A DOMBORZAT MINT TALAJKÉPZÕ TÉNYEZÕ KVANTITATÍV MODELLEZÉSE DIGITÁLIS DOMBORZATI MODELLEK FELHASZNÁLÁSÁVAL. Dr. Dobos Endre 1

Földrajzi Konferencia, Szeged 2001.

A DOMBORZAT MINT TALAJKÉPZÕ TÉNYEZÕ KVANTITATÍV MODELLEZÉSE DIGITÁLIS DOMBORZATI MODELLEK FELHASZNÁLÁSÁVAL Dr. Dobos Endre1 Összefoglaló A domborzati jellemzők használata a talajtérképezésben és a talajparaméterek statisztikai, geostatisztikai úton történő becslése viszonylag jó eredményt mutat. A regressziós becslések és a referencia állományok általában 50%-os egyezést mutattak, amelyek közül a hidromorf tulajdonságok becslési sikeressége emelkedik ki a 60-70%-os hasonlósági értékekkel. Ezek az eredmények nem meglepőek, mert a vízhatás alatt képződött talajok jelentős részénél a domborzati tényezők eredményeképpen lép fel időszakos vagy tartós vízhatás, így az öt talajképző tényező közül a domborzat ebben az esetben kitüntetett szereppel bír. Más a helyzet a többi talajjellemezőnél, ahol a domborzat talajjelleg alakító szerepe viszonylag alacsonyabb. Itt az R2 értékek már csak 0,5 körüliek. Ezen értékek még mindig azt jelzik, hogy a domborzat felel a térbeli változatosság közel feléért, így a felszínalaktani jellemzők beépítése a talajképződési modellekbe mindenképpen szükségszerű. Tovább javíthatja a modell hatékonyságát más talajképző tényezők direkt vagy indirekt beépítése, mint pl. a légi és űrfelvételek hozzáadása a modellhez. Ezek az adatforrások a növényzet állapotán keresztül utalnak a klímára és részben a talajképző kőzetre is. Ezeket a tényezőket együtt kezelve egy sokkal komplexebb modellt kaphatunk, amelynek hatékonysága 80-90%-ot is elérheti. Bevezetés A talajok megismerése minden esetben annak mérhető, minőségi és mennyiségi jellemzőin keresztül történik. Ezen információk direkt módon, terepi adat-felvételezések útján, vagy más környezeti jellemzőkből származtatva állíthatók elő. A Dokutchajev és Mendelejev által felismert empírikus összefüggést a talajképződés és az öt talajképző tényező között Jenny (1941) foglalta először kvantitatív leíró formába, melynek eredménye a híres CLORPT függvény lett: S = f (CL, O, R, P, T) ahol S a talaj, CL a klíma, O az élő szervezetek , R a domborzat, P a talajképző kőzet és T az idő. A domborzat a felszínalaktani jellemzők komplex együttese, melynek talajképződésre kifejtett hatása így komplex formában igen nehezen értelmezhető. A domborzat kvantitatív vizsgálata egyedi jellemzők meghatározását igényli. A talajképződés modelljébe való beillesztés előtt tehát mindenképpen szükség van azon domborzati jellemzők meghatározására, amik a talajképződés folyamatára szignifikáns hatást fejtenek ki. Második lépésként ezeket az adatokat elő kell állítani. A modern, számítástechnikai eszközökön alapuló pedometriai eszköztár szinte minden esetben digitális formátumú bemeneti adatokat igényel. Ez a digitális forma lehet digitalizált szintvonalas térkép vagy magassági pont 1

egyetemi adjunktus, Miskolci Egyetem, Természetföldrajz-Környezettan Tanszék, Miskolc-Egyetemváros, 3515, [email protected]

1

Dobos Endre: A domborzat mint talajképző…

hálózat, amelyek használhatósága azonban hiányos fedése miatt gyakran korlátozott. Mivel a talajok és a domborzat is folytonosan változik a térben, ezért digitális reprezentációjának is fednie kell a teret a sikeres modellfuttatás érdekében. A domborzatot folytonosan reprezentáló, modellező adatállomány a digitális domborzatmodell (DDM), amelynek szerepe a környezeti erőforrások térképezésében egyre jelentősebbé válik. A fejlett világ szinte teljes területére rendelkezésre áll valamilyen durvább felbontású DDM. Magyarország teljes területére elkészült a 10 méteres térbeli felbontásban állomány, amit a közeljövőben az 5 méteres felbontás követ. Mivel DDM előállítható a fejlett térinformatikai szoftverek segítségével is, ezért bármely területre elkészíthető. Digitális domborzati modellekből származtatott információk 1. táblázat. Elsődleges és másodlagos DDM-ből származtatott domborzati jellemzők Elsődleges domborzati jellemzők Abszolút magasság Relatív magasság Lejtő % Lejtő irányú lejtőprofil Lejtőre merőleges irányú lejtőprofil Vízgyűjtő terület Lejtőhossz Helyi erózióbázistól való távolság Helyi erózióbázis feletti magasság Kitettség (Aspect) Másodlagos domborzati jellemzők Nedvességi index (Wetness index WI v. Compound Topographic Index: CTI) Vízfolyás energia index (Stream Power Index: SPI) Relief

Vízfolyás közelségi index (Drainage Proximity Index: DPI)

számítása

log (A / S)

A: vízgyűjtő terület; S: lejtő százalék

log (A * S )

A: vízgyűjtő terület; S: lejtő százalék Focalmax: adott területegységen belül található legnagyobb magassági érték Focalmin: adott területegységen belül található legkisebb magassági érték Edr: Helyi erózióbázis feletti magasság, Pdr : Helyi erózióbázistól való távolság Edr: Helyi erózióbázis feletti magasság, Adr :a legközelebbi vízfolyásszakaszhoz tartozó vízgyűjtő nagysága A: vízgyűjtő terület; S: lejtő százalék

Focalmax-Focalmin

(Edr / Pdr) * 100

Összegyűjtött ráfolyási index (Accumulated Flow Index: AFI)

Adr / Edr

Üledék szállító képesség indexe (Sediment Transport Capacity Index: STCI) Felszíni vízfolyás hálózat

(A / 22.13)0,6 * (sin S/ 0,0896)1,3

Felszíntagoltsági mutató (Potential drainage density: PDD) Dobos et al. (1997)

2

Adott értéknél nagyobb "vízgyűjtőjű" képelemek Vízfolyás képelemek adott területre eső száma


Digitális domborzati modellekből számos domborzati jellemző származtatható, amelyek vélhetően hatással vannak a talaj képződésére és a talaj fizikai, kémia tulajdonságainak alakulására. A talajtani szakirodalom elsődleges és másodlagos jellemzőkként csoportosítja a származtatott paramétereket (1. táblázat). DDM-ből származtatott mutatók talajtani használatára több próbálkozás is született (Bell et al. 1992, Moore et al. 1993, Odeh et al. 1994, Bell et al. 1994, Thompson et al. 1997, Dobos et al. 1997, Dobos et al. 2000). Bell et al (1994) az A-szint vastagságát és a kilúgzás mélységét modellezte. Megállapította, hogy 51%-a az A-szint vastagság térbeli variabilitásnak és 41%-a kilúgzási szint mélyégének térbeli eloszlása magyarázható a WI, a DPI és az AFI indexek felhasználásával. Moore et al. (1993) az A-szint vastagságát, szerves anyag tartalmat, pH-t, foszfor-tartalmat, valamint a homok és por frakciót vizsgálta. Eredményei azt mutatták, hogy a WI és a lejtő % volt a leginkább meghatározó domborzati jellemző, amikor egyénileg vizsgálta az értékek korrelációját. Öt domborzati jellemzőből (lejtő, WI, SPI, kitettség és a lejtő irányú lejtőprofil) számított regressziós egyenlet alapján 63%-a a porfrakció, 52%-a a homok frakció, 40%-a a pH, 48%-a az oldható foszfor és a szerves anyag tartalom, valamint 50%-a az A szint vastagság térbeli variabilitásának volt megmagyarázható. Bell et al (1992) 74 %-os egyezést talált a domborzati jellemzőkből (lejtő %, átlagos lejtés a vízfolyásig, helyi vízfolyástól való távolság, helyi vízfolyás feletti magasság, lejtőre merőleges irányú lejtőprofil) származtatott és a valós hidromorf talajeloszlás között. Thompson et al (1997) 6465%-os egyezést ért el egy hidromorf hatást jelző színmutató és a lejtő %, a helyi erózióbázis feletti magasság, a lejtőre merőleges irányú lejtőprofil és a lejtőirányú lejtőprofil felhasználásával összeállított regressziós egyenlet segítségével. Odeh et al. (1994) a talajszelvény mélységét, a szilárd kőzet mélységét, a feltalaj kavicstartalmát és a B-szint agyagtartalmát próbálta domborzati paraméterek segítségével becsülni. A regressziós egyenletben a lejtő %, a lejtőre merőleges irányú lejtőprofil és a lejtőirányú lejtőprofil, az adott ponthoz tartozó vízgyűjtő és lejtőhossz természetes logaritmusa változókat használva 45-75%-os egyezést talált. Kimagasló egyezést mutatott a talajfelszín kavicstartalma, míg a másik három érték '50%-os hasonlóságot mutatott a referencia adatokkal. McKenzie és Ryan (1999) egy komplex, DDM és gamma-radiometer adatokon alapuló környezeti modellt dolgozott ki, mely geológiai, éghajlati és domborzati jellemzőket foglalt magába. E modellel a talajszelvény mélységét, valamint a talaj teljes foszfor és szén tartalmát próbálták megbecsülni. Az eredmények 42, 78 és 54 %-os egyezést mutattak a referencia adatokkal. de Bruin és Stein (1998) DDM-ből származtatott domborzati jellemzők és a talaj agyagtartalmát vettette össze. A felhasznált domborzati jellemzők (tengerszint feletti magasság, lejtőszázalék, lejtőre merőleges lejtőprofil, CTI és SPI) és a talaj agyagtartalmának korrelációs együtthatójára (r2) 0,68-as értéket kapott. King és munkatársai (1999) egy gyengén lejtő területen vizsgálta a digitális domborzati jellemzők és egy kilúgzott, agyagos vályog szint megjelenésének törvényszerűségeit. A lejtőszázalék és a kitettség volt a legmagasabb korrelációs együtthatót eredményező mutató. A vizsgált talajszintet hordozó domináns kitettségi irány és a területen uralkodó szélirány egybeesése alapján megállapítható volt a szél fontos szerepe a talajmintázat kialakításában. Young és Hammer (2000) USA talajosztályozási kategóriák térbeli elterjedését (talajtípusokat) vetette össze DDM-ből származtatott domborzati jellemzőkkel. Az eredmények nem mutattak jelentős statisztikai összefüggéseket az egyedi domborzati jellemzők és a talajtípusok elterjedése között. Klaszter-analízis segítségével azonban olyan digitális állományt hoztak létre, amely viszont már részben alkalmas volt a talajtípusok térbeli variabilitásának jellemzésére. Magyarországon a digitális domborzati modellek talajtani felhasználására elsősorban az erózió kutatásban találunk példát (Centeri és Pataki, 2000). Dobos et al. (1997) a PDD, DDM

3


és lejtő% fedvényeket használt a hidromorf talajok lehatárolására és 69%-os egyezést talált a referencia állománnyal. Az irodalmi áttekintésből kitűnik, hogy a digitális domborzati modellekből származtatott domborzati jellemzők számos talajtulajdonsággal mutatnak határozott térbeli összefüggést. Célom e munkában az volt, hogy kvantitatív módon jellemezzem a talaj és a domborzat összefüggéseit. Vizsgálati területként az Északi középhegység természeti viszonyait viszonylag jól tükröző Alacska község (Tardonai-dombság) közigazgatási területét választottam. A munka keretében négy talajtani paramétert (szervesanyag tartalom, humuszos szint mélysége, valamint a vizes és a KCL-es pH) vetettem össze számos digitális domborzati mutatóval. A vizsgált paraméterek térbeli varianciáinak összefüggéseit kvantitatív módon közelítve térbeli korrelációs együtthatókat számítottam. Ezen együtthatók alapján olyan modelleket állítottam fel., amelyek domborzati jellemzők alapján próbálták a fentebb említett négy talajtulajdonság értékeit megbecsülni. Anyag és módszer A vizsgálati terület A vizsgálati terület Alacska község határát fedi le, megközelítően 10,34 km2-nyi területen. A község a Tardonai–dombság területén fekszik. Tengerszint feletti magassága 147 és 341 méter között mozog. Relief értékei a keleti oldalon 50-80méter közöttiek, míg nyugat felé haladva a 120- métert is elérik. A falu határa egy zárt vízgyűjtő rendszert alkot, melynek egyetlen kifolyása az Alacska patak. Területét alapvetően három ujjszerűen szétágazó völgy és a közöttük elnyúló völgyközi hátak jellemzik, melyek lefutása nyugat-keleti, illetve északnyugat-keleti irányú. Jellemző a völgyközi hátakra az asszimetrikus keresztmetszet. Délnyugati oldalaik gyakran 30-50 %-os lejtésűek, míg az észak-keleti oldal mindig lankásabb, 10-30 %-os lejtéssel bír. Talajtani szempontból elsősorban az agyagbemosódásos barna erdőtalajok uralkodnak, de a meredek lejtők miatt gyakoriak a földes kopárok, illetve humuszos- és futóhomok talajok is. A völgytalpakon és a lejtő pihenőin lejtőhordalék talajok uralkodnak, melyek többnyire feketék, szerves anyagban gazdag, magas agyagtartalommal jellemezhető talajok. A kiszélesedő völgytalpakon réti talajok találhatóak. Az uralkodó fizikai féleség a területen a vályogos homok, homokos vályog és vályog kategóriák között oszlik meg. Domborzati modell és a származtatott állományok A terület digitális domborzati modelljét az 1:10000-es EOTR szelvények alapján állítottuk elő. A szintvonalak és a patakok bedigitalizálása után a raszteres (grid) állományt az ARC/Info topogridtool parancsával állítottuk elő. A DDM térbeli felbontása 10 méteres. A domborzat jellemzésére a következőkben felsorolt állományokat készítettem el: Kitettség Vízgyűjtő terület CTI Összetett lejtőprofil Lejtőirányú lejtőprofil Lejtőre merőleges lejtőprofil Tengerszint feletti magasság

4


Lejtés iránya PDD Relief Lejtő százalék SPI Talajminta-vételezés és feldolgozás A területen 115 pontot jelöltünk ki és mintáztunk meg a Miskolci Egyetem geográfus hallgatóinak segítségével. A pontok kijelölésekkor a következő szempontokat vettem alapul: (i) a minták a teljes területen közel egyenletesen legyenek elosztva; (ii) minden domborzati helyzet képviselve legyen; (iii) minden területhasználati típus kiterjedésének arányában legyen képviselve; (iv) minden talajtípus kiterjedésének arányában szerepeljen a minták között. A pontok helyének végleges kijelölését helyszíni terepbejárás, előmintázás és reprezentatívnak ítélt transzektek mentén kijelölt alapszelvények előzték meg. A mintavételi pontok koordinátáinak bemérése egy kézi GPS készülékkel történt, melynek műszaki leírás szerinti pontossága 3-4 méteres horizontális hibát feltételez. A laboradatokat és a hozzá tartozó koordinátákat az ArcView 3.2 szoftvercsomag segítségével pont fedvénnyé alakítottam. A területen a pontok elhelyezkedését az 1.ábra szemlélteti. 1. ábra. Alacska község domborzati modellje és a talajmintavételi pontok

A bolygatatlan szerkezetű mintákat egységnyi térfogatú szúróhengerrel vettük. Tömeg- és nedvességtartalom mérés után meghatároztam a térfogattömegét. Erre azért volt szükség, mert a talaj szerves anyag tartalmát területegységre vetítve akartuk megadni (kg/m2). A mintákat minden esetben ásott szelvényből vettük. A humuszos szint mélységét a szín alapján határoztuk meg. Helyszínen történő becsléssel meghatároztuk azt a mélységet, amelynek humusz tartalma a teljes szint átlagát tartalmazza. Innen vettük a mintát, aminek szerves anyag tartalmát később a teljes szintre tudtuk vetíteni.

5


Laborban a mintákon a következő mérések történtek: tömeg, nedvességtartalom, pH, pHKCL, CaCO3-tartalom, szerves anyag tartalom (Tyurin módszer) A mérések módszere megegyezett a Búzás (1988) féle talaj és agrokémiai vizsgálati módszerkönyvben leírtakkal. A területegységre vetített szervesanyag tartalmat a térfogattömeg és a szervesanyag tömegszázalékok alapján számítottam. Statisztikai, geostatisztikai feldolgozás Mivel a munka célja egyes talajtulajdonságok és domborzati jellemzők összefüggéseinek kvantitatív jellemzése volt, ezért olyan statisztikai mutatók származtatására került sor, amelyek jól jellemezhetik a térbeli összefüggéseket, hasonlóságot. A talajtulajdonságok és a domborzatmodellből származtatott mutatók kapcsolatának erősségét korreláció analízissel és lineáris regresszió analízissel vizsgáltam. Ezen kapcsolatok kvantitatív jellemzésére számítottam a meghatározottsági (R2 ), valamint a Pearson-féle korrelációs együtthatókat, valamint regressziós modelleket építettem fel a talajjellemzők vizsgálatára. A statisztikai feldolgozás az SPSS staisztikai szoftver csomaggal történt. A korábban gépre vitt és „pont” fedvénnyé alakított állományt krigeléssel (ordinary kriging) alakítottuk folytonos állománnyá és hoztunk létre belőle 10 méteres térbeli felbontású állományt a szerves anyag tartalomra, a humuszos szint mélységére, a pH-ra és a pHKCL-re. Eredmények és értékelésük Magyarországon hasonló, digitális domborzati modellekből származtatott információkat korábban még nem vetettek össze talajinformációkkal. Ebből a szempontból összehasonlításiadat nem állt rendelkezésre. Korábbi publikált vizsgálat csak a Mátraalja területéről származik, ahol hidromorf talajok és a hidromorfitást előrejelző digitális domborzati mutatók térbeli eloszlásának hasonlóságát, korrelációját vizsgáltam. Akkor a vizsgált 100 méteres térbeli felbontás jelentősen elmaradt az itt alkalmazott felbontástól, az eredmény mégis igen meggyőző volt, 69%-os egyezés. A nemzetközi szakirodalmi adatok szintén magas domborzat-talajtulajdonsági kapcsolat erősséget jeleztek. A legerősebb korrelációs kapcsolatot általában a hidromorf jellegek megjelenése, a fizikai féleség kategóriái (ha nem geológiai eredetű különbségekről van szó), valamint a humuszos szint mélysége mutatta. Meg kell azonban jegyezni, hogy az esetek túlnyomó többségében a vizsgált terület viszonylag kicsi volt és területhasználatában homogén. Alacska község esetében arra kerestünk elsősorban választ, hogy egy nagyobb térbeli egységben, ahol a az emberi tevékenység évszázadok óta jelen van és hatása jelentős változásokat okozott a terület talajtani viszonyaiban, miképpen használhatók a digitális domborzati modellekben tárolt információk gyakorlati talajtani és környezeti problémák megoldására. Olyan talajtani paramétereket vizsgáltunk, amelyek alapvetően meghatározzák a talajok környezeti terhelhetőségét, termőképességét és egyben nagy mintamennyiséget is viszonylag egyszerűen meg lehet vizsgálni. A talajok szervesanyag tartalmának becslése a környezeti rendszerekben végbemenő szénháztartási egyensúly antropogén felborulása miatt igen aktuális téma, ezért a vizsgálatok között a szerves anyag tartalom meghatározása volt az elsődleges kritérium. Viszonylag könnyű kivitelezhetősége miatt és nagy jelentősége miatt az összes minta esetében megmértük a talajok CACO3 tartalmát és a kémhatását jellemző vizes és KCL-es pH. A regresszió-analízis eredményei a 2. táblázatban találhatóak. Alapvetően két regressziós megközelítést alkalmaztunk.

6


2. táblázat. A regressziós modellek meghatározottsági mutatói (R2) Enter Keresett változó Szerves anyag tartalom

Stepwise

R

R2

Adj. R2

Szignifikancia szint

R

R2

Adj. R2

Modellbe bevett változók

0,5186

0,2689

0,1671

0,006257

0,4650

0,2162

0,1984

PDD Lejtő százalék

Szignifikancia szint 5,8E-05 0,0208

Humuszos szint mélysége PHH2O

0,4991

0,2491

0,1446

0,01325

0,4082

0,1668

0,1573

PDD

5,89E-05

0,5726

0,3279

0,2343

0,000507

0,4742

0,2249

0,2073

pHKCL

0,5626

0,3165

0,2213

0,000851

0,3960

0,1568

0,1473

Lefolyási irány DEM Lefolyási irány

2,45E-05 0,030199 0,000102

A „forward stepwise” (stepwise) és az „enter” megközelítést. A forward stepwise minden lépésnél meghatározza azt a változót, amelyik a legmagasabb F* értéket adja, vagyis amelyik a legtöbb potenciális információt tartalmazza a függő változó közelítésére. A következő lépésben megvizsgálja a többi változót és újra a legmagasabb F* értékkel rendelkezőt emeli be a modellbe. Ezután az algoritmus megvizsgálja, hogy a korábban bekerültek közül van-e olyan változó, amelyik modellhez hozzáadott információ tartalma kevesebb, mint egy meghatározott küszöb, vagyis F* értéke egy meghatározott küszöb alá esik. Ez a változó kiesik a modellből. A modellépítő algoritmus mind a négy esetben szignifikáns modellt épített, tehát az összefüggés a modell változói és a függő változó között statisztikailag fenn áll. Meg kell azonban jegyezni, hogy a kapcsolat erőssége a nemzetközi szakirodalmi adatoknál lényegesen alacsonyabb értékeket mutat, különösen a módosított meghatározottsági mutató (adjusted R2) esetében. Bell et al (1994) és Moore et al. (1993) szintén vizsgálták a humuszos szint mélysége és a domborzati jellemzők közötti kapcsolatot. Ők a lejtésviszonyokat, a lejtőre merőleges lejtőprofilt, valamint az SPI és a CTI értékeket találták leginkább informatívnak. Meg kell azonban jegyezni, hogy e változók erős kollinearitást mutatnak. Különösen a CTI és az SPI korrelál erősen egymással., tehát modellépítés esetén redundáns információkként jelennek meg. E munka keretében elvégzett Pearson-féle korrelációs vizsgálatok is azt mutatták, hogy az egyik legmagasabb korrelációs együttható az SPI és CTI állományok között jelent meg, 0.812-es értékkel (3. táblázat). 3. táblázat. Pearson-féle korrelációs együtthatók a DDM-ből származtatott domborzati jellemzők között Kitettség Kitettség Vízgyűjtő terület CTI Összetett lejtőprofil Lejtőre merőleges lejtőprofil Lejtőirány ú lejtőprofil Tengerszin t feletti magasság Lefolyás iránya PDD

1 0,002223

Vízgyűjtő terület

Lejtőre Tengerszint Összetett Lejtőirányú Lefolyás merőleges feletti lejtőprofil lejtőprofil iránya lejtőprofil magasság

CTI

0,002223

-0,09553

-0,05842

-0,02604

1 0,541356

PDD RELIEF

Lejtő százalék

0,076466

-0,13707

-0,37067

-0,00342

0,049894

0,208709

SPI -0,00808

-0,09999

-0,06052

0,11743

-0,23327

-0,09734 0,170074

-0,26138

-0,20188 0,476121

-0,09553

0,541356

1

-0,20658

-0,21593

0,165988

-0,30537

-0,17641 0,301538

-0,46977

-0,49171 0,811806

-0,05842

-0,09999

-0,20658

1

0,897323

-0,92821

0,085669

-0,03016 0,190084

-0,06415

-0,19071

-0,34846

-0,02604

-0,06052

-0,21593

0,897323

1

-0,66869

0,033097

0,011938 0,209402

-0,10588

-0,22992

-0,38619

0,11743 0,165988

-0,92821

-0,66869

1

-0,11642

0,060878

-0,1437

0,018811

0,127467 0,261486

0,076466

-0,13707

-0,23327

-0,30537

0,085669

0,033097

-0,11642

1

0,282527

-0,42431

0,786766

0,311277

-0,0993

-0,37067

-0,09734

-0,17641

-0,03016

0,011938

0,060878

0,282527

1

-0,19996

0,271477

0,088384

-0,11302

-0,00342

0,170074 0,301538

0,190084

0,209402

-0,1437

-0,42431

-0,19996

1

-0,66882

-0,27304 0,180744

7

Dobos Endre: A domborzat mint talajképző… RELIEF Lejtő százalék SPI

0,049894

-0,26138

-0,46977

-0,06415

-0,10588

0,018811

0,786766

0,271477

-0,66882

1

0,208709

-0,20188

-0,49171

-0,19071

-0,22992

0,127467

0,311277

0,088384

-0,27304

0,565685

-0,00808

0,476121 0,811806

-0,34846

-0,38619

0,261486

-0,0993

-0,11302 0,180744

-0,13057

0,565685

-0,13057

1 0,026524 0,026524

Hasonlóan magas érték (0.897 és – 0.92) csak a komplex és a lejtőirányú és lejtőre merőleges lejtőprofilok között jelent meg. Mindez peresze azt is jelenti, hogy a származtatott paraméterek jelentős része a többitől független információként jelenik meg, megteremtve a domborzat széleskörű jellemzésének lehetőségét. A talajparaméterek és a domborzati jellemzők közötti korreláció vizsgálat eredményeit a 4. táblázat mutatja. A humuszos szint mélysége és a talaj szerves anyag tartalma nyilvánvalóan erős korrelációt mutat, mint ahogyan a vizes és a KCl-es pH-k is. Ezek alapján egyáltalán nem volt meglepő, hogy a ezek a „párok” ugyan azokkal a domborzati jellemzőkkel mutatnak erősebb kapcsolatot. A szervesanyag tartalom és a humuszos szint mélysége a legmagasabb „r” értékeket a PDD-vel, a relieffel és a lejtő-százalék változókkal mutatta. Hegy- és dombvidéki területeken a talajok szerves anyag tartalmát igen nagymértékben meghatározzák a lepusztulási és a feltöltődődési viszonyok. A nagy relief energiák és meredek, természetes növénytakarójától megfosztott és bolygatott lejtők miatt az eróziós folyamatok által előidézett felszínpusztulási folyamatok igen gyakoriak és jellemzők. E folyamatok a talajfelszín anyagát a domborzati tényezők függvényében áthalmozzák, kialakítva a dombvidékeinkre jellemző jellegzetes szervesanyag eloszlást. Dombtetői helyzetben a felszíni lefolyás sem mennyisége sem sebességi jellemzői miatt nem képes komoly eróziót okozni, így az A szint vastagságát és a szerves anyag tartalmat elsősorban a talajképződés természetes és antropogén tényezői szabják meg. Domboldali helyzetekben viszont a felszíni lepusztulás igen jelentős lehet, gyakran a talajképző kőzetig erodálva a talajt. 4. táblázat. Pearson-féle korrelációs együtthatók PHvizes Kitettség Vízgyűjtő terület CTI Összetett lejtőprofil Lejtőre merőleges lejtőprofil Lejtőirányú lejtőprofil Tengerszint feletti magasság Lefolyás iránya PDD RELIEF Lejtő százalék SPI

0,192789 0,11728 0,0982 0,023081 0,063865 0,014952 -0,31893 -0,42685 0,062186 -0,28993 -0,00643 0,023026

PHKCl 0,217042 0,125775 0,102701 0,007064 0,036157 0,018578 -0,2892 -0,39603 0,041726 -0,27269 0,014496 0,029891

Humuszos szint mélysége 0,025452 -0,01076 0,206362 0,148824 0,126495 -0,14408 -0,22363 -0,25977 0,408273 -0,36819 -0,26932 0,062733

Szerves anyag tartalom 0,013073 0,001922 0,276144 0,075329 0,073126 -0,06526 -0,26594 -0,23319 0,408607 -0,38812 -0,32524 0,113407

A meredekebb lejtőkről elszállított, szerves anyagban gazdag talajanyag az eróziós bázisokig halad le, ahol felhalmozódva mély rétegű humuszos lejtőhordalék talajokat hozhat létre. Ezek alapján nem meglepő, hogy az eróziós folyamatokat leginkább meghatározó két domborzati tényező, a relief energia és a lejtő százalék magas korrelációs értékeket mutat a szerves anyag tartalom és a humuszos szint mélységének viszonylatában. A legmagasabb korrelációs értéket a PDD mutató adta. A PDD mutató a domborzat tagoltságát és a felszíni lefolyás viszonyokat jellemzi. Segítségével lehatárolhatók azok a területek, ahol felszíni összefolyás és ezért valószínűsíthetően fokozottabb hidromorf jelleg uralkodik. A hidromorfitás mindig jelentősebb szervesanyag felhalmozódáshoz vezet, amit a víztelítettség hatására fellépő anaerob viszonyok okoznak. Anaerob viszonyok között a szerves anyag

8

1


lebontása lényegesen kisebb hatékonysággal folyik, ezért a felhalmozódás megelőzi a lebomlási viszonyokat. A PDD mutató magas korrelációs értéke tehát annak köszönhető, hogy viszonylag nagy biztonsággal jelzi a hidromorf területeket és egyidejűleg természetesen a hirtelen kiszélesedő, csökkenő esésű völgyszakaszokat, ahol a szerves anyagban gazdag hordalék anyag leülepszik és felhalmozódik. A 2., 3. és 4. ábrák a PDD, Relief és Lejtőszázalék fedvények 3 dimenziós modelljeit mutatják. 2. ábra. A PDD (felül) és a domborzat (alul) 3 dimenziós modellje

A regressziós egyenletbe a PDD és a lejtőszázalék változókat vette fel az algoritmus, a többi változó nem tudott szignifikáns többletinformációval szolgálni a modellhez. Ennek megfelelően a meghatározottsági mutatók értékei is igen alacsonyak, jelentősen elmaradnak a nemzetközi szakirodalomban közöltektől. Az alacsony R2 értékek egyetlen valószínűsíthető magyarázatát abban látom, hogy az alacskai példa területhasználati szempontból igen heterogén, viszonylag nagy kiterjedésű. A mező- és erdőgazdálkodás hatásai, erózió gerjesztő, talajkémhatás változtató folyamatai térben igen heterogén módon oszlottak meg, jelentősen átformálva a domborzati és egyéb környezeti tényezők eredményeképpen kialakult természetes mintázatot.

9


3. ábra. A Relief energia (felül) és a domborzat 3 dimenziós modellje

A vizes és a KCl-es pH térbeli eloszlása érdekes módon a tengerszint feletti magassággal és a felszíni lefolyási iránnyal mutat erős korrelációt. 4. ábra. A lejtőszázalék (felül) és a domborzat (alul) 3 dimenziós modellje

10


A térképi állományok részletesebb empírikus vizsgálata egyértelműen jelzi, hogy a magasabb pH értékek a völgyekhez kötődnek, míg alacsonyabb értékeket magasabb földrajzi helyzetben levő szelvényeknél találunk (6. ábra). 6. ábra. Mért és interpolált talaj pH értékek a domborzati szintvonalak feltüntetésével A talajok mért pH pont adatainak eloszlása Prof-adat.shp), háttérben a krigelt pH fedvény (Phclipped) és a domborzatot megjelenítő szintvonalak (Alacska.shp).

#

# #

#

# ##

# # #

# #

# #

#

# ##

#

#

#

#

#

#

#

# #

#

#

#

#

#

#

#

#

#

#

# # #

# #

#

# #

#

# #

#

#

#

#

# #

# # #

# ### # # #

#

#

#

#

#

#

#

#

# #

# #

# #

#

#

Prof-adat.shp # 0 # 0 - 4.34 # 4.34 - 6.07 # 6.07 - 7.6 # 7.6 - 8.27 Alacska.shp Phclipped 2.32 - 2.917 2.917 - 3.513 3.513 - 4.11 4.11 - 4.706 4.706 - 5.303 5.303 - 5.899 5.899 - 6.496 6.496 - 7.092 7.092 - 7.689 No Data

# #

#

#

# #

#

# #

#

#

#

#

#

#

#

#

# #

#

#

#

#

#

#

# #

#

# #

# #

É

#

NY 0

1

2

3

K

4 Kilometers

D

Ezt a térbeli eloszlást magyarázhatja az alacsonyabb magasságokon, völgytalpakon összegyűlt lejtőhordalék anyag magasabb szerves és szervetlen kolloidtartalmából fakadó kifejezettebb pufferkapacitása és bázistelítettsége, valamint az uralkodó talajvízáramlási rendszerek magasabb térszíneket kilúgzó és az alacsonyabb térszíneket bázisokban gazdagító jellege. Érdekes továbbá az a tény, hogy a K-ÉK-i kitettségű oldalak pH-ja alacsonyabb, mint a velük ellentétesen álló domboldalak talajainak pH-ja. A terület természetföldrajzi leírásánál már megemlítésre került az a tény, hogy a völgyközi hátak nem szimmetrikusak. K-ÉK felé néző oldalai lankásak elnyúlóak, míg a Ny-DNy-i lejtők meredekek, gyakran kőzetkibúvásosak. Ez a geomorfológiai jellemző általában utal a domborzat geológiai meghatározottságára, amely jelenleg helyéről kibillent geológiai rétegek fűrészfogszerű elhelyezkedését jelenti. A meredek lejtőkön gyakoriak az öklömnyi méretű osztreadarabok, amik karbonátos, homokos üledékbe foglaltak. A lankásabb K-ÉK-i oldalon hasonló kőzetkibúvások nem találhatóak, ott a felszínt homokos vályog, vályog és vályogos homok fizikai féleségű karbonátmentes üledékek fedik, melyeken agyagbemosódásos barna erdőtalajok képződtek. Ezek szinte mindig savanyúak. A felszíni lefolyási irány ezeket a kitüntetett kőzettani irányokat jellemzi, és valószínűsíthetően ily módon utal közvetve a talajok pH-jára. A minták labor elemzési adatainak térbeli kiterjesztése útján,-krigeléssel- elkészült a terület szerves anyag térképe, humuszos szint vastagság térképe, valamint a vizes és a KCl-es pH fedvénye, melyekhez tartozó varigrammokat az 5a. b. ábra, míg a vizes pH és a szervesanyag térképeket a 7. és a 8. ábra szemlélteti. A négy változó variogrammjának 11


modell illesztésénél, elsősorban a RMSE minimalizálására törekedtünk, így a négy esetből háromban a szférikus míg a humuszos szint mélységét jellemző állománynál lineáris illesztést használtunk. A variogramm illesztésénél a humuszos szint mélyésgének varigrammját leszámítva (ahol a lépésköz, „lag interval” 40 méter volt) kovarianciát 100 méteres közönként számítottuk. 5a. ábra. A szervesanyag-tartalom, a humuszos szint mélység variogrammjai Linear with sill 641

513

385

256

128

0 0

752

1504

2256

Model AIC Linear with sill 1359.45

3008

3760

BIC 1367.04

SSE 2.09107e+006

RMSE 153.28

n 93

LAG INTERVAL = 40

Humuszos szint mélységének variogrammja

Spherical 46.7

37.4

28.0

18.7

9.3

0.0 0

660

Model Spherical

1320

1980

AIC 249.63

2640

3300

BIC 254.12

SSE 1608

RMSE 7.45

n 33

LAG INTERVAL = 100

Szerves anyag tartalom variogrammja

A hatástávolság a vizes és a KCl-es pH esetében 1 km körüli értéket adott, a szerves anyag tartalomnál és a humuszos szint mélységénél 3-400 méteres érték volt. Az elkészült térképek adatai jól jelzik a terület talajainak erősen savanyú állapotát. A mért pH értékek átlaga 5.7 körül mozgott, intervalluma 4.34-től 8.27.-ig terjedt. A talajok szerves anyag tartalma 0-310 tonna/hektár értékek között mozog, 41.5 t/ha-os átlaggal, ami sajnos ezekre az erősen erodált talajokra jellemző adat.

12


5b. ábra. A vizes és a KCl-es pH-k variogrammjai Spherical 4.75

3.80

2.85

1.90

0.95

0.00 0

520

Model Spherical

1040

1560

AIC 36.63

2080

2600

BIC 40.40

SSE 3

RMSE 0.38

n 26

LAG INTERVAL = 100

pH variogrammja

Spherical 4.23

3.39

2.54

1.69

0.85

0.00 0

520

Model Spherical

1040

1560

AIC 20.30

2080

BIC 24.08

2600

SSE 2

RMSE 0.28

n 26

LAG INTERVAL = 100

pHKCL variogrammja

7. ábra. Szervesanyag-tartalom térkép

13


Alacska község talajainak szerves anyag tartalma kg/m2 -ben megadva Somclipped -0.405 - 0.646 0.646 - 1.697 1.697 - 2.749 2.749 - 3.8 3.8 - 4.851 4.851 - 5.902 5.902 - 6.954 6.954 - 8.005 8.005 - 9.056 9.056 - 10.107 10.107 - 11.158 11.158 - 12.21 12.21 - 13.261 13.261 - 14.312 14.312 - 15.363 15.363 - 16.414 16.414 - 17.466 17.466 - 18.517 18.517 - 19.568 19.568 - 20.619 20.619 - 21.67 21.67 - 22.722 22.722 - 23.773 23.773 - 24.824 24.824 - 25.875 25.875 - 26.926 26.926 - 27.978 27.978 - 29.029 29.029 - 30.08 30.08 - 31.131 No Data

É K

NY 0

0.8

1.6

2.4

3.2 Kilometers

D

8. ábra. Talaj pH Alacska község talajainak pH-ja Phclipped 2.32 - 2.499 2.499 - 2.678 2.678 - 2.857 2.857 - 3.036 3.036 - 3.215 3.215 - 3.394 3.394 - 3.573 3.573 - 3.752 3.752 - 3.931 3.931 - 4.11 4.11 - 4.289 4.289 - 4.468 4.468 - 4.647 4.647 - 4.825 4.825 - 5.004 5.004 - 5.183 5.183 - 5.362 5.362 - 5.541 5.541 - 5.72 5.72 - 5.899 5.899 - 6.078 6.078 - 6.257 6.257 - 6.436 6.436 - 6.615 6.615 - 6.794 6.794 - 6.973 6.973 - 7.152 7.152 - 7.331 7.331 - 7.51 7.51 - 7.689 No Data

É K

NY 0

0.8

1.6

2.4

3.2 Kilometers

D

Összefoglalás E munka elsődleges célja az volt, hogy kvantitatív, számszakilag könnyen értelmezhető módon jellemezzem a digitális domborzati modellekből származtatható mutatók és a terepi

14


talajminta-vételezéssel és laborvizsgálatokkal származtatott pontszerű talajadatok közötti statisztikai kapcsolatot, összefüggést. A digitális domborzati modellek használata a környezeti erőforrások térképezésében egyre szélesebb körűvé válik. Talajtani felhasználására is számos példa létezik, de ezek egyenlőre még inkább a tudományos adatgyűjtés fázisát jelentik, mintsem azok rutinszerű használatát. A domborzat modelleket mint kiegészítő információkat használják, tematikus térképezésben történő felhasználása még gyerek cipőben jár. Talajtulajdonságok kialakításában a domborzatnak igen fontos szerepe van. Szinte minden térbeli kiterjedéssel jellemzett talajtani probléma megoldásánál a terepi térképező szinte egyetlen fogódzója a domborzat és a felszínen található növényzet. A talaj és a domborzat kapcsolatáról sok kísérleti adat áll rendelkezésre, de ezek legnagyobb része kvantitatív jellemzés hiányában nehezen adható tovább, illetve nehezen rendszerezhető. A digitális adatforrások hihetetlen lehetőségeket rejtenek magukban, mert a belőlük származtatott adatok minősége és tartalma a származtatási módszer ismeretében egyértelműen jellemezhető. A domborzat összessége szétbontható apró tulajdonság egységekre, amelyek egy adott szempontból jellemzik a domborzatot. Ezáltal olyan részleteit, összetevőit azonosíthatjuk a környezetnek, amelyek megléte vagy hiánya meghatározó eleme a környezeti és ezen belül a talajban lejátszódó folyamatok alakításának. Digitális adatok használata tehát kettős célt valósíthat meg: felismert és modellekbe foglalt összefüggések esetén alapadatként szolgálhat környezeti erőforrásaink modellezésében, másrészt segít az empirikus, komplex megismerési folyamatok eredményeinek értelmezésében és gyakorlati tudássá való átalakításában, érlelésében. Bár az eredmény statisztikák, melyekkel a domborzati jellemzőkből épített talajparaméter becslő modellünket jellemeztem, nem mutattak determinisztikus kapcsolatot, a modell szinte minden esetben szignifikáns statisztikai kapcsolat meglétére utalt. Azt is látni kell azonban, hogy a domborzat csak egy a talajképző tényezők közül és önmagában nem képes megbecsülni az egyes talajjellemzők térbeli alakulását. Kis területek talajtani variabilitásának okai között a domborzaton kívül a talajképző kőzet, a növényzet és az egyre inkább uralkodóvá váló emberi behatások is jelentős szerepet játszanak. Digitális domborzati adatbázisainkat tehát további adatforrásokkal kell kiegészíteni, hogy velük a vizsgált talajtani változó térbeli és időbeli varianciája a lehető legjobban jellemezhető, magyarázható legyen. Köszönetnyilvánítás A kutatást anyagilag támogatta a Környezetvédelmi Minisztérium 1999.évi Közcélú „c” keretére meghírdetett II. Országos Környezettudományi és Természetvédelmi Kutatási Pályázata („A talajok szerves anyag tartalmának térképezése a meglévő adatbázisok pontosítása térinformatikai eszközök segítségével.” című pályázattal), valamint az OTKA F034210 számú témája ("Domborzat talajképződésre kifejtett hatásainak kvantitatív vizsgálata digitális domborzati modellekből származtatott felszínalaktani mutatók felhasználásával.") Köszönetemet szeretném kifejezni Hegedűs András és Szedlacsek Dóra miskolci egyetemi geográfus doktoranduszoknak a digitalizálásban és a labormunkában nyújtott önzetlen segítségért! Irodalom Bell J.C., Cunningham R.L., Havens M.W. 1992. Calibration and validation of a soil-landscape model for predicting soil drainage class. Soil Sci. Soc. Am. J. 56:1860-1866.

15

Dobos Endre: A domborzat mint talajképző… Bell. J.C., Thompson, J.A., Butler C.A., McSweeney K. 1994. Modeling soil genesis from a landscape perspective. Trans. Int. Conf. Soil Sci. 15th Acapulco, Mexico Buzás I. 1988. Talaj- és agrokémiai vizsgálati módszerkönyv. Mezőgazdasági kiadó Budapest. Centeri, Cs. Pataki R. 2000. A GIS és talajerodálhatóság a Tihanyi-félsziget területén. Geográfus doktoranduszok V. Országos konferenciája. Proceedings. Miskolc. 2000 október 6-7. pp. 75-80. de Bruin, S.; W.G. Wielemaker and M. Molenaar. 1999. Formalisation of soil-landscape knowledge through interactive hierarchical disaggregation. Geoderma. 91:151-172. Dobos E. 2000. Pedometria és digitális domborzati modellek használata a talajtérképezésben. Talajvédelem. VIII. 3-4. Szám 2000 november. Pp. 69-77. Dobos E., Micheli E., Baumgardner M.F. Biehl L., Helt T. 2000. Use of combined digital elevation model and satelliet radiometric data for regional soil mapping. Geoderma 97:367-391. Dobos E., Micheli E., Baumgardner, M.F. 1997. Digitális magassági modell és a felszíntagoltsági mutató használata kis méretarányú térképezésben. Agrokémia és talajtan. Tom 46. No 1-4. Pp 311-327. Jenny, H., 1941. Factors of Soil Formation: A system of quantitative pedology. McGraw-Hill, New York, NY, pp.281. King, D.; H. Bourennane, M. Isambert and J.J. Macaire. 1999. Relationship of the presence of a noncalcareous clay-loam horizon to DEM attributes in a gently sloping area. Geoderma. 89:95-111. Mcbratney A. B., Odeh I. O. A., Bishop T.F.A., Dunbar M.S., Shatar T.M. 2000. An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Geoderma 97:293-327. McKenzie, N.J. and P.J. Ryan. 1999. Spatial prediction of soil properties using environmental correlation. Geoderma. 89:67-94. Moore I.D., Gessler P.E. Nielsen G.A. Peterson G.A. 1993. Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Sci. Soc. Am. J. 57: 443-452. Odeh I.OA., Mcbratney, A.B., Chittleborough D.J., 1994. Spaztial prediction of soil properties from landform attributes derived from a digital elevation model. Geoderma 63: 197-214. Thompson J.A.,Bell J.C.,Butler C.A. 1997. Quantitative soil-landscape modeling for estimating the areal extent of hydromorphic soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 61:971-980. Webster R. 1994. The development of pedometrics. Geoderma 62:1-15. Young, F.J. and R.D. Hammer. 2000. Defining geographic soil bodies by landscape position, soil taxonomy and cluster analysis. Soil Sci. Soc. Am. J. 64:989-998.

16

A DOMBORZAT MINT TALAJKÉPZÕ TÉNYEZÕ KVANTITATÍV MODELLEZÉSE DIGITÁLIS DOMBORZATI MODELLEK FELHASZNÁLÁSÁVAL. Dr. Dobos Endre 1

Recommend Documents