felel meg. Ennek megfelelően az ennél kisebb foltok pontobjektumként, az ennél keskenyebb sávok vonalobjektumként ábrázolandók. A térkép szöveges mellékletében megadandó az egyes foltok szöveges jellemzése, ami tartalmazza az élőhely NÉR kódját, 1-2 mondatos leírását, degradációs típusát a Németh-Seregélyes féle skálán, a domináns, és a valamilyen szempontból említésre érdemes (pl. védett, veszélyeztetett, invázív) fajok listáját. A munka három fázisból áll. Először a a térkép alapján le kell határolni, hogy a lehetséges kategóriák közül melyekre lehet számítani a munkaterületen, ezeket meg kell tanulni, hogy a terepen történő elkülönítésük lehetséges legyen. Ezután következhet a terepi azonosítás és egy durva vázletszerű térkép megrajzolása. A zárószakaszt a végleges térkép és a szöveges magyarázatok elkészítése jelenti. Követelmények: terepi növényismeret, terepi tájékozódási és mozgáskészség, Word, Excel alapismeret Forrásanyag: NÉR kategóriák lerása, Németh-Seregélyes féle degradáltsági skála, alaptérkép, színes infravörös légifelvétel Irodalom: NÉR könyvek: XI: Élőhely térképezés Seregélyes-Csomós: Hogyan készítsünk vegetációtérképet? Tilia I. Flóra adatbázis 1.2.

KLASSZIKUS CÖNOLÓGIAI TEREPFELVÉTELEZÉS ÉS AZ ADATOK ELEMZÉSE CÖNOLÓGIAI INDIKÁTORÉRTÉKEK ALAPJÁN A feladat: a hagyományos cönológiai müdszereket jól azonosítható társulástípusokon belül kell végezni, ezeknek homogén, zavarásmentes, tipikusnak tekinthető részein. Erdőben 10*10-es, gyepben 2*2 méteres, hozzávetőlegesen négyzet alakú mintavételi egységen belül meg kell adni a hajtásos növények fajlistáját, valamint a hozzájuk tartozó borításértékeket. A ritka, kicsi növények esetében az 1% alatti értéket is meg kell adni, a minimális érték 0,1%, ez alatt a "jelenlétet" egy + szimbólummal kell jelölni. Többszintű társulás esetén külön meg kell adni a lomboronaszint, a cserjeszint és a gyepszint összborítását. Egy társulásban 10 mintavételi egységet kell kijelölni. Az egyes kavadrátok adataiból ki kell számolni az előforduló fajok borításértékeinek átlagát és szórását. A számolási munka során a + szimbólumot 0,01-es értékkel kell figyelembe venni. A rendelkezésre álló adatok alapján meg kell adni különböző indikátorértékek alapján az előforduló kategóriák csoportrészesedését és csoporttömegét. A figyelembe veendő indikátorértékek: Raunkier-féle életforma, Zólyomi-féle W-érték, Borhidi-féle szociális viselkedéstípus. Forrásanyag: "Vácrátóti jegyzet", Flóra adatbázis (kérésre fájlban adom) Követelmények: terepi növényismeret, Word, Excel alapismeret