11.2 A fiziko-kémiai komponensek területi változékonysága

összes algaszám, vagy az algabiomassza meghatározásának a hibája akár 30 %-os vagy ennél nagyobb is lehet. Hasonló gondok adódnak a szabad szemmel is látható vízi világban is (makrofiton, hal, makrogerinctelenek). A következĘ fejezetben erre mutatunk be egy konkrét példát a makrogerinctelenek világából, amelyben a mintavétel „lelkiismeretessége” és a megtalált taxonok száma közötti összefüggést elemezzük rákospataki példán. 11.2 A fiziko-kémiai komponensek területi változékonysága A továbbiakban mérési adataink felhasználásával elemezzük a tesztterületek egy-egy kiválasztott víztestének részletes felmérésébĘl származó eredményeinket. ElsĘsorban a kémiai változékonyság bemutatására helyeztük a hangsúlyt. A kiválasztott víztestek a következĘk voltak: a Rákos-patak budapesti, a Galga-patak Becske és Aszód közötti vízteste, valamint az Aranybánya-patak. A monitorozás megtervezése során figyelembe kell venni a mintavételi pontok víztestre való reprezentativitását, különben a nyert adatok nem lesznek konzekvensek (SANDERS ET AL. 1983). A patak víztestek részletes, feltáró elemzésének adatai alapján elsĘ lépésben megvizsgáltuk, hogy a patak jellemezhetĘ-e egyetlen mintavételi ponttal. A részletes felmérés alkalmával sok (13-18) ponton vettünk mintát a víztesten számos komponensre. Ezt tekintettük alapsokaságnak a számításokhoz. Bár statisztikai szempontból alapsokaságnak a végtelen számú ponthalmaz lenne megfelelĘ, gyakorlati szempontból ez megvalósíthatatlan feladat, továbbá a pontok száma így is jóval több, mint amennyit az ilyen kisvízfolyásokon a gyakorlatban mérni lehet. Megvizsgáltuk, hogy a különbözĘ komponensekre mekkora átlaghoz viszonyított hibaintervallum tartozik, ahol +/- 10%-on belül volt ez a tartomány 90%-os megbízhatóságon (100 mintából 90-re igaz), ott elég a teljes patakhosszon egy ponton mintázni a komponenst. 11.2.1 Rákos-patak 11.2.1.1 Mintavételi pontok számának meghatározása ElsĘként a Rákos-patak elemzésekor is megvizsgáltuk, hogy mekkora a hibaintervallum a kémiai paraméterek esetében akkor, ha a víztesten csak egy mintavételi ponton mérjük azokat. A helyszínen mért komponensek közül csak az oldott oxigén tartalom és az oxigén telítettség haladja meg a szokásos 90%-os megbízhatósági szinten a +/- 10%-os hibahatárt. Így a hĘmérséklet, a vezetĘképesség, a pH, a redoxpotenciál és az ÖOA tartalom mindössze egyetlen mérési pontot igényelnek (11.1. ábra).

95

11.1. ábra: A hibaintervallumok változása a Rákos-patak budapesti szakszán egy mérési pont esetén A hibaintervallumok változása a Rákos-patak budapesti szakaszán

megbízhatóság, %

100% hĘmérséklet

95%

ÖOA

90%

pH

85%

redox

80%

oldott oxigén %

75%

oldott oxigén

70%

vezkép

65%

határ

60%

0

10

20

30

40

50

hibaintervallum, +/- %

A többi kémiai paramétert vizsgálva már azt látjuk, hogy a nitrogénformák egy részét (11.2. ábra), valamint a szulfát-, az ammónium-ion- és a magnézium-ion koncentrációkat nem elég egy helyen mérni a patakon. A mintaszámot emelve a hiba csökken az egyes paraméterekre a 11.3. ábra és a 11.4. ábra szerint. Az eredményeink azt mutatják, hogy 2-9 mintavételi pont kellene a víztesten. Ez meglehetĘsen nagy szám, a költséghatékonyság szempontja miatt optimalizálni kell a mintavételi pontok számát és az így adódó információvesztés mértékét. Összegezve: A Rákos-patak budapesti szakasza viszonylag homogén, a helyszínen mérhetĘ paramétereket (pH, vezetĘképesség, oldott oxigén tartalom, ÖOA, hĘmérséklet, redoxpotenciál) egy helyen, a KOIps-t, a lúgosságot, a keménységet, a különbözĘ ionokat 3-4 helyen kellene vizsgálni, de a nitrogén- és foszforformák akár 9 mintavételi pontot is igényelhetnek. Ez a mintavételi hely szám a másik két tesztterülthez képest nem olyan nagy, ott a nitrogén- és foszforformákat közel annyi ponton kellene vizsgálni, ahány ponton a részletes felmérés alkalmával mintáztunk. A Rákos-pataknál ezen a víztesten a legtöbb mintázást igénylĘ komponens sem igényel 13 pontot, csupán 9-et. Mivel a VKI szempontjai szerint az oxigénháztartás elemei, a foszfor- és nitrogénformák kiemelten fontos paraméterek, a mintavételi ponthálózat meghatározásánál nem elhanyagolhatók, így a budapesti szakaszon sem egyszerĦsödik le a kérdés azzal, hogy itt elegendĘ egy mintavételi pontot meghatározni. Ha a mintaszámot a megbízhatóság rovására akarnánk csökkenteni, csak a változékony komponensek esetében remélhetnénk jelentĘs megtakarítást, ugyanakkor a hibás osztályba sorolás kockázata jelentĘsen nĘne.

96

11.2. ábra: A hibaintervallumok változása a Rákos-patak budapesti szakszán egy mérési pont esetén A hibaintervallumok változása a Rákos-patak budapesti szakaszán

megbízhatóság, %

100% 95%

nitrit

90%

nitrát Kjeldahl N

85%

ÖN

80%

szerves N

75%

oldott ortofoszfát

70%

ÖP

65%

határ

60%

0

10

20

30

40

50

60


11.3. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Rákos-patak budapesti szakszán

11.4. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Rákos-patak budapesti szakaszán

97

11.2.1.2 Javaslat a mintavételi pontok kijelölésére A mintavételi pontok és a pontonként mérendĘ vízminĘségi komponensek optimális meghatározásakor a költségeket is figyelembe vettük. Ehhez a mintavételezések és labormunkák reális, 2004-es árait használtuk fel. A vizsgált víztestre a hibahatárok betartásához szükséges mintavételi helyek számát az alábbi táblázatban ismertetjük. A másik két tesztterülethez képest ezen a vízfolyás szakaszon sok olyan paraméter van, melyeket elég egy helyen mintázni. Néhányat kiemelve ilyen a hĘmérséklet, a pH, a KOIps, az ÖN tartalom. A másik két mintaterületnél a nitrogén- és foszforformák voltak kritikusak, itt a foszfort elég csak két helyen vizsgálni, a legtöbb mintázást igénylĘ ammónium-ion tartalom vizsgálatához is csupán kilenc mintavételi pontra van szükség (11.1. táblázat). A fenti adatok alapján lehetséges mintavételezési alternatívákat dolgoztunk ki azért, hogy a költségeket bemutassuk a mintaszám függvényében, és ezzel megkönnyítsük az optimalizálást. A költségek becslését azzal a megszorítással végeztük, hogy nem kell minden egyes mintavételi ponton az összes komponenst megmérni. Tehát ha az egyik komponens miatt összesen mondjuk kilenc mintavételi pontot szükséges kijelölni, akkor ezt mind a kilenc ponton mérjük, míg azt a komponenst amelyet elég két helyen mérni, csak két helyen mérjük meg. Ez az úgynevezett "rétegzett mintavétel" jelentĘs költségmegtakarítást eredményezhet. Alternatíva 1: Egy mintavételi ponttal jellemezzük a víztestet (RP5). Ebben az esetben tizenhárom paraméterre a hibahatár alatt maradunk, ahogy a fenti táblázat is mutatja. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: oldott oxigén: 21%; ammónium-ion: 49%; nitrit-ion: 19%; nitrát-ion: 13%; Kjeldahl nitrogén: 31%; szerves nitrogén: 49%; oldott foszfát-ion: 12%; TP: 12%. Összes költség: 70.000 Ft. Alternatíva 2: Két mintavételi pontot jelölünk ki, egyet az RP5-ös, egyet az RP3-as pontoknál. Ekkor az elsĘ alternatívában ismertetett komponenseken túl a foszforformák is a hibahatáron belülre kerülnek. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: oldott oxigén: 14%; ammónium-ion: 33%; nitrit-ion: 13% Kjeldahl nitrogén: 21%; szerves nitrogén: 33%. Összes költség: 78.100 Ft Alternatíva 3: Négy mintavételi ponton mérünk (RP17, RP11, RP5, RP3). Ekkor egyes nitrogénformák (ammónium-ion, Kjeldahl nitrogén, szerves nitrogén) kivételével minden paramétert elegendĘ ponton vizsgálunk. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: ammónium-ion: 26%; Kjeldahl nitrogén: 16%; szerves nitrogén: 26%; Összes költség: 90.400 Ft

98

11.1. táblázat: A szükséges mintavételi pontok száma komponensenként a Rákos-patak budapesti szakaszára (pirossal a VKI szerint fontosabb jellemzĘk) Paraméter

Mintaszám

Paraméter

Mintaszám

HĘmérséklet Oldott O2 Vezkép ÖOA pH Redox Lúgosság

1 4 1 1 1 1 1

Nátrium Kálium Klorid Szulfát Ammónium Nitrit Nitrát

1 1 1 5 9 3 2

KOIps (ülepített)

1

Kjeldahl nitrogén

6

Összes keménység

1

Összes nitrogén

1

Kalcium

1

Szerves nitrogén

6

Magnézium Összes foszfor

3 2

Foszfát-ion

2

Alternatíva 4: Hat mintavételi pontot jelölünk ki (RP17, RP11, RP9, RP5, RP3, RP1). Ebben az esetben csak az ammónium-ion koncentrációt nem mértük elegendĘ ponton. A felmerülĘ hiba: ammónium-ion: 15%; Összes költség: 92.000 Ft Alternatíva 5: Kilenc ponton veszünk mintát (RP17, RP15, RP13, RP11, RP9, RP5, RP3, RP2, RP1). Ebben az esetben minden komponens a hibahatár alatt marad. Összes költség: 124.400 Ft Összegezve: A Rákos-patak budapesti szakaszán az ammónium-ion koncentráció volt a legingadozóbb, e komponens miatt kell kilenc mintavételi pontot kijelölni a víztesten (5. alternatíva). Ennek a ponthálózatnak az egy alkalommal történĘ mintavételezési költsége alig kétszerese (124.400 Ft) az egy ponton (1. alternatíva) végzett mintavételezésnek (70.000 Ft). 11.2.2 Galga-patak 11.2.2.1 Mintavételi pontok számának meghatározása Ebben a fejezetben a Galga-patakon részletesen vizsgált víztestre vonatkozó elemzéseinket ismertetjük. A részletes kémiai vízfelmérés adatai alapján a Galga-patakon is megvizsgáltuk, hogy jellemezhetĘ-e egy ponttal a patak feltárt vízteste a szokásos feltételekkel (90%-os megbízhatóságon, +/-10% hibahatárt megengedve). Az eredményeket a 11.5. ábra szemlélteti. Látható, hogy a pH, a redox, az oldott oxigén, a hĘmérséklet esetében a patak jellemezhetĘ egyetlen mintavételi ponttal, a vezetĘképességnél egy pont már kevés.

99

11.5. ábra: A hibaintervallumok alakulása a Galga-patakon egy mintavételi pont esetén a vizsgált víztesten A hibaintervallumok változása a Galga-patakon

megbízhatóság, %

100%

hĘmérséklet

95%

ÖOA

90%

pH

85%

redox

80%

oldott oxigén %

75%

oldott oxigén

70%

vezkép

65%

hibahatár

60%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20


A többi kémiai paraméter esetében hasonló diagramokról az a következtetés vonható le, hogy a nitrát-iont kivéve egyetlen komponenst sem elég egy helyen mintázni (11.6. ábra). 11.6. ábra: A hibaintervallumok alakulása a Galga-patakon egy mintavételi pont esetén a vizsgált víztesten A hibaintervallumok változása a Galga-patakon

100% nitrit

megbízhatóság, %

95%

nitrát

90%

Kjeldahl N

85%

ÖN

80%

szerves N

75%

oldott ortofoszfát ÖP

70%

BOI

65%

határ

60%

0

20

40

60

80

100


Amely paramétereket nem elegendĘ egy helyen vizsgálni, azoknál megnéztük, hogy hogyan csökken a hiba a mintaszám emelésével. Az eredményeket a 11.7. ábra mutatja.

100

11.7. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga-patak kijelölt víztestén

hiba, %

A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga-patakon 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

hĘmérséklet oldott O2 vezkép ÖOA pH redox

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11 12 13 14

m intaszám , db

A pH-t, a redoxpotenciált, a vezetĘképességet, a nitrát-iont elég egy helyen; az oldott oxigént kettĘn; az ÖOA-t, Na-, a Ca-ion koncentrációt, a lúgosságot, az összes keménységet, a kloridot három; a K-iont, a KOIps-t öt; az TN-t hat; a Mg-iont, a szerves nitrogént hét; a Kjeldahl nitrogént, a szulfátot nyolc; a nitrit-iont tíz, a többi komponenst tizenkét helyen kell mérni. Összegezve: A kémiai adatsorokat vizsgálva az a következtetés vonható le, hogy a Galgapatakon egynél több mintavételi pont szükséges a részletesen vizsgált szakaszon. Vannak olyan komponensek, amelyeket térben elég lenne egyszer mintázni, de vannak olyanok is, melyek ingadozó koncentrációjuk miatt több, akár tizenkét ponton történĘ mintázást igényelnének. Ha a mintaszámot a megbízhatóság rovására akarnánk csökkenteni, csak a változékony komponensek esetében remélhetnénk jelentĘs megtakarítást, ugyanakkor a hibás osztályba sorolás kockázata jelentĘsen nĘne. A következĘ fejezetben különbözĘ alternatívákat keresünk a mintavételi ponthálózat kialakítására az elemzések alapján azért, hogy az minél kevésbé legyen költséges, ugyanakkor a mérésekbĘl minél több információ álljon rendelkezésünkre. 11.2.2.2 Javaslat a mintavételi pontok kijelölésére A kémiai paraméterek esetében változó, hogy melyik hány ponton történĘ mintázást igényel, ezért alternatívákat dolgoztunk ki rétegzett mintavételezés feltételezése mellett arra, hogy hol és hány mintavételi pontot kijelölve mekkora költséggel jár a monitorozás. Az elsĘ alternatíva ismerteti az egy ponton történĘ víztest monitorozást, feltüntetve azt is, hogy azon komponenseknél, melyeket egynél több helyen kellene vizsgálni, mekkora hibát vétünk. Az ötödik alternatíva mutatja a VKI-nak megfelelĘ, ám megvalósíthatatlannak tĦnĘ mintavétel-igényt és a költségeket. A biológiai paraméterek vizsgálatánál arra az eredményre jutottunk, hogy a patakon vizsgált víztesten minden a részletes vizsgálatnál mintázott ponton szükséges lenne mintát venni.

101

Kiszámítottuk komponensenként, hogy a patak részletesen vizsgált víztestén hány mintavételi pont szükséges. Látható a 11.2. táblázatban, hogy van olyan komponens, melyet elég egy ponton mintázni (pH, redox), de van olyan is, melyet 12 ponton szükséges mérni (ammónium-ion, foszforformák). Mivel ilyen nagy a szórás a mintaszámok tekintetében, rétegzett mintavétel alkalmazása célszerĦ, azaz minden paramétert annyi ponton mérünk a víztesten, ahányszor feltétlenül szükséges. 11.2. táblázat: A szükséges mintavételi pontok száma komponensenként a Galga-patak részletesen vizsgált víztestén (pirossal: a VKI szerint kiemelt fontosságú komponensek) Paraméter HĘmérséklet Oldott O2 Vezkép ÖOA pH Redox

Mintaszám Paraméter Mintaszám 1 Kálium 5 2 Klorid 3 3 Szulfát 8 3 Ammónium-ion 12 1 Nitrit-ion 10 1 Nitrát-ion 1

KOIps (ülepített)

5

Kjeldahl nitrogén

8

Lúgosság

3

TN

6

Összes keménység

4

Szerves nitrogén

7

Kalcium

3

Foszfát-ion

12

Magnézium

7

TP

12

Nátrium

3

A következĘkben alternatívákat adunk meg a mintavételi hálózat kijelölésére a részletesen vizsgált víztest, azaz a Galga-patak Aszód és Nógrádkövesd közötti szakaszára. Mivel egyetlen víztest esetén nagyon költséges sok mintavételi pontot kijelölni a monitorozáshoz, vizsgálunk olyan lehetĘségeket is, melyeknél nem teljesül minden VKI szerint kiemelt fontosságú komponensre a hibahatár betartása. Ezeknél a paramétereknél feltüntetjük a szükségesnél kevesebb mintaszám miatt elkövetett hiba mértékét. Alternatíva 1: Egy mintavételi pont van a víztest G6-os pontjánál. (Ez a pont a szennyvízbevezetés elĘtt van, de már Galgamácsa után, így nem „nyúlunk” bele a szennyvízbe, és a település hatása is már kezd lecsengeni.) Ha egyetlen ponttal jellemezzük a víztestet, akkor a pH-t, a nitrát-iont, a redoxpotenciált és a hĘmérsékletet nagy biztonsággal meghatározhatjuk. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: oldott oxigén: 11%; KOIps: 24%; lúgosság: 17%; ammóniumion: 77%; nitrit-ion: 55%; Kjeldahl nitrogén: 39%; TN: 29%; szerves nitrogén: 36%; foszfát-ion: 74%; TP: 69%. Összes költség: 70.000 Ft Alternatíva 2: Egy mintavételi pont van a víztest alsó határánál, egy a felsĘnél, egy pedig Galgamácsa alatt. Ha három ponttal jellemezzük a víztestet, akkor a pH-t, a nitrát-iont, a redox-potenciált és a hĘmérsékletet, a vezetĘképességet, az ÖOA-t, az oldott oxigén tartalmat, a lúgosságot, a kalcium-, a nátrium-, a klorid tartalmat nagy biztonsággal meghatározhatjuk. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ

102

hibák lépnek fel: KOIps: 13%; ammónium-ion: 41%; nitrit-ion: 29%; Kjeldahl nitrogén: 21%; TN: 15%; szerves nitrogén: 19%; foszfát-ion: 39%; TP: 37%. Összes költség: 95.000 Ft Alternatíva 3: Hat mintavételi pont van egyenletes távolságban egymástól a víztesten. Ha hat ponttal jellemezzük a víztestet, akkor a pH-t, a nitrát-iont, a redox-potenciált és a hĘmérsékletet, a vezetĘképességet, az ÖOA-t, az oldott oxigén tartalmat, a lúgosságot, a kalcium-, a nátrium-, a kálium,- a klorid tartalmat, a KOIps-t, az összes keménységet és az TN koncentrációt nagy biztonsággal meghatározhatjuk. A többi, VKI szerint kiemelt paraméter esetén a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: ammónium-ion: 25%; nitrit-ion: 18%; Kjeldahl nitrogén: 13%; szerves nitrogén: 12%; foszfát-ion: 24%; TP: 22%. Összes költség: 117.600 Ft Alternatíva 4: Tíz mintavételi pont van egyenletes távolságban egymástól a víztesten. Ha tíz ponttal jellemezzük a víztestet, akkor az ammónium-ion és a foszforformák kivételével minden kémiai vízminĘségi paramétert nagy biztonsággal meghatározhatunk. Amely komponensekre nem elég tíz minta, azokra a következĘ mértékĦ hibák lépnek fel: ammónium-ion: 14%; foszfát-ion: 13%; TP: 12%. Összes költség: 145.100 Ft Alternatíva 5: Tizenkét mintavételi pont van egyenletes távolságban egymástól a víztesten. Ha tizenkét ponttal jellemezzük a víztestet, akkor minden kémiai vízminĘségi paramétert nagy biztonsággal meghatározhatunk. Összes költség: 154.600 Ft Összegezve: Mivel a számításaink alapján a Galga-patakon részletesen vizsgált víztesten nem elegendĘ a kémiai vízminĘségi paraméterek jó részére egyetlen mintavételi pont, kidolgoztunk néhány alternatívát a monitorozási pontok kijelölésére. Az alternatívák mellett feltüntettünk a felmerülĘ költségeket is. FĘleg a nitrogén-, és foszforformák igényelnek sok mintavételi pontot, akár tizenkettĘt. Az elsĘ alternatíva azt ismerteti, mekkora költséggel, mekkora hiba mellett lehet jellemezni a víztest minĘségét, ha csak egy ponton veszünk mintát. Az ötödik alternatíva mutatja be a költségét annak az esetnek, amikor pontosan annyi ponton veszünk mintát, ahányat a komponensek változékonysága megkövetel (ez azonban nagyon költséges, közel 155.000 Ft, több mint kétszerese az elsĘ alternatívának). Létezik olyan megoldási lehetĘség is a felmerült problémára, hogy víztestenként a legváltozékonyabb komponens szerint mintázunk, majd a minták aliquot, vagy vízhozammal súlyozott mennyiségét összeöntve integrált mintát készítünk, és azt elemezzük mindegyik komponensre. Ebben az esetben a mintavételi költségek kis mértékben nĘnek, de az elemzés költsége az 1. alternatívának felel meg (vagyis olcsó). 11.2.3 Nagy-patak 11.2.3.1 Mintavételi pontok számának meghatározása Az Aranybánya-patak részletes mintavételeinek eredményeibĘl is az derül ki, hogy a hibaintervallumok paraméterfüggĘk. Jól láthatók az eltérések a szondával mért paraméterek esetében (11.8. ábra). Ha a pH és a vezetĘképesség görbéit hasonlítjuk össze, látható, hogy például a 90%-os megbízhatósági szinten a kapott hibaintervallumaik mennyire eltérĘek, a pH esetében csak ±1,7%, a vezetĘképességnél pedig ennek többszöröse ±18,6%. A pH-ra jellemzĘ, hogy a patakon 80 és 90%-os megbízhatóságnál is 103

2% alatti hibaintervallummal rendelkezik (vegyük figyelembe a pH skála logaritmusos voltát!). Hasonló görbéket láthatunk, valamivel nagyobb hibaintervallummal a százalékos oldott oxigén telítettség (1,7%) és az ÖOA (1%) esetében is. A redox-potenciál hibaintervallumai az említett megbízhatósági szinteken már nagyobb eltérést mutatnak 80%-nál 4,2% és 90%-nál 5,1%. A patak hĘmérséklete és a vezetĘképessége változik leginkább, a hĘmérséklet 80%-os megbízhatósági szinten ±8% hibaintervallummal rendelkezik és 90%-nál pedig ±9,8%-nak adódik. A vezetĘképesség hibaintervallumai ugyanezeken a megbízhatósági szinteken ±15,2% és ±18,6%. Hasonló eredményre jutottunk a többi kémiai paraméter vizsgálatánál is azzal a különbséggel, hogy az intervallumok még szélesebbek, akár ±40%-osak is lehetnek (11.9. és 11.10. ábrák). A KOIps, az összes keménység, a szulfát, a Ca-, Mg-ionok már említett megbízhatósági szintjeihez tartozó hibaintervallumok ±2,4% és ±10% között mozognak. Ennél nagyobb intervallumok, ±7,8 és ±22,4% körül mozognak a lúgosság, Na-, Cl- és nitrát-ionok adatai. A Kjeldahl nitrogén, az TN és a szerves nitrogén hibaintervallumai a legnagyobbak, 80%-os megbízhatóságnál ±25,6% a legkisebb, 90%-nál pedig ±84,3% a legnagyobb érték. A hibaintervallumok szélessége tehát az adott vízminĘségi paraméter függvénye. 11.8. ábra: A hibaintervallumok alakulása az Aranybánya-patakon egy mintavételi pont esetén A hibaintervallumok változása az Aranybánya-patakon

megbízhatóság, %

100% hĘmérséklet

95%

ÖOA

90%

pH

85%

redox

80%

oldott oxigén %

75%

oldott oxigén

70%

vezkép

65%

határ

60%

0

5

10

15

20

25

30

35

hibaintervallum, +/. %

11.9. ábra: A hibaintervallumok változása az Aranybánya-patakon egy mintavételi pont esetén A hibaintervallumok változása az Aranybánya-patakon

megbízhatóság, %

100%

KOI

95%

lúgosság

90%

keménység

85%

Ca

80%

Mg

75%

Na

70%

Klorid

65%

szulfát határ

60%

0

10

20

30

40


104

50

60

70

11.10. ábra: A hibaintervallumok változása az Aranybánya-patakon az egyes vízminĘségi paraméterekre egy mintavételi pont esetén A hibaintervallumok változása az Aranybánya-patakon

megbízhatóság, %

100% 95%

nitrát

90%

Kjeldahl N

85%

ÖN

80%

szerves N

75%

BOI

70%

határ

65% 60%

0

20

40

60

80

100

120

140


A vízminĘség alapján történĘ osztályba sorolását alapul véve azt mondhatjuk, hogy az osztályok között a minĘségbeli ugrás 20%-os. Ha ezt a 20%-os (+/- 10%-os) határt szabjuk meg a hibaintervallumoknál is, akkor azt kapjuk, hogy minden megbízhatósági szinten az e határ alatt lévĘ hibaintervallummal rendelkezĘ komponenseket elég egy helyen mintázni egy adott idĘpontban a patak teljes hosszán. A fenti elemzésbĘl kiderül, hogy minden megbízhatóságnál a 20%-os határ alatt vannak a következĘ komponensek, melyeket elég egy helyen mintázni: hĘmérséklet, pH, redox-potenciál, oldott oxigén telítettség, ÖOA koncentráció, KOIps, összes keménység, Ca-, szulfátion koncentráció. A Mg-ion koncentráció csak a 90%-os megbízhatósági szinten haladja meg a határt, ezt a komponenst nem elég egy ponton mérni a patakon anélkül, hogy biztosak lennénk benne, a víz minĘsége nem váltott osztályt. A különbözĘ nitrogénformák (Kjeldahl nitrogén, szerves- és TN), valamint a klorid, a Na-ionok és a lúgosság esetében egyik megbízhatóság esetén sem elég egy mintavételezés a vízminĘségi osztály pontos megállapításához, már a 70%-os megbízhatóságnál is meghaladja a 20%-os határt a hibaintervalluma. Abban az esetben, ha nem a vízminĘségi osztályba sorolás 20%-os (+/-10%-os) lépésközeit vesszük alapul, hanem ennél kisebb hiba határt szabunk meg, például 10%-ot (+/- 5%-ot), akkor a redox-potenciál, oldott oxigén telítettség, pH mérésére továbbra is elegendĘ az Aranybánya-patakon egyetlen mintavételi pont is. A fenti számítások mutatják tehát, hogy mely komponenseknél jellemezhetĘ egy ponttal az Aranybánya-patak, amelyeknél pedig nem elegendĘ egyetlen mérés, ott meg kell nézni azt, hogy miként csökken az elkövetett hiba a mintaszám növelésével a patak teljes hosszán.

105

11.11. ábra: A hiba változása a mintaszám függvényében az Aranybánya-patakon A hiba alakulása a m intaszám függvényében az Aranybánya-patakon

hiba, %

25 20

hĘmérséklet

15

oldott O2 vezkép

10

ÖOA

5

pH

0 1

2

3

4

5

6

7

8

redox

9 10 11 12 13

m intaszám , db

A 11.11. ábra mutatja, hogy a vízminĘség-mérĘ szondával mért paraméterek esetén hogyan csökken a hiba a mintaszám növelésével. A kémiai komponensek egy részének görbéit a 11.12. ábra mutatja, ezek a paraméterek jóval nagyobb hibával jellemezhetĘek ugyanolyan mintaszám esetén. Összegezve: Az Aranybánya-patak részletes térbeli felmérésébĘl arra lehet következtetni, hogy patak teljes hosszán minden kémiai komponensre nem elegendĘ egyetlen ponton mintát venni, mivel a patak területi változékonysága nagy. Ennek oka, valószínĦsíthetĘen az, hogy a felszín alól feltörĘ patak a kĘzeteken átmosódva kioldja a különbözĘ ionokat, majd a felszínen tovább haladva az avarból, felszíni kĘzetekbĘl, talajból is old a vízbe komponenseket. Antropogén szennyezés nem éri a patakot. A redox-potenciál, oldott oxigén telítettség, pH mérésére továbbra is elegendĘ az Aranybánya-patakon egyetlen mintavételi pont is, a többi paramétert több helyen kellene mintázni, 2-10 ponton, komponenstĘl függĘen. Bemutattuk, hogy ha térben növeljük a mintaszámot, akkor miként csökken az elkövetett hiba komponensenként. A legváltozékonyabbak a nátrium-, a kloridion és a nitrogénformák voltak. Ha a mintaszámot a megbízhatóság rovására akarnánk csökkenteni, csak a változékony komponensek esetében remélhetnénk jelentĘs megtakarítást, ugyanakkor a hibás osztályba sorolás kockázata jelentĘsen nĘne. 11.12. ábra: A hiba változása a mintaszám függvényében az Aranybánya-patakon A hiba alakulása a m intaszám függvényében az Aranybánya-patakon

hiba, %

60 50

KOIps (ülepített)

40

Lúgosság p/m

30

Összes keménység

20

Kalcium

10

Magnézium

0

Nátrium 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 m intaszám , db

106

Klorid

11.2.3.2 Javaslat a mintavételi pontok kijelölésére Kiszámítottuk az Aranybánya-patakra, hogy az egyes komponensek hány mintavételt kívánnak a patak teljes hosszán. A 13 pontos részletes felmérésünk alapján az oldott oxigén, a pH, a redox-potenciál és a szulfát-ion koncentráció esetében adható vissza 90%os megbízhatósági szinten 10%-os hibahatáron belül maradva egyetlen méréssel a 13 pont vízminĘsége (11.3. táblázat). Két ponton igényel mérést a vízhĘmérséklet, a KOIps, az összes keménység és a Ca-ion koncentráció, három ponton a Mg-ion koncentráció a számítások szerint. A klorid-ion mennyisége a vízben a torkolat felé haladva csökken, 10 ponton kéne mérni; a vízhĘmérséklet, a vezetĘképesség, az ÖOA tartalom és a lúgosság ennek ellenkezĘleg viselkedik, ezek 2-6 mérést igényelnének. A nitrogénformák koncentrációja nagyon ingadozó, de az adataink bizonytalansága nagy, mivel ezek koncentrációja közel volt a mérési határhoz, ahol köztudottan a kis koncentrációk miatt a mérési hiba akár 40% is lehet. A K-, ammónium-ion-, nitrit-ion-, nitrát-ionok oldott foszfát-ion, TP adatsorairól nincs ilyen irányú számításunk, mert a koncentrációik a vízben minden ponton a mérési határ alatt voltak. Mivel több pont szükséges a vízfolyáson, meg kell határozni a mintavételi pontok optimális helyét. A fenti eredmények alapján alternatívák kidolgozását láttuk szükségesnek azért, hogy választani lehessen a rendelkezésre álló anyagi erĘforrások és a megkívánt információtartalom függvényében a különbözĘ térbeli mintavételi stratégiák között. 11.3. táblázat: Az egyes komponensekre számított szükséges mintavételi pontok száma (piros: a VKI alapján kiemelt paraméterek) Paraméter HĘmérséklet Oldott O2 Vezkép ÖOA pH

Mintaszám 2 1 5 5 1

Paraméter Kalcium Magnézium Nátrium Klorid Szulfát

Mintaszám 2 3 8 10 1

Redox

1

Kjeldahl nitrogén

11

KOIps (ülepített)

2

Összes nitrogén

12

Lúgosság

6

Szerves nitrogén

11

Összes keménység

2

Az egyes alternatívák abban térnek el egymástól, hogy a mintavételi pontok száma növekszik. A pontok számának emelésével a költségek is nĘnek, de az elkövetett hiba csökken. Az alternatívák mind rétegzett mintavételezést feltételeznek. Alternatíva 1: egyetlen ponttal jellemzzük az Aranybánya-patakot. A jelenlegi mintavételi hálózat az Aranybánya-patakon egy ponton vizsgálja a vízminĘséget. Ha ennek megfelelĘen elsĘ alternatívának a torkolat közelében jelölünk ki egy mintavételi pontot, akkor ez a pont az oldott oxigén tartalom, a pH, a redox-potenciál, a szulfát-ion koncentráció esetében 90 %-os megbízhatósági szinten, +/- 10% hibaintervallumot megengedve jól jellemzi a patakot. Ebben az esetben a VKI alapján 107

kiemelt többi paraméternél a következĘ mértékĦ hibát vétjük (a nitrogénformák esetében a mintavételi hiba miatt becsülve hat mintavételi pont-igénnyel számoltunk): hĘmérséklet: 14%; lúgosság, nitrogénformák: 29%, KOI: 24%. Összes költség: 70.000.- Ft Alternatíva 2: két mintavételi pont a patakon. Az elsĘ mintavételi pontot a torkolat közelében, a másodikat célszerĦ a patak és a mĦút keresztezésénél kijelölni. Az elsĘ ponton minden, a másodikon csak a szükséges komponenseket kellene vizsgálni. (Tehát egy helyen mérjük az oldott oxigént, a pH-t, a szulfátion koncentrációt, az összes többi komponenst két helyen). A VKI által kiemelt paramétereknél, melyek kettĘnél több mintázást igényelnek, a következĘ hibákat vétjük: lúgosság és nitrogénformák: 20%. Összes költség: 82.900.- Ft Alternatíva 3: három mintavételi ponttal jellemezzük a patakot. Az elsĘ két mintavételi pont megegyezik a 2. alternatívában ismertetettekkel, harmadiknak a két meglévĘ közt kell kijelölni egyet. Egy helyen mérjük az oldott oxigént, a pH-t, a szulfátion koncentrációt, két helyen a KOIps-t, a hĘmérsékletet, az összes keménységet, a Ca-ion koncentrációt, háromszor az összes többi komponenst. A VKI által kiemelt paramétereknél, melyek háromnál több mintázást igényelnek, a következĘ hibákat vétjük: Lúgosság és nitrogénformák: 15%; KOI: 12%. Összes költség: 95.800.- Ft Alternatíva 4: Öt helyen mérünk a patak teljes hosszán, egyenletesen elosztva a mintavételi pontokat a torkolat és a forrás között. Egy helyen mérjük az oldott oxigént, a pH-t, a szulfátion koncentrációt, kétszer a KOIps-t, a hĘmérsékletet, az összes keménységet, a Caion koncentrációt, háromszor a Mg-ion koncentrációt, ötször az összes többi komponenst. A VKI által kiemelt paramétereknél, melyek ötnél több mintázást igényelnek, a következĘ hibákat vétjük: lúgosság és nitrogénformák: 15%. Összes költség: 121.000.- Ft Alternatíva 5: tizenkét mintavételi pontot jelölünk ki. A legtöbb mintázást igénylĘ nitrogénformák miatt tizenkét mintavételi pontot oszlatunk el egyenletesen a patak folyásán. Ekkor a VKI által kiemelt paraméterek mindegyikét a 10%os hibahatáron belül tudjuk meghatározni. Összes költség: 201.300.- Ft Összegezve: Kidolgoztunk öt alternatívát az Aranybánya-patak mintavételi pontjainak kijelölésére. A fenti javaslatok esetében figyelembe vettük, hogy a számításaink szerinti mintaszám nagyon nagy, nehezen megvalósítható, ezért olyan alternatívák szerepelnek az elsĘ helyen, melyekkel nem teljesül a hibahatár betartása. Feltüntettük a megvalósítás becsült költségeit és azt, hogy a VKI elĘírásai szerint kiemelt komponensek esetén mekkora hibával kell számolnunk, ha az adott alternatívában kijelölt számú mintavételi pont nem elegendĘ a hibahatár betartásához. A mintavételi pontok száma természetesen a vízfolyásnak megfelelĘen másként is megválasztható. Látható, hogy a kémiai komponensek esetében a jelenlegi mintavételi ponthálózatnak megfelelĘ 1. alternatíva közel 70.000 Ft-os költségéhez képest majdnem háromszoros árat kellene fizetni az 5.

108

alternatívában ismertetett, a VKI elĘírásnak megfelelĘ, tizenkét mintavételi ponttal rendelkezĘ mintavételi hálózat esetén. 11.2.4 Az emberi hatások és a fiziko-kémiai jellemzĘk értékeinek térbeni változékonysága A mintaterületek elemzését követĘen arra kerestük a választ, hogy a terhelések ismeretében lehet-e elĘzetes következtetést levonni a vízminĘségének alakulásáról, azaz a komponensek változékonysága a vártnak megfelelĘen alakul-e. Az eredmények alapján elmondható, hogy a terhelési hatások nem jelentkeznek tisztán a tesztterületeken az egyes paraméterekre. Néhány komponens változékonysága indokolható a terheléssel, a többié azonban nem. Az oldott oxigén (11.13. ábra) esetén látható, hogy a változékonyság a vártnak megfelelĘen alakul, azaz legváltozékonyabb a Rákos-patak és a legkevésbé ingadozó koncentrációk az Aranybánya-patakon mérhetĘk. Ez a jelenség magyarázható a terhelések hatásával, hiszen a Rákos-pataknak legnagyobb az antropogén terhelése, ami miatt az oxigéntartalom a forrástól a torkolat felé csökken, ezért a patak nagyobb szakaszát vizsgálva széles tartományban ingadozik. 11.13. ábra: Az oldott oxigén tartalom hibaintervallumainak változása a tesztterületeken egy mérési pont esetén

Az oldott oxigén hibaintervallumok változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

megbízhatóság, %

100% 95% Aranybánya-patak

90% 85%

Galga-patak, vizsgált víztest

80% 75%

Rákos-patak, budapesti szakasz

70% 65% 60%

0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20 22 24


A TP (11.14. ábra) tartalom esetén szintén látszik a terhelések hatása, a Galga-patak a legváltozékonyabb erre a komponensre, ami a mĦtrágya-bemosódással magyarázható. A Rákos-patak a második, legkevésbé ingadozó az TP tartalom az Aranybánya-patakon, mivel itt emberi behatás, szennyvízbevezetés nincs.

109

11.14. ábra: A TP koncentráció hibaintervallumainak alakulása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

Az összes foszfor hibaintervallumok változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

megbízhatóság, %

100% 95% 90%

Aranybánya-patak

85% 80% 75%


70% 65%


60%

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10 11 12 13 0 0 0 0 hibaintervallum, +/. %

A TN (11.15. ábra) esetén azt várnánk, hogy az antropogén terhelések miatt a Galga- és a Rákos-patak hibaintervallumai lesznek szélesebbek, ezzel szemben az Aranybánya-patak kiugróan vezet. 11.15. ábra: A TN tartalom hibaintervallumainak változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

Az összes nitrogén hibaintervallumok változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

megbízhatóság, %


90% 85%


80% 75%


70% 65% 60%

0

10 20

30 40

50 60

70 80

90 100 110 120 130


A legnagyobb terhelésĦ Rákos-patakon lenne várható a KOIps nagy ingadozása, de a méréseink szerint a másik két mintaterület felülmúlja (11.16. ábra).

110

11.16. ábra: A KOIps hibaintervallumok változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén A KOIps hibaintervallumok változása a három tesztterületen egy mérési pont esetén

megbízhatóság, %


90% 85%


80% 75%


70% 65% 60%

0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 hibaintervallum, +/. %

Összegezve: A terhelési hatások a mintaterületeken nem jelentkeznek tisztán az egyes komponensekre, nem lehet belĘlük a szükséges mintaszámra következtetni. A fenti ábrákon illusztráltuk a méréseink eredményeit, csak a legjellegzetesebb példákat bemutatva. Természetesen a vizsgálataink expedíció jellege miatt a következtetések helytállóságát más hidrológiai körülmények között is elemezni kellene, hiszen a vízminĘség a vízhozam függvénye is. A méréseink alkalmával átlagos hidrológiai körülmények között mértünk, a VKI pedig a jellemzĘ állapot meghatározását tĦzi ki célul, erre eredményeink megfelelĘek. Ezzel együtt javasolható, hogy a mérési gyakoriság és mintavételi helyek vízjárástól való függését egy külön projektben vizsgáljuk. 11.3 A szervetlen mikroszennyezĘk területi változékonysága A szervetlen mikroszennyezĘk területi változékonyságát a Galga példáján mutatjuk be. Megjegyezzük, hogy a többi vízfolyáson és víztesten is hasonló változékonyságot tapasztaltunk. Az összes és oldott állapotú nehézfémek koncentrációjának területi eloszlása alapján készült statisztikai értékelést példaként a 11.17. ábra és a 11.18. ábra tartalmazza a Galga 3. víztestén. Az ábrákon az összes hiba függvényében tüntettük fel a szükséges mintaszámot.

111

11.17. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga-patak 3. víztestén (összes fémtartalom)

hiba, %

A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga patak 3. víztestén -összes fém-

As Zn

100

Cd

90

P

80

Pb

70

Ni

60

Fe

50

Mn

40

Cr

30

Cu

20

Al

10

Hg

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

mintaszám, db

As Zn Cd

11.18. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga-patak 3. víztestén (oldott fémtartalom)

hiba, %

A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga patak 3. víztestén -oldott fém-

As Zn

100

Cd

90

P

80

Pb

70

Ni

60

Fe

50

Mn

40

Cr

30

Cu

20

Al

10

Hg

0 1

2

3

4

5

6

7

8

mintaszám, db

9

10

11

12

13

As Zn Cd

Az ábrák alapján a következĘ konklúziók adódnak: • A szervetlen mikroszennyezĘk esetében is nagyfokú az összes relatív hiba lehetĘsége. • Ez összefüggésben lehet a szervetlen mikroszennyezĘk alacsony koncentrációjával (nagy az analitikai hiba).

112

• A szervetlen mikroszennyezĘk fajtájától a szükséges gyakoriság erĘsen függ, mint azt a fiziko-kémiai komponensek esetében is tapasztalhattuk. 11.4. táblázat: A szükséges mintavételi pontok száma elemenként a Galga-patak víztestein Paraméter Mintaszám Paraméter Mintaszám Paraméter Mintaszám 3. víztest Összes Oldott 2. víztest Összes Oldott 1. víztest Összes Oldott Arzén 7 10 Arzén 12 10 Arzén 12 15 Cink 2 2 Cink 2 2 Cink 2 2 Kadmium 10 Kadmium 25 Kadmium 26 26 Ólom 2 3 Ólom 2 5 Ólom 3 2 Nikkel 8 8 Nikkel 16 23 Nikkel 11 12 Vas 6 5 Vas 13 5 Vas 11 6 Mangán 6 7 Mangán 3 5 Mangán 5 7 Króm 6 8 Króm 16 Króm 11 20 Réz 1 1 Réz 3 2 Réz 2 3 Alumínium 8 4 Alumínium 14 30 Alumínium 12 9 Higany 2 4 Higany 3 3 Higany 7 4

A 11.4. táblázat a nehézfémek esetében szükséges mintavételi helyek számát mutatja a 90%-os konfidencia szint eléréséhez. A táblázat értékei szerint egyes nehézfémek esetében (pl. kadmium) meglepĘen nagy gyakoriság szükséges. Az ok feltehetĘen az, hogy az elem kimutatási határ alatt volt csak mérhetĘ a vizsgálatok 90%-ban. A következĘ gyakoriság szükséges ahhoz, hogy az átlagot 0-50 % közötti hibával eltaláljuk: • víztest: Cink, ólom, kadmium és réz 2 mintaszám; mangán és higany 6; vas 11; arzén, nikkel, króm és alumínium megbízható vizsgálata legalább 12 mintaszámot igényel. • víztest: Cink, ólom, kadmium és réz 2 mintaszám; mangán és higany 3; arzén, nikkel, króm, alumínium és a vas megbízható vizsgálata legalább 12 mintaszámot igényel. • víztest: A réz vizsgálatához elegendĘ 1 mintaszám; Cink, kadmium és ólom 2; higany 3; vas, mangán króm és alumínium 6; arzén és nikkel megbízható vizsgálatához pedig 8. Nyilvánvalóan ezek a gyakoriságok rendkívül nagy költséggel valósíthatók csak meg. A fenti gyakoriságra becsült analitikai költség egy millió Ft körüli egy mintavételi idĘpontra. Ebben az esetben tehát nyilvánvalóan a rétegzett mintavétel elvét kell alkalmazni. Nem szükséges mérni azokat a nehézfémeket, amelyek koncentrációja határérték alatti, és azokat sem érdemes különösen figyelemmel kísérni, amelyek kibocsátása sem korábban, sem jelenleg nem volt jelentĘs. 11.4 A biológiai jellemzĘk területi változékonysága A biológiai jellemzĘk területi változékonyságát a fitoplankton adatok és a makrogerinctelenek körében elvégzett részletes vizsgálatok eredményei alapján ismertetjük. A többi élĘlény együttes esetében hasonló részletességĦ felmérés nem készült, de azok is nagy valószínĦséggel hasonló mértékĦ változatosságot mutatnak.

113

11.4.1 Fitoplankton 11.4.1.1 Rákos-patak A fitoplankton jellemzĘk részletes és rendszeres felméréseinek eredményei közül, csak térben sĦrített vizsgálatok adatsorát vizsgáltuk (2004. június). A Rákos-pataknál is jellemzĘ a biológiai paraméterek a kémiaiakhoz viszonyított széles hibaintervalluma. Az 11.19. ábra mutatja, hogyan alakulnak a fitoplankton hibaintervallumok egy mintavételi pont esetén. A 90%-os megbízhatóságon is jóval szélesebbek a hibaintervallumok ±10%nál, általában ±16% és ±256% között alakulnak. Egy mintavételi pont tehát nem elég a patakon, ezért megnéztük, hogyan csökken a hibaintervallum a mintaszám növelésével (11.20. ábra). Az ábrákon látható, hogy ha az osztályba sorolás miatt megadott átlagtól számított +/-10%os hibaintervallumot minden biológiai komponensre be akarjuk tartani, akkor minden komponensre 5-17 ponton kellene nézni a vízminĘséget. Egyedül a Chlorococcales csoportnak elég csupán 5 mintavételi pont, a többit 11-17 helyen kellene mérni. Ez nagy költségekkel járna, valamint emberi erĘforrásigény szempontjából is kivitelezhetetlen feladat az országos monitorozás megvalósításánál a hasonló kisvízfolyásokon. A 11.20. ábra csak elméletileg érdekes, hiszen ha már veszünk mintát, mindegyik taxont meghatározzuk benne. Azt azonban mégis jól mutatja az ábra, hogy az egyes taxonok mérési hibája jelentĘsen eltérhet egymástól. Összegezve: A Rákos-patak budapesti szakaszának részletes vizsgálata alapján a víztestet biológiai komponensekre 5-17 ponton kellene vizsgálni. Mivel a laborvizsgálat során minden komponenst megmérnek minden vízmintában, nincs lehetĘség rétegzett mintavételezésre, ezért a folyásnak ezen a szakaszán 17 mintavételi pontot kell kijelölni. A feladat mind anyagi, mind emberi erĘforrás-igénye miatt ilyen formában, országos léptékben alig megvalósíthatató. 11.19. ábra: A fitoplankton hibaintervallumok alakulás a Rákos-patakon egy mérési pont esetén A fitoplankton hibaintervallumok változása a Rákospatak budapesti szakaszán 100%

megbízhatóság, %

95% SUM Cryptophyta

90%

SUM Chrysophyceae

85%

SUM Xanthohyceae

80%

SUM Centrales

75%

SUM Pennales SUM Volvocales

70%

határ

65% 60%

0

100

200

300


114

400

500

11.20. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében fitoplanktonra a Rákos-patak budapesti szakaszán A hiba változása a mintaszám függvényében fitoplanktonra a SUM piko Rákos-patak budapesti szakszán 400 350

hiba, %

300 250 200 150 100 50 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17

mintaszám, db

SUM nano SUM Flagellatae SUM Chroococcales SUM Oscillatoriales SUM Euglenophyta SUM Cryptophyta SUM Chrysophyceae SUM Xanthohyceae SUM Centrales SUM Pennales SUM Volvocales SUM Chlorococcales SUM Ulothricales SUM Desmidiales

A biológiai vizsgálatok eredményei alapján a Rákos-patak budapesti szakaszán 17 mintavételi pontot kellene kijelölni, csak ebben az esetben tudunk a hibahatáron belül maradni. A tizenhét mintavételi pontot egyenletesen célszerĦ a víztesten eloszlatni. Ennek megvalósítása rendkívül nagy költségekkel járna. Összehasonlításként a szükséges és az egy ponton történĘ mintavételezés ára (ha nem számítjuk külön az 56.000 Ft-os kiszállási költséget): • •

1 pont: 19.600 Ft 17 pont: 333.200 Ft

A biológiai komponensek esetében a minimális mintaszám jóval meghaladja a megvalósítható értéket, erre az esetre költségbecslést készítettünk. 11.4.1.2 Galga-patak A teljes patakot vizsgáltuk, hogy egyetlen ponttal jellemezve a patakot a különbözĘ biológiai paraméterekre mekkora hiba jellemzĘ. A 11.21. ábra mutatja, hogy a hibaintervallumok szélesek, 90%-os megbízhatóságon a legjobb esetben is +/- 100% felett vannak. Mind a fitoplankton, mind a bevonat eredményei szerint sokkal több mérési pont kellene a patakon, mint amennyi megvalósítható (11.22. ábra). A kémiai paraméterek a patak hosszán egyetlen mintát véve jóval kisebb hibával jellemzik a vizet, mint a biológiai komponensek.

115

11.21. ábra: A fitoplankton hibaintervallumok alakulása a Galga-patakon egy mintavételi pont esetén A fitoplankton hibaintervallumok változása a Galgapatakon

megbízhatóság, %

100% 95%

SUM piko

90%

SUM nano

85%

SUM Flagellatae

80%

SUM Chroococcales

75%

SUM Oscillatoriales

70%

SUM Euglenophyta

65%

határ

60%

0

100

200

300

400

500


11.22. ábra: A hiba alakulása a mintaszám függvényében fitoplanktonra a Galga-patakon A hiba alakulása a mintaszám függvényében a Galga-patakon (fitoplankton) 250

SUM Flagellatae SUM Chroococcales

hiba, %

200

SUM Oscillatoriales SUM Euglenophyta

150

SUM Cryptophyta SUM Chrysophyceae

100

SUM Centrales SUM Pennales

50

SUM Volvocales SUM Chlorococcales

0 1

2

3

4

5

6

mintaszám, db

7

8

9

SUM Ulothricales SUM Desmidiales

A felhasználható adatsorokat elemezve arra a következtetésre jutottunk, hogy a Galgapatakon részletesen vizsgált víztesten a biológiai adatok esetében minden mintavételi ponton kellene mintát venni ahhoz, hogy a hibahatárt ne lépjük túl. Ez jelentĘs költségekkel járna, amit nem lehet rétegzett mintavétellel sem csökkenteni, mivel biológiai minták esetében minden komponenst vizsgálnak az adott vízmintában. Összehasonlításként bemutatjuk az egy ponton történĘ és a 9 pontos mintavétel költségei (ha nem számítjuk külön az 56.000 Ft-os kiszállási költséget): • •

1 pont: 19.600 Ft 9 pont: 176.400 Ft

A szükséges kilenc pontot a víztesten egyenletesen célszerĦ eloszlatni.

116

11.4.1.3 Nagy-patak A biológiai mintavételezésekbĘl származó adatsorok közül mindössze a fitoplankton és a bevonat vizsgálat 2004. évi részletes, valamint egy rendszeres mintázás adatai 2004. júliusról eredményeit használtuk fel. Az adatok a részletes mintavételi pontjainkat jellemzik, a biológiai vizsgálatok során, a patakon 10 ponton vettek mintát. A fitoplankton taxonok adatsorai alapján elmondható, hogy a biológiai paraméterek változékonysága jóval nagyobb a kémiaiakénál. (A hiba ered a nagy területi változékonyságból és a meghatározás pontatlanságából.) A patakon minták adatainak a szórása 51-238% között változott, folyásirány szerint tehát az egyes taxonok elĘfordulása nagyon változékony. Ahhoz, hogy a vízfolyást kis hibával jellemezhessük, jóval több mintavételi pontra lenne szükség. A 11.23. ábra a fitoplankton hibaintervallumainak alakulását mutatja akkor, ha egyetlen ponton veszünk mintát. A hibaintervallumok a 90%os megbízhatósági szinten az egyes családoknál nagyon szélesek, a legjobb esetben +/51%-os, a legrosszabban pedig +/- 240%-os. A kérdés az, hogy hasonlóan nagy változékonyság tapasztalható-e akkor, ha nem az egyes taxonokat, hanem az egyedszámokból és a fajlistából képzett indexeket vizsgáljuk. Erre a kérdésre a következĘ alfejezetben térünk ki. 11.23. ábra: A fitoplankton hibaintervallumának változása az Aranybánya-patakon egy mintavételi pont esetén A fitoplankton hibaintervallumok változása az Aranybányapatakon

megbízhatóság, %

100% 95% SUM piko

90%

SUM nano

85%

SUM Flagellatae

80%

SUM Chroococcales

75%

SUM Oscillatoriales

70%

hiba

65% 60%

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450


Ha az 11.24. ábra alapján megnézzük, hogyan csökken a mintaszám emelésével a hiba, jól látható, hogy a hiba elfogadható szintre való csökkentéséhez nagyon nagy mintaszám szükséges, az ilyen gyakori mintavételezés kis vízfolyásoknál kivitelezhetetlen és költséges feladat. (Az Aranybánya-patakon 9-10 ponton kellene mintát venni, a hiba még ekkor is nagy.)

117

11.24. ábra: A hiba változása a mintaszám függvényében fitoplanktonra az Aranybányapatakon

Mivel a biológiai és kémiai minták hibájának arányáról tudjuk, hogy jóval eltolódik a biológiai irányába. A biológiai komponensek majdnem maximális mintavétel számot igényeltek, az Aranybánya-patak vizét biológiai vizsgálatra is, minden komponensre 9-12 minta kellene ahhoz, hogy az alapsokaságot visszakapjuk +/-10%-os hibahatárt megengedve. Tehát a patakon 12 mintavételi pontot minimum ki kellene jelölni a biológiai minták esetében, mivel nincs lehetĘség rétegzett mintavételre, ami igen költséges és az Aranybánya-patak esetében megvalósíthatatlannak tĦnĘ feladat. Összehasonlításként a jelenlegi, egy ponton történĘ és a 13 pontos mintavétel költségei (ha nem számítjuk külön az 56.000 Ft-os kiszállási költséget): • •

1 pont: 19.600.-Ft 12 pont: 235.200.- Ft

A biológiai mintavételezés és laboranalízis során elkövetett hiba nagyságrenddel nagyobb, mint a kémiai paraméterek esetében, erre rátevĘdik a nagy területi változékonyság. A hibaintervallumok +/- 50-240% között mozogtak. Ezek eredĘjeként annyi mintavételi pont kijelölése válna szükségessé (9-12 pont), hogy az sem emberi erĘforrás, sem anyagi okokból nem lenne megvalósítható, hiszen ha 12 ponton vennénk biológiai mintát a patakból, annak költsége egy alkalommal több, mint 235.000 Ft. Összevetve a részletes patakfelmérés eredményeit a 2004. júliusi rendszeres mintázás adataival, megállapítható, hogy a Csórréti-tározó öt befolyó patakjának torkolat közelében vett mintái és az Aranybánya-patak változékonyságának mértéke a fitoplankton összetétel jellemzĘire hasonlóan mértékben nagy, a hibaintervallumok itt is +/- 50-230% között mozognak. Az azonos kĘzeten, azonos vízgyĦjtĘn lefolyó hasonló vízhozamú patakok vízminĘsége tehát egymáshoz képest hasonlóan változékony biológiai szempontból, mint a kémiai összetevĘkre vonatkozóan.

118

11.5 A térbeni heterogenitás vizsgálata egy víztesten belül biológiai minĘségi elemekre Annak érdekében, hogy a térbeni heterogenitás jelenségét vizsgáljuk, s az eredmények függvényében eldönthessük, hogy egy víztesten belül hány mintavételre van szükség a víztest ökológiai állapotának kellĘ pontosságú becslésére, térben sĦrített mintavételi stratégiát alkalmaztunk. 2005. nyarán mindhárom kisvízfolyáson egy szelvény környezetében - alvíz felĘl felfelé indulva - 10-10 almintát vettünk a fitobentosz együttesbĘl és a vízi makrogerinctelenek közül, amikor is a víztest egy adott szelvényének környezetében, illetve rövidebb szakaszán belüli változatosságot igyekeztünk feltárni. Októberben azután egy víztesten belül 10-10, térben egyenletesen elosztott alminta alapján vizsgáltuk az adott víztest térbeni inhomogenitását, illetve ennek az ökológiai állapotmeghatározás pontosságára gyakorolt hatását. A makrogerinctelen együttesbĘl egyszerĦ "kick and sweep" módszerrel, egységes erĘfeszítés alkalmazásával vettük a mintákat, amelynek eredményei szemi-kvantitatívnak tekinthetĘk, egy vizsgálat-sorozaton belül mennyiségi szempontból egymással jól összevethetĘk. Mindkét vizsgálat-típus, tehát mind a szelvény környezetére, mind pedig a víztest hosszára vonatkozó vizsgálat arra utalt, hogy változatosan alakul a vízi élĘvilág, mivel az egyes alminták élĘlény-együtteseinek taxonösszetétele egymáshoz képest jelentĘs különbségeket mutatott. A minta számok növelése egyenletes taxonszám növekedést eredményezett, amely telítési görbe mentén változott, utalva arra, hogy körülbelül 15-20 minta alapján érhetĘ el a taxonszám maximuma az adott térségben (11.25. ábra). 11.25. ábra: Taxonok száma és a mintaszám közti összefüggés tereptapasztalatok alapján Galga-patak 25

35 30 25 20 15 10 5 0

Fajszám

20 15 10 5 0

0

2

4

6

8

10

0

2

Mintavételi egységek száma

4

Rákos-patak 20 15 10 5 0 0

2

6

8


25 Fajszám

Fajszám

Aranybánya-patak

4

6

8


119

10

10

Ez az eredmény azt mutatta, hogy a kisvízfolyások ökológiai állapotának kellĘ pontosságú becsléséhez olyan nagy elemszámú minta vételére van szükség, amely jól összemérhetĘ az - ugyancsak kisvízfolyások vizsgálatára kidolgozott - AQEM eljárás ajánlásával. E szerint ugyanis az egzakt, felületegységre vonatkozó egyedszám-adatokhoz az adott élĘhely habitat-típusainak megfelelĘ megoszlásban kell mintát venni, s az alminták száma, különbözĘ, elsĘsorban térbeni megfontolások következtében 20. Bár az AQEM projekt ajánlásai rendkívül részletes módszertani alapokon nyugszanak, maga az eljárás rendkívül költségigényes, így a módszer hazai átvétele kisvízfolyásaink vizsgálatához még nem határozható el egyértelmĦen. Megvizsgáltuk ezért, hogy az általunk kapott szemi-kvantitatív adatsor, amely tehát jóval kisebb erĘfeszítést és költségráfordítást igényel, az ökológiai állapotot jellemzĘ egyes számított metrikák segítségével milyen mértékben hasznosítható a vizsgált kisvízfolyásokon. Eredményeink azt mutatják, hogy az egyes minták számos esetben jelentĘs különbségeket mutató taxonösszetétele ellenére mind az adott szelvény, mind pedig az adott víztest biológiai vízminĘségi osztályba sorolása egymáshoz nagymértékben hasonló. Az új német szaprobitás-index és a módosított magyar BMWP alapján számított ASPT ugyanezt támasztja alá (lásd: alábbi ábrák). Az Aranybánya-patak Csórréti-tározó feletti szelvénye 2005 július folyamán mind a tíz alminta alapján homogén S-index értékkel jellemezhetĘ (S~1,5), de a 6,3 és 7,4 között változó ASPT értékek is egyaránt a szelvény I. osztályú vízminĘségre utalnak (11.26. és 11.27 ábrák. 11.26. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Aranybányapatak, tározó feletti szelvény almintái)

1,8 1,6 1,4

Saprobic Index (Zelinka & Marvan)

1,2 1

German Saprobic Index (new version)

0,8

Czech Saprobic Index

0,6 0,4 0,2

P2 -1 / P2 1 -2 / P2 1 -3 / P2 1 -4 / P2 1 -5 / P2 1 -6 / P2 1 -7 / P2 1 -8 / P2 1 -9 P2 /1 -1 0/ 1

0

120

11.27. ábra: S-index és ASPT (Aranybánya-patak, tározó feletti szelvény almintái)

7,6

120

7,4 100

7,2

BMWP

6,8 6,6

60

6,4 40

6,2

20

6

ASPT

7

80

BMWP ASPT

5,8 5,6

P2 -1 / P2 1 -2 P2 /1 -3 P2 /1 -4 / P2 1 -5 P2 /1 -6 / P2 1 -7 P2 /1 -8 P2 /1 -9 P2 /1 -1 0/ 1

0

Az elĘzĘekkel teljes mértékben összhangban áll az Aranybánya-patak tározó feletti, teljes víztestre kiterjedĘ vizsgálata (2005. november), hiszen mind az S-index, mind pedig az ASPT ugyanilyen osztályba sorolást eredményez (11.28. ábra és 11.29. ábra). 11.28. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Aranybányapatak, tározó feletti összes szelvény almintái)

2,5 2 Saprobic Index (Zelinka & Marvan)

1,5

German Saprobic Index (new version) 1


0,5

P2 -1 / P2 2 -2 / P2 2 -3 / P2 2 -4 / P2 2 -5 / P2 2 -6 / P2 2 -7 / P2 2 -8 / P2 2 -9 P2 /2 -1 0/ 2

0

121

11.29. ábra: BMWP és ASPT (Aranybánya-patak, tározó feletti szelvény almintái)

100

9

90

8

80

7 6

60

5

50

4

40

ASPT

BMWP

70

BMWP ASPT

3

30

2

10

1

0

0

P2 -1 / P2 2 -2 / P2 2 -3 / P2 2 -4 / P2 2 -5 / P2 2 -6 / P2 2 -7 / P2 2 -8 / P2 2 -9 P2 /2 -1 0/ 2

20

A Galgán júliusban az egy szelvény környezetében vizsgált al-mintákra egységesen megközelítĘleg 2,3 értékĦ S-index, valamint 4-6 között változó ASPT volt jellemzĘ, amely már túlnyomó részt II. osztálynak felel meg (11.30. ábra és 11.31. ábra). 11.30. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Galga-patak, 11. szelvény almintái)

2,5 2,4 Saprobic Index (Zelinka & Marvan)

2,3 2,2


2,1


2 1,9

G

11 -1 G 11 G 2 11 -3 G 11 -4 G 11 G 5 11 -6 G 11 -7 G 11 G 8 11 G -9 11 -1 0

1,8

122

11.31. ábra: S-index és ASPT (Galga-patak, 11. szelvény almintái)

60

7

50

6

BMWP

4 30 3 20

ASPT

5

40

BMWP ASPT

2

10

1

0

0 G G G G G G G G G G 11-1 11-2 11-3 11-4 11-5 11-6 11-7 11-8 11-9 1110

A Galga második víztestje mentén a térben sĦrítve vizsgált metrikák az elĘzĘekkel teljes mértékben azonos eredményt adtak októberben, mivel mind az S-index, mind pedig az ASPT ugyanebben a szĦk tartományban változott (11.32. és 11.33. ábrák). 11.32. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Galga-patak, 2. víztest almintái)

3 2,5 2


1,5

German Saprobic Index (new version) Czech Saprobic Index

1 0,5

123

G18

G17

G16

G15

G14

G13

G12

G11

G10

G8

G7

G5

0

0

0

ASPT

1

BMWP ASPT

G18

20

G17

2

G16

40

G15

3

G14

60

G13

4

G12

80

G11

5

G10

100

G8

6

G7

120

G5

BMWP

11.33. ábra: S-index és ASPT (Galga-patak, második víztest szelvényei)

Végül a Rákos-patakon is meglehetĘsen homogén osztályozást eredményez mind az Sindex, mind pedig az ASPT, hiszen az elĘzĘ minden esetben 2,5 felett, az utóbbi pedig átlagosan 3,5 körül változott egyetlen kijelölt szelvény (a 11. számú), valamint egyetlen kijelölt víztest (a budapesti) mentén (11.34. ábra és 11.35. ábra). Az értékek a III.-IV osztálynak felelnek meg. 11.34. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Rákos-patak, 11. szelvény al-mintái)

4 3,5 3


2,5


2 1,5


1 0,5

RP 11 RP -1 11 RP -2 11 RP -3 11 RP -4 11 RP -5 11 RP -6 11 RP -7 11 RP -8 1 RP 1 -9 11 -1 0

0

124

40

4,5

35

4

30

3,5 3

25

2,5

20

2

15

ASPT

BMWP

11.35. ábra: S-index és ASPT (Rákos-patak, 11. szelvény almintái)

BMWP ASPT

1,5

10

1 0,5

0

0

RP 11 RP -1 11 RP -2 11 RP -3 11 RP -4 11 RP -5 11 RP -6 11 RP -7 11 RP -8 1 RP 1 -9 11 -1 0

5

11.36. ábra: Néhány szaprobitási index eredményeinek összehasonlítása (Rákos-patak, budapesti szelvény almintái)

3 2,5 2


1,5

German Saprobic Index (new version) Czech Saprobic Index

1 0,5

RP 1 RP RP2 RP 3 3RP 4 4 RP 5 RP RP6 7 RP 8 RP RP 10 9 RP 11 RP11 1 RP 2 17

0

125

11.37. ábra: S-index és ASPT (Rákos-patak, budapesti szelvény almintái)

70

5 4,5

60 50

3,5

40

3 2,5

30

2

20

1,5

ASPT

BMWP

4

BMWP ASPT

1 10

0,5 0

RP 1 RP 2 RP RP 3 34 RP 4 RP 5 RP 6 RP 7 RP 8 RP RP 10 9 -1 RP 1 1 RP 1 12

0

Összefoglalóan megállapítható, hogy a térben sĦrített mintavételi program során két dolog bizonyosodott be: • •

A térbeni heterogenitás olyan nagyfokú, hogy az elméletileg teljesnek mondható taxonlista összeállításához legalább 15 alminta vételére lenne szükség, amely messzemenĘen összhangban van az AQEM projekt következtetéseivel (20 alminta). Az egyes alminták azonban többnyire reprezentatív módon képesek jellemezni az adott szelvény és az adott víztest biológiai minĘségét. Ez utóbbi megállapítás kulcsfontosságú abban az esetben, amikor költség-hatékony eljárást keresünk és ugyanakkor a VKI pontosságra/megbízhatóságra vonatkozó elĘírásait egyaránt szem elĘtt kell tartanunk.

A fenti megállapítások között látszólag olyan ellentmondás feszül, amely feloldása további, jól kitapintható módszertani vizsgálatokat igényelne. Jól szembeállítható egymással ugyanis két tapasztalat: a kisvízfolyások mentén tapasztalható diverzifikáció, amely az élĘhelyekre és az élĘlény-együttesekre egyaránt vonatkozik, másfelĘl pedig az általános bioindikációs elv, amely szerint az alapsokaságból vett - valamilyen rendezĘ elv alapján választott - reprezentatív minta elemei jelzik a referenciális háttér-változók sokaságát. AlapvetĘ kérdések a következĘk: • •

A térben sĦrített mintavételi programból nyilvánvalóvá vált, kisvízfolyásokra jellemzĘ nagyfokú heterogenitást, a mintaszám növelésével egyértelmĦen bĘvülĘ taxonegyüttest miképpen lehet megbízható indikáció céljára felhasználni? Lehet-e és hogyan összevonnunk az azonos típusba sorolható, nagy számban sorakozó hazai víztesteinket, amelyek jellegzetes módon kisvízfolyások, tehát a vízgyĦjtĘk legfelsĘ, kezdeti szakaszain találhatók?

126

Jelenlegi eredményeink szerint az elsĘ kérdésre azt válaszolhatjuk, hogy a bonyolult, nagy mintaszámból kiinduló eljárások mellett igenis létjogosultsága van a jelentĘs munkaerĘ- és költségráfordítást megtakarító módszereknek is, hiszen a végeredmény, azaz a biológiai vízminĘség megállapítása szempontjából adott esetben nem jelentĘs a különbség a kétféle megközelítés között. Az azonos típusú víztestek lehetséges összevonásával kapcsolatban megállapítható, hogy a megnyugtató válaszadás elĘtt a kiválasztott három eltérĘ kisvízfolyás mellé a továbbiakban még számos, tipológiai szempontból egyéb mérettartományba esĘ víztestet, valamint vízgyĦjtĘt is meg kellene vizsgálni. A Kapos folyó vízgyĦjtĘjén végzett, összesen három, hierarchikusan képzett típusra kiterjedĘ, ugyancsak VKI-módszertani vizsgálatsorozat eredményei ugyanis meglepĘ eredményre vezettek. Egyrészt világosan kimutatható, hogy a mennyiségi adatok adott esetben jelentĘs mértékben félrevihetik az értékelés folyamatát, elfedve olyan fontos jelenségeket, amelyek csak az adatok megfelelĘ transzformációjával tárhatók fel. Másrészt a többváltozós elemzések a vízgyĦjtĘ különbözĘ mérettartományba esĘ típusainak eltérĘ mértékĦ faunisztikai különbözĘségeit mutatták meg. A 11.38. ábra által bemutatott és az abszolút egyedszámok alapján számolt, a kovariancia varianciáját centráló (null-pontba csúsztatott) PCA eredménye szerint két faj (Gammarus roeseli, Hydropsyche angustipennis) túlzott dominanciáján keresztül torzítva jeleníti meg a mintavételi helyek osztályozását, hiszen szélsĘségesen nagy egyedszámuk miatt a taxonmintavételi hely biploton a szelvények és a taxonok nagy többsége egyáltalán nem különíthetĘ el egymástól. 11.38. ábra: Abszolút egyedszámokon alapuló centrált PCA biplot a Kapos vízgyĦjtĘn (2005. október) Kapos vizgyujto 400 Göd

300 200

Orci-M

100 Baetis Hydropsyche modesta Alboglossiphonia Hydropsyche Glossiphonia Platambus Laccophilus Phacopteryx Notonecta Gomphus Habroleptoides Heptagenia Stratiomyiidae Hydropsyche Limnephilidae Dytiscidae Rhyacophila Platycnemis Calopteryx Hydropsyche Erpobdella Nepa Pisidium Rhantus Rhyacophila Gammarus Sphaerium Aquarius Elmidae Limoniidae Planorbis Erpobdella Bithynia Viviparus Oligochaeta Nemoura Simuliidae Coenagrion Halesus Pisidium Lymnaea Baetidae Ischnura Asellus Heptagenia Cloeon Physa Limnephilus Platycnemis Ptychoptera Sialis Electrogena Ecdyonurus Gerris Aquarius Heptagenia Limnophila Physella Radix Procloeon Dina Nymphula Mesovelia Sigara Trocheta Sialis Radix Capnia Corixa cinerea fuliginosa punctata vulgatissimus Gen. glauca maculatus frontalis casertanum fontinalis tentaculata lacustris peregra aquaticus paludulum tesselatus dipterum Gen. lutaria amnicum contubernalis hyalinus cambrica planorbis acerosus ovata longicauda striata minutus splendens falleni octoculata Gen. brevipennis elegans peregra complanata fossarum corneum testacea Gen. pennipes acuta obliterata sp. najas sp. saxonica fasciata Gen. fulvipes puella cinerea Gen. sp. flava heteroclita sp. confusa sp. sp. sp. glauca sp. sp. Lv. Ad. sp. sp. Lv. Ad. Ad. Chironomidae Tabanidae Tipulidae Pisidium Gen. sp. Gen. sp. sp. Óbá Nagyk TolIvá Nagykónyi Hárs2 VölSz Bát Tamá Kisb Des Kurd Kaposh BarM

Gammarus roeselii

Bár

Kaposú BarS Sacsa

0

VölB

Orci-Or

Hárs1

Sur

-100 -200 -300 -400 -500 -600 -700 -800 -900

Axis 2

-1 000 -1 100 -1 200 -1 300 -1 400

Hydropsyche angustipennis

-1 500 -1 600 -1 700 -1 800 -1 900 -2 000 -2 100 -2 200 -2 300 -2 400 -2 500 And.

-2 600 -2 700 -2 800 0

500

1 000

1 500

2 000 Axis 1

127

2 500

3 000

3 500

4 000

4 500

A jelenség felhívja a figyelmet egy sarkalatos problémára: fokozott mértékben ügyelni kell arra, hogy a kvantitatív mintavétel kellĘ mértékben reprezentatív legyen. A fenti probléma megoldására standardizált variancia és egyedszám adatok segítségével fĘkoordináta elemzést végeztünk, amely két tengely mentén olyan mesterséges síkban a szerint helyezi el a mintavételi helyeket, ahol látható, hogy mennyire hasonlítanak, illetve különböznek egymástól fajösszetételük alapján. Ennek megfelelĘen nagyon érdekes eredmény olvasható le a 11.39. ábra alapján, ugyanis a piros +-tel jelölt mintavételi szelvények a 8 típusba, a kékek a 9. típusba, míg a két fekete színĦ +-tel jelölt szelvény (Kapos-Kurd, illetve KaposTolnanémedi) a 10. típusba tartozik. 11.39. ábra: PCoA standardizált variancia (felül), illetve az egyedszámadatok (alul) alapján Component scores from Kapos vizgyujto Óbá 6

Bát

5

Kisb

Sacsa

4

Nagyk

3

2 Axis 2

Tamá Kaposh 1

0

-1

VölSz

Hárs2

Nagykónyi Kurd And. BarM Tol Hárs1 Sur VölB BarS Orci-M Des Kaposú

Orci-Or

Göd

-2

Ivá

-3

Bár -4 -10

-9

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Axis 1

K a p o s v iz g y u jto , P C o A , S p e c ie s s ta n d to u n it r a n g e , E u c . D . 2

Óbá

K is b

1

S acsa

V ö lS z H á rs 2

Axis 2

Göd 0

Iv á V ö lB ATBn r.M B aoardlS ur O r c i- MH S áKrus r1d

K aposh Tam á

B át N agyk

N agykónyi

K aposú B ár

D es

-1

O r c i- O r

-1

0

1 A xis 1

128

2

A legkisebb méretĦ vízgyĦjtĘvel jellemezhetĘ 8. víztest típusnak van tehát a legnagyobb fokú változékonysága a fajegyüttesek összetétele alapján, hiszen a legnagyobb polygon fedi le a pontsereg eloszlásának területét. Ez centrálisan magába foglalja a 9. típusba sorolt, tehát nagyobb vízgyĦjtĘvel rendelkezĘ szelvények eloszlásának területét lefedĘ polygont, s végül mindkettĘ magában foglalja a 10. típusba sorolt szelvényeket. Megvizsgáltuk, hogy az egyedszám adatok binárissá történĘ alakításával alapjában véve ugyanez az eredmény jön ki, vagyis lényeges információ-veszteség ellenére a fajok együttesében tapasztalható különbségek, illetve hasonlóságok a jelenlét/hiány típusú információ alapján is jellemzĘnek tekinthetĘk (11.40. ábra). 11.40. ábra: PCoA jelenlét/hiány típusúvá alakított adatokkal PCoAKapos vizgyujto Presence-absence Euc. D. Kaposú BarS BarM

Bár

Tol 1

VölB

Des

Axis 2

Kurd Kisb VölSz 0

Kaposh

Göd Sacsa

Ivá

Hárs1

Sur And.

Orci-OrBát

Hárs2 Orci-M Tamá -1

Óbá Nagykónyi

-2

-1

0 Axis 1

Nagyk

1

Érdekes lenne alaposabban szemügyre venni, hogy milyen faunisztikai összefüggés van az eltérĘ vízgyĦjtĘ-méretbe tartozó, egyéb hazai víztípusok között, vagyis azt, hogy a vízgyĦjtĘ területének növelésével a teljes fauna változékonysága valóban mutat-e csökkenĘ tendenciát. A kérdés bonyolult, hiszen az eltérĘ területeket különbözĘ terhelések/hatások érik, ezért az összehasonlítás során megfelelĘ óvatossággal kell eljárni. A Kapos eredményei szerint azonban azt láthatjuk, hogy a faunisztikai diverzifikáció egyazon részvízgyĦjtĘ mentén egyértelmĦen növekszik, ahogy haladunk az egyre kisebb vízfolyások felé. 11.6 IdĘbeni változékonyság Mivel a három mintaterület egyikén sem állt rendelkezésre olyan adatsor, amely idĘben sĦrített, heti-kétheti gyakoriságú méréseket tartalmazott volna, ezért hazánk legjobban vizsgált vízfolyásnak, a Zala-folyónak a kémiai adatait használtuk fel. Biológiai 129

(fitoplankton és bevonat) adatok nem álltak rendelkezésünkre. A 2003-as év heti gyakoriságú méréseit vizsgáltuk a folyó Zalaapátinál található mintavételi pontján. A legtöbb kémiai paraméter esetén heti egy, a lúgosság, az ÖOA tartalom, illetve a kalcium-, a magnézium-, a szulfát-, a kálium-, a nátrium és a szulfát-ionok esetén havi egy mérési adat állt rendelkezésünkre. A három mintaterület térbeli felmérésének elemzésénél alkalmazott módszerekkel végeztünk a számításokat. A 11.41. ábra mutatja az eredményeket, azt, hogy hogyan csökken a hiba a mintavételezések számának idĘben történĘ besĦrítésekor a Zala-folyó egy mintavételi pontján. 11.41. ábra: A hiba változása az idĘbeli mintaszám függvényében a Zala-folyó egy mintavételi pontján

A hiba változása a mintaszám függvényében a Zalán idĘben 110

100

90

80

vízhozam pH-labor vezkép oldott O2

70

BOI

hiba, %

KOIps KOIkr

60

karbonát Ö LA NH4-N

50

NO2-N NO3-N ÖN

40

PO4-P ÖP

30

20

10

49

46

43

40

37

34

31

28

25

22

19

16

13

10

7

4

1

0 mintavételi pont, db

A Zala vize idĘben elég változékony, van olyan komponens, melyet elég egyszer mérni egy évben, de van olyan is, amit 36 alkalommal kellene vizsgálni ahhoz, hogy a hibahatáron belül maradjunk. Ritkábban mérendĘ komponensek a pH, a vezetĘképesség, a KOIps, a KOICr és az TN tartalom, a többi komponenst már legalább havi gyakorissággal kell mintázni. 130

Azokra a komponensekre, amelyeket csak havonta vizsgáltak, jellemzĘ, hogy 1-3 mintázást igényelnek évente, azaz legfeljebb szezonálisan kell azokat vizsgálni (11.42. ábra). Ezen adatok vizsgálatánál azonban nem szabad megfeledkeznünk arról, hogy mivel csak havonta vizsgálták Ęket, nem hetente, ezért kisebb az alapsokaság is, ami azt eredményezi, hogy kisebb mintaszám jöhet ki a minimális mérési gyakoriság számításánál. 11.42. ábra: A hibaintervallumok változása az idĘbeli mintaszám függvényében a Zalán

hibs, %

A hibaintervallumok változása a mintaszám függvényében a Zalán 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

m-lúgosság Ca Mg K Na klorid SO4 ÖOA

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

mintaszám, db

Összegezve: A Zala adatai alapján a három tesztterületen 1-36 alkalommal kell mintát venni a paraméterektĘl függĘen. A legváltozékonyabb komponens az ammónium-ion tartalom, a legstabilabb a pH és a vezetĘképesség. Abban az esetben, ha harminchatszor mintázzuk a víztesteket évente, óriási költségekkel kell számolnunk, de az információvesztés csak ekkor marad a megengedett keretek között. 11.6.1

Javaslat az idĘbeli mintavételi gyakoriság megállapítására

A Zala adatainak elemzése alapján teszünk javaslatot az idĘbeli mintavételi gyakoriságra a három tesztterületen, mivel idĘben gyakori mérési adatok itt nem álltak rendelkezésünkre. A Zala-folyón a mérési gyakoriság megállapításáról szóló korábbi vizsgálatok (SOMLYÓDY ÉS STRATEN, 1986) szerint, ha olyan folyamatokat akarunk nyomon követni, melyek a tápanyagterhelésekre hatással vannak, akkor naponta kell mintáznunk a vízfolyást. Ebben az esetben az alapsokaság pontos visszanyerésérĘl van szó. A számításaink arra irányultak, hogy 90%-os megbízhatósági szinten, +/-10% hibaintervallumot engedve a heti méréseket véve alapsokaságnak, hány mintaszám szükséges az egyes komponensekre. A számításaink eredményeit, azaz hogy komponensenként hányszor kell mérni a víz minĘségét idĘben, a 11.5. táblázat, a 11.6. táblázat és a 11.42. ábra mutatja.

131

11.5. táblázat: A szükséges mintaszám idĘben komponensenként a Zala egy pontján (heti mérések, pirossal: a VKI szerint kiemelt paraméterek) Paraméter

Mintaszám

Vízhozam pH-labor VezetĘkép. Oldott O2 BOI5 KOIps KOICr Karbonát ÖLA Ammónium-ion Nitrit-ion Nitrát-ion ÖN PO4-P ÖP

29 1 1 16 19 4 3 17 18 36 8 23 17 24 21

11.6. táblázat: A szükséges mintaszám idĘben komponensenként a Zala egy pontján (havi mérések, pirossal: a VKI szerint kiemelt paraméterek) Paraméter

Mintaszám

Ca Mg Na K klorid SO4 ÖOA m-lúgosság

2 2 2 3 3 3 1 1

Sajnos a Zala adatsorokban néhány komponens nem szerepelt, amelyeket a méréseink során, a három tesztterületen vizsgáltunk, ezért nem tudjuk, azok hány mintavételt igényelnének idĘben. Így pontos költségeket nem tudunk megadni idĘben rétegzett mintavétel esetére. Az idĘbeli mintavételi gyakoriságra a következĘ alternatívákat javasoljuk: Alternatíva 1: szezonális rendszerességĦ mérések, azaz minden évszak közepén egy mérés (ez a minimum követelmény az EU tagországok számára). A pH-t, a lúgosságot, az ÖOA-t, a kalcium-, a magnézium-, a nátrium-, a kálium-, a klorid-, szulfátkoncentrációt, valamint a KOIps-t és a KOICr-t elegendĘ alkalommal mérjük. Ekkor a VKI szerint kiemelt paraméterekre a következĘ hibák adódnak: oldott oxigén: 23%; BOI5: 26%; ammónium-

132

ion: 53%; nitrát-ion: 30%; nitrit-ion: 15%; TN: 24%; foszfát: 32%; TP: 28%. Becsült költség: 280.000 Ft/év/mintavételi pont Alternatíva 2: Tizenhat mintavétel évente, azaz nagyjából háromhetente egy minta. Az elsĘ alternatívában szereplĘ szezonális méréseken túl a többi komponenst még tizenkét alkalommal kellene vizsgálni. Ebben az esetben, az egyes alternatívában ismertetett komponenseken kívül az oldott oxigén és a nitrit-ion tartalom esetén a hibahatár alatt maradunk. A többi fĘbb komponensre a hiba: oldott oxigén: 10%; BOI5: 12%; ammóniumion: 24%; nitrát-ion: 14%; foszfát: 14%; TP: 13%; TN: 19%. Becsült költség: 1.062.000 Ft/év/mintavételi pont Ennél a javaslatnál figyelembe vettünk Szabó et al. (2005) a Tisza-folyón végzett kutatási eredményeit az idĘbeli mintavételi gyakoriságra vonatkozóan. Publikációjuk szerint összehasonlítva a napi, heti, kétheti, havi, szezonális és ennél ritkább (4, 3, 2, 1 db/év) méréseket a Tiszán, nem mutatkozik nagy különbség a napi és havi rendszerességĦ mérésekben, de évi tizenkét mintánál kevesebb a folyók kémiai vízminĘségét tekintve már súlyosan hibás eredményeket hozhat. Alternatíva 3: Huszonhat mintavételi pont, azaz kéthetente egy mintavétel. A második alternatíva szerint vizsgálnánk tizenhat alkalommal, valamint még tízszer azokat a komponenseket, melyeknél még nem elég alacsony a hiba. Ekkor az ammónium-ion tartalmat kivéve minden komponenst a hibahatár betartásával mintázunk. Az említett paraméterre a hiba: ammónium-ion: 15%; Becsült költség: 1.717.000 Ft/év/mintavételi pont Alternatíva 4: Harminchat mintavételi pont idĘben egyenletesen eloszlatva. Ha ezt az alternatívát választjuk, akkor minden komponenst a hibahatáron belül mérünk. Becsült költség: 2.372.000 Ft/év/mintavételi pont Összegezve: Négy alternatívát dolgoztunk ki az idĘbeli mintavételi gyakoriság meghatározására. Az elsĘ alternatívában szezonális mérések szerepelnek, a negyedikben az ammónium-ion miatt szükséges harminchat mérést mutatom be. Csak az utolsó variációnál tartható a hibahatár, de a kisvízfolyásokon ilyen gyakori mérések nehezen kivitelezhetĘk, így érdemes megfontolni a kisebb mintaszámú, így olcsóbb, ám nagyobb hibával rendelkezĘ alternatívák alkalmazását is. A becsült költségek 280.000-2.400.000 Ft-ig változnak, így a mintavételi gyakoriság megválasztása anyagi okokból kényes feladat, hiszen csak a legdrágább alternatívát választva tarthatók az elĘírások. 11.7 Víztestek csoportosíthatósága Az azonos típusba tartozó, térben egymástól közel esĘ, azonos emberi hatásoktól érintett területek csoportosítása a monitoring hálózat kialakításakor jelentĘs költségcsökkentést eredményezne, ezért a Csórréti-tározó befolyó patakjainak havi gyakoriságú adatai alapján (2003-2005) megvizsgáltuk, hogy a tározó befolyóinak csoportosítása esetén mekkora hibát vétünk, ha a csoportból csak egyet mintázunk. A Csórréti-tározó befolyó patakjai hasonlóságának megállapításához összehasonlítottuk a patakok egy ponton történĘ havi gyakoriságú méréseinek eredményeit. Statisztikai elemzést készítettünk arra, hogy az egyes vízkémiai minĘségi elemek hogyan változtak az öt patakon, azonos idĘpontban végzett mérések alapján. Az egy tipikus minĘségi elem, a

133

vezetĘképesség, alakulását mutatja a patakok esetében egy éven belül havonta mérve. A vezetĘképesség esetében a szórás átlagosan 27% körüli minden hónapban az átlaghoz viszonyítva. A patakok vízminĘsége a hĘmérséklet és pH tekintetében egyezik, az ingadozás mértéke csupán 0,5-2,5%. A lúgosság, Ca-, K-, Mg-, Na-ionok és a KOIps tekintetében a patakok jóval kevésbé hasonlítanak egymáshoz, az ingadozás 18-35% közötti. A többi vizsgált komponensre a különbség jóval nagyobb, akár 154%-os is lehet. Mivel a patakok vízminĘsége nagy eltéréseket mutat, a megbízhatósági számítások is nagy hibaintervallumot eredményeztek. Csak a hĘmérséklet és a vezetĘképesség esetén elegendĘ a patakok közül egyet mintázni ahhoz, hogy a +/-10%-os hibahatárt betartsuk. A többi minĘségi elem eseten a hibaintervallumok 10-60% között mozogtak, tehát csoportosítás eseten jelentĘs hibát véthetünk. A 11.8. táblázat azt mutatja be, hogy mekkora a hiba az egyes komponensek esetén egy adott mintavételezés alkalmával akkor, ha csak egy patakot mintázunk az ötbĘl. 11.7. táblázat: A vezetĘképesség összehasonlítása a patakokon VezetĘképesség JanuárFebruárMárciusÁprilisMájusJúniusJúliusAugusztusSzeptemberOktóberNovemberDecember µS/cm Patak 1 Patak 2 Patak 3 Patak 4 Patak 5

225 220 179 309 357

252 216 186.8 313 379

128 161 118 237 222

191 193 158 254 323

285 229 212 314 396

296 274 220 350 419

302 266 224 372 415

357 252 216 356 411

326 327 246 377 428

267 266 227 327 418

276 244 210 309 419

273 265 207 297 400

átlag min max. szórás szórás %

258 179 357 73 28

269 186.8 379 77 29

173 118 237 54 31

224 158 323 65 29

287 212 396 73 26

312 316 220 224 419 415 76 78 24 25

318 216 411 81 26

341 246 428 68 20

301 227 418 75 25

292 210 419 80 27

288 207 400 71 24

A rendelkezésre álló hároméves adatsor szerint elmondható, hogy a patakok vízminĘsége komponensenként nagy változékonyságot mutat annak ellenére, hogy a mérések ugyanabban az idĘpontban, azonos hidrológiai és meteorológiai helyzetben készültek, a patakok földrajzi értelemben közel helyezkednek el egymáshoz, és azonos jellegĦek. 11.8. táblázat: A hiba mértéke a patakok csoportosítása egyetlen mintavételi pont esetén Hibaintervallum, VezetĘKOIps pH Lúgosság Kálium-ionKlorid-ionSzulfát-ionNitrát-ion +/- % képesség ülepített minimum 28 2 15 35 13 92 46 22 maximum 43 5 74 68 49 118 94 154 átlag 36 4 43 52 28 109 67 58 szórás 4 1 18 10 10 8 16 35 szórás %

12

23

42

20

37

7

24

60

A Csórréti-tározó öt befolyójának részletes elemzése alapján elmondható, hogy a referencia értékĦ patakok állapota a vizsgált minĘségi elemekre jelentĘs különbséget mutat annak ellenére, hogy azok egymáshoz közel helyezkednek el, az emberi hatások mértéke elhanyagolható. A változékonyság mértéke minĘségi elemenként változik, 2-154% között ingadozik az átlaghoz viszonyítva. A következtetés az, hogy ha csoportosítjuk az öt

134

11.2 A fiziko-kémiai komponensek területi változékonysága

Recommend Documents