A mintavételezés tervezése. 1. előadás

Hasonló dokumentumok
A vegetáció felmérésében. 1. előadás

Kutatástervezés a tá vege ciót d u á om nyban Terresztris ökológia

TUDOMÁNYOS KOMMUNIKÁCIÓ

S atisztika 2. előadás

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

y ij = µ + α i + e ij

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

Élőhelyvédelem. Kutatások

Populációbecslések és monitoring

Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában

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

Populációbecslések és monitoring

41. ábra A NaCl rács elemi cellája

Mintavételi eljárások

A társadalomkutatás módszerei I.

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Erdészeti fahasználatok termőhelyre, felújulásra és biodiverzitásra gyakorolt hatásának kísérletes vizsgálata

Távérzékelés alkalmazása szikes tájakban Deák Balázs

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

MONITOROZÁS I. HAZAI ÉS EURÓPAI MONITORING ADATBÁZISOK. (OKIR, TIR, TIM, AGROTOPO, CORINE, KÁRINFO, FAVI STB

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

Nagygombák terepökológiai vizsgálómódszerei: términtázatelemzés

MONITOROZÁSI PROTOKOLLOK KIALAKÍTÁSA A TERMÉSZETVÉDELEM ÉS AZ AGRÁR-KÖRNYEZET- GAZDÁLKODÁS ORSZÁGOS PROGRAMJAI SZÁMÁRA

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Curriculum vitae. DE, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudomány és Környezetgazdálkodási. Kar, Természetvédelmi mérnöki Msc, I.

A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

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

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Tantárgyi program. 1. A tantárgy neve, kódja: AV_KMLA216-K5 Marketing alapjai. 2. A tantárgyfelelős neve, beosztása: Dr. Szakály Zoltán egyetemi tanár

KUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám

A társadalomkutatás módszerei I.

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

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

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

Tantárgyi program. 8. Az oktatás személyi feltételei: Gyakorlati oktató: Dr. Szigeti Orsolya egyetemi docens

TECHNIKAI GYEPESÍTÉS EGYÉB MÓDSZEREK

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

Minőségi változók. 2. előadás

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

Géprajz - gépelemek. Előadó: Németh Szabolcs mérnöktanár. Belső használatú jegyzet 2

Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

ó Ó ú ó ó ó Á ó ó ó Á ó ó ó ó Á ó ú ó ó ó

TÁRSULÁSOK SZERKEZETÉNEK JELLEMZÉSE KVANTITATÍV MÓDSZEREKKEL

É Á Á Ö Á

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.

OTKA NN Szabó András és Balog Kitti

Mérési hibák

A Közép-Tiszán elhelyezkedő napos elöntésű erdők természetes felújítása bontóvágással

Ó Ó ó ö ó

É É Ö

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

ö ő ü ö ő ő ü ü ő ő ő ü ö ü ü ő ú ő ő ő ü ő ő ő ő ő ú ő ő ü ő ő ő ü ö ü ú ő ő ő ő ü ü ő ő ú

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

ü ü Ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü É ü ü

ű Ö ű Ú ű ű ű Á ű

Ú ű É ű ű Ü Ü ű ű Ú É ű ű Ü ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű

ű ő ő ő

Á ű ó ó

ű ű ű Ú Ú Á ű Ö ű ű Ú Ő É

Á Ó ű ű Á É ű ű ű ű Ú Ú

ú Ó ú ú ú ú ú ú ú É Á

ű Ú ű ű É Ú ű ű

Á ó ó ó Ü Ü ó ó Ü ó ó ú ú ó ó Ü ó ó ó Ü ó ó

Á Ü É Ü Ú Ü É

ä ä

Á Á ő ő Ö ő ő ö É ö ő ö ő ő ö ő ő ö ő ő ü ö

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Ó é é Ó Ó ő ű Ó Ö ü Ó é Ó ő Ó Á Ö é Ö Ó Ó é Ó Ó Ó Ó ú Ó Ó Ó Ó ű Ö Ó Ó Ó é Ó Ó ö Ö Ó Ö Ö Ó Ó Ó é ö Ö é é Ü Ó Ö Ó é Ó é ö Ó Ú Ó ő Ö Ó é é Ö ú Ó Ö ö ű ő

Á Ö Ö Ö Ö ú ú Ö Ö Ó Ó ú ú Ü ú Ó Ö Ö Ü Ó Ö Ö Á Ó ú ú ú ű Ö Ö Ö Ö Á Ó Ö Ó ú ú Ö

Ó Ó ö ú ö ö ö ö ü ú ú ö ö ö ú ú ö ö ö ú ú ú ű ö ö ú ö ü ö ö ö ö ü ú Á ö ü Á ö ö ö ö ö ö

ö ö Á Á Ó Á ö ö ö ö ö ú ű ö ö Á Á ű ű ö ö ö ö ű

ó ő ő ó ő ö ő ő ó ó ó ö ő ó ó ó ö ő ó ő ő ö Ö ő ö ó ő ö ő ő ú ö ö ü ö ó ö ö ö ő ö ö Ö ú ü ó ü ő ő ő ő ó ő ü ó ü ö ő ö ó ő ö ő ö ü ö ü ő ö ö ó ö ő ő ö

DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN

ú ö ö ö ö ö ö Á ö ö ö á á á ű Ü ű ö ö Á á Á

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Demográfia. Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása. N jelenleg. = N korábban. + Sz M + Be Ki. A szervezetek típusai: UNITER

ü ú ú ü ú ú ú ú

é ü ó ö é Ö é ü é é ó ö é ü ü é é ó ó ó é Á é é ü ó é ó ó é ö ö ö é é ü é ü é é ö ü ü é ó é é é é é é ö é é é é é é ö é ó ö ü é é é ü é é ó é ü ó ö é

Egyenáramú geoelektromos módszerek. Alkalmazott földfizika

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

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

10/2015. (III. 13.) FM

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

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából

Bevezetés a természettudományos megismerés módszertanába

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

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

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Miért kell az erdők természetességével foglalkozni?

A fogyasztási kereslet elméletei

Átírás:

A mintavételezés tervezése Növényökológia Módszerek I 1. előadás

A mintavételezés é és tervezés Minden ökológiai kutatás alapja a mintavételezés é Ha elrontottuk nincs olyan elemzés amivel ez jóvátehető vagy javítható Nagy hangsúlyt kell helyezni hiszen Nagy hangsúlyt kell helyezni, hiszen legtöbbször ezt fogják kritizálni.

A mintaterület kiválasztása á Igen körültekintően kell végezni. Reprezentativitás és uniformitás A mintavételi terület jellemző megmintázni kívánt teljes területre Homogén növényzet és talajparaméterek Összefüggő terület

A mintaterület kiválasztása á Milyen tulajdonságokat kell vizsgálni? Előtörténet (korábbi emberi beavatkozás időpontja és típusa) Vegetáció egyes jellemzői és összetétele Talajparaméterek (drága, talajtérképek) Makro és mikro domborzati sajátságok Egyéb ébjll jellemzők (vizsgálat ttípusától függ)

A mintaterület kiválasztása á Ideális mintaterület: Florisztikailag il jól feltárt fltát Ismert előtörténet Abiotikus háttérváltozók ismerete Térképezettség Megközelíthetőség Elővizsgálatok!!!

A mintavételezés é és tervezés Ismétlésszám (mintaszám, térbeliség) Mintaméret Mintafüggetlenség Ismételhetőség és bővíthetőség Összevethetőség

A mintavételezés é és tervezés Ismétlésszám (mintaszám, térbeliség) Mintaszám: kellően nagy legyen Főként a vizsgálat és a mintavétel jellege határozza meg az ismétlésszámot: Költséges és munkaigényes vizsgálatok esetében általában alacsonyabb mintaszám Tér idő helyettesítéses módszereknél magasabb ismétlésszám Térbeli ismétlések fontosak!

A mintavételezés é és tervezés Mintafüggetlenség Pszeudoreplikáció (Hurlbert 1984) Az ismétlések nem valódi ismétlések Nem összevethető minták (Biological unrelated sampling) p g) Térbeli korreláltság (Spatial autocorrelation) Hogyan kerülhetőek el ezek a hibák?

A mintavételezés é és tervezés Mintaméret és ismétlésszám Megbízhatóság, a vizsgálati célkitűzések és az eladhatóság határozza meg. Kevés térbeli ismétlésnél, nagyobb lokális ismétlésszám Nagy térbeli ismétlésszám mellett alacsonyabb lokális ismétlés.

A mintavételezés é és tervezés Ismételhetőség és bővíthetőség Mintavétel tervezése úgy történjen, hogy a mintavétel az adott helyen ismételhető legyen Nem destruktív mintavételezés Destruktív mintavételezés kellően nagy mintavételi területen Puffer zónák kijelölése Hely későbbi mintavételi koncepciók beillesztésére

A mintavételezés é és tervezés Összevethetőség Az eredmények közlése csak így lehetséges Tervezéskor figyelembe kell venni a korábbi eredményeket. Irodalmazás Módszerfejlesztés (szükséges, de nem cél) Publikálás tervezése (!!!)

A vegetáció felmérésében használt mintavételi módszerek Növényökológiai módszerek 1. előadás

Mintavételezés é célja A mintavételezési módszerek kifejlesztésének é k mozgatórugója ój a lustaság A cél az adott terület minél pontosabb jellemzése a lehető legkisebb energia befektetéssel. Néha azonban a vegetáció felmérése a teljes területet érinti

Mintavételezés é Teljes felmérés Alacsony vegetáció sűrűsége Minden növényegyed ygy adataira szükség van Mintavételi egységek használata A teljes mintaterület nem mérhető fel Nincs elegendő ember, idő, nagy a terület stb. A tervezett vizsgálat költséges

Mintavételezés é Mintateres eljárások Valamilyen geometriai idom által határolt egységen belül zajlik az adatok gyűjtése Ez általában egy síkidom leggyakrabban négyzet, de lehet kör vagy téglalap is gy gy g p Fontos szempont a kiválasztásnál, hogy minél nagyobb legyen a kerület területterület aránya Vegetáció felmérési hagyomány is fontos!

Mintavételi egység alakja

Mintaméret Vegetáció felmérése során törekedi kell a minimi area i i méretnek megfelelő fllő mintatér és mintaszám kiválasztására Azaz a vizsgált közösségre jellemző összes faj legyen benne Kvalitatív minimi area Kvantitatív minimi area Fajtelítődési görbe meghatározása a cél.

Fajtelítődési görbék öbék

Fajtelítődési görbék öbék

Minimi area i i meghatározása á (a) Egymásba ágyazott kvadrátok ( egymáshoz illeszkedő kvadrátok módszere is ilyen) (b) Hálózatosan felmért kvadrátok (c) Szabályos nem illeszkedő kvadrátok (d) Eltérő alakú foltok felmérése (szigetek)

Minimi area i i meghatározása á Egymáshoz illeszkedő kvadrátok módszere Klasszikus módszer a fajtelítődési görbe meghatározására Terepi gyakorlatok során végrehajtunk egy ilyen felmérést

Minimi area i i meghatározása á

Minimi area i i meghatározása á Erdők 20x20 m, Gyepek 2x2 m vagy 1x1 m

Mintavételi elrendezések Mintavételi hierarchia Mintakvadrát tájolása és elhelyezése Puffer zónák kialakítása kítá Többféle kezelés és mintavétel

Mintavételi elrendezések Mintavételi hierarchia Szükséges az ún. rétegzett mintavétel. Ennek rétegeit/szintjeit mindig a mintavétel és a kutatási hipotézis határozza meg Mintavételi kvadrát > mintavételi pont > mintavételi terület > mintavételi régió stb.

Mintavételi elrendezések Mintakvadrát tájolása és elhelyezése Célszerű a mintavételi pontokat főégtáj szerint tájolni (helyszínrajz!!!, 1. és 2. OK) Célszerű figyelembe venni abiotikus és biotikus gradienst (1 és 3 OK) biotikus gradienst (1. és 3. OK)

Mintavételi elrendezések Puffer zónák kialakítása Különösen kezeléses kísérletek esetében fontos (szélesség mintaegység függő) Mintavételi kvadrátok, a mintavételi terület és a környező területek között is ki kell alakítani. Puffer zónák ákkezelése elé e általában azonos o a mintakvadrátok kezelésével, de nem történik té bennük mintavétel

Mintavételi elrendezések Többféle kezelés és mintavétel Gyakran előfordul, hogy többféle kezelés, vagy egy adott kezelés többféle intenzitását akarjuk vizsgálni Például: többféle gyepesítési módszer hatása Eltérő intenzitású kaszálás vagy legeltetés hatása a vegetációra

Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Standard elrendezés (ismétlődő kontroll kezelésekkel)

Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Ismétlődő teljes blokkok Blokkon belül szisztematikus Blokkon belüli random elrendezés

Mintavételi elrendezések Blokkok elrendezése Széttagolt Kompakt

Kvadrát független módszerek A kvadrát módszerek alkalmazhatósága erősen ő kérdéses lehet erdőállományokban á Igen nagy kvadrátméretre lenne szükség a faállományok tömegességi viszonyainak becsléséhez Áttekinthetetlen A kvadrátmódszer kiváltására alkalmazzák a kvadrát független módszereket

Pont kvadrát módszer A becslés egy adott (általában random) kihelyezett pont környezetében történik. té Lombkorona borításának becslése Vonal transzszekt becslés (transzszekt módszer) óds e ) Karósorozatos becslés (lágyszárú szint felmérése)

Karósorozatos becslés

Távolságméréses módszerek Növényállományok denzitásának és biomasszájának becslésére é szolgál Kvadrát módszerrel a denzitás = egységnyi g y területen lévő egyedek száma (db/m 2 ) A terület/egyedszám et/egyeds = egyedenként elfoglalt terület Az egyedenkénti terület arányos az egyedek egymástól mért távolságával.

Távolságméréses módszerek Legközelebbi egyed: Kihelyezett random pontoktól megmérjük éjüka legközelebbi l egyed távolságát. á át Legközelebbi szomszéd: A legközelebbi egyed és a legközelebbi szomszédja közötti távolságot mérjük. Random párok: A random ponthoz legközelebb eső két ellentétes oldali egyed közötti távolságot mérjük. Véletlen pontos negyedelés: Adott random mintavételi pont környezetében kialakított négy kvadráns legközelebbi egyedeinek távolságát mérjük.

Távolságméréses módszerek A) Legközelebbi egyed B) Legközelebbi szomszéd C) Random párok D) Véletlen pontos negyedelés

Transzszekt módszerek k Vegetáció gradiens szerű változásainak fl felmérésére ééé használható A cél a vegetációs átmenetek felmérése Kvadrát transzszekt módszer Általában egy vonalban egymáshoz illeszkedő vagy megszakítottan sorban álló kvadrátok sorozata. Vonal traszszekt módszer A felmérés egy vonal mentén történik

Transzszekt módszerek k Kvadrát traszszekt t módszer Vonaltraszszekt módszer két típusa

Transzszekt módszerek k

Transzszekt módszerek k

Ajánlott irodalom Précsényi I., Barta Z., Karsai I. és Székely T. 2002: Alapvető kutatástervezési, tá t statisztikai tti tikiés projektértékelési ték módszerek a szupraindividuális biológiában. Kossuth Egyetemi kiadó, Debrecen, Db pp. 163. Csermely P., Gergely P., Koltay T. és Tóth J. 1999: Kutatás és közlés a természettudományokban. Oii Osiris Kiadó, pp. 318. Bär, S. 2003: Professzorok kés alattvalók lók A tudományos kutatás diszkrét bája. Akadémiai Kiadó, Budapest, pp. 148.

Ajánlott irodalom Bonham, D. C. 1989: Measurements for terrestrial vegetation. Wiley and Sons, New York, pp. 338. Dierschke, H. 1994: Pflanzensoziologie. Eugen Ulmer Verlag, Stuttgart, pp. 687. Mueller Dombois, D. et Ellenberg, H. 1974: Aims and Methods in Vegetation Ecology. Wiley, New York, pp. 547. Greigh Smith, P. 1951: Quantitative Plant Ecology. Blackwell, Oxford, pp. 359.