A dunai fitoplankton mennyiségi változása 1979-2012 között Molnár Levente Farkas ELTE-TTK, Környezettudományi Doktori Iskola
I. Bevezetés Megkezdtük a közel 40 évnyi fitoplankton adatok adatbázisba rendezését (19792012). Cél: milyen környezeti tényezők alakítják az egyedszám és biomassza (minőségi, mennyiségi) változását?
• biológiai objektumok → környezet minősítés • tömeg, szaporodási, vagy viselkedési jellemzők → környezeti tényezők aktuális értékei • A tengerek, tavak, folyók vízminőségének változását is nyomon követhetjük a bennük található élő szervezetek segítségével.
Abiotikus életfeltételek: • C,N,P,S,Si • Na,K,Mg,Ca,Fe, Mn,Zn, Cu, B, Mo, Co, V • legfontosabb limitáló tényezők: foszfor (PO4)-, nitrogénvegyületek (NH4+, NO3-), Si (Bacillariophyceae ~90 %). A tápanyagkínálat elemei kombinációban hatnak (Liebig-törvény)!
Biotikus életfeltételek: -Kompetíció: Hosszú távú változások esetében az egyéb feltételek állandósága mellett, nem jelentős. -Predáció: Hasonló megfontolások tehetők. -Élő szervezetek által termelt anyagcseretermékek,egyéb szerves anyagok: B1-vitamin (tiamin), B12-vitamin (kobalamin), biotin (biosz-II faktor / H-vitamin), egyéb szerves anyagok (fakultatív heterotrófok), stb.
A biotikus tényezők a hosszútávon mutatkozó változásokra nem gyakorolnak számottevő hatást!
• Felsorolt tényezők megfelelő értékei / állapotai mellett minden alga képes szaporodni. • Ha az egyéb fizikai, kémiai, stb. feltételek megfelelőek (hőmérséklet, fény, CO2, O2, stb.)! • (Felföldy Lajos)
• A növényi tápanyagkínálat szerint a szűken termőktől (oligotrofikus) a bőven termőkig (eutrofikus), a vizek különböző fitoplankton összetételűek. • Természetesek a tavaszi, nyári állománynövekedések
II. Anyag és módszer • Hetenként gyűjtöttünk a Duna főágából, a gödi szakaszon(1979-2013). • A fitoplankton mintákat felszínközelből, sodorvonalból, merítéssel gyűjtöttük. • Lugol oldattal rögzített mintákat planktonszámláló mikroszkópban Utermöhl módszerével vizsgáltuk.
III. Eredmények A vizsgált taxonok (~528 azonosított faj) Gödnél: • • • • • • • • •
CYANOBACTERIA EUGLENOPHYTA CHRYSOPHYCEAE XANTHOPHYCEAE BACILLARIOPHYCEAE (CENTRALES) BACILLARIOPHYCEAE (PENNALES) CRYPTOPHYTA CHLOROPHYTA (CHLOROPHYCEAE) CONJUGATOPHYCEAE
Fitoplankton egyedszám és biomassza adatok a Duna gödi szakaszán (1979-2013)
• Az elmúlt 30 évben 40-50%-kal csökkenő növényi tápanyagkínálat a Dunában → 33%-ára csökkent az algaállomány. • A Duna vize tisztult / oligotrofizálódott. • Milyen okok állnak a tapasztalt jelenségek hátterében? Hogyan ábrázolhatók ezek a változások? • A rendelkezésemre álló adatok között olyan összefüggéseket kerestem, amelyeknek már a grafikus ábrázolásnál láthatók a magyarázatok.
1. Egyváltozós vizsgálatok - A többváltozós analízisek előtt megnéztem, hogy a vizsgált tényezők között milyen matematikai kapcsolatok mutathatók ki. - Ezek a változók: az egyedszám, biomassza, a-klorofill koncentráció, vízhőmérséklet, fajszám, vízhozam. - A fenti tényezők egymással való korrelációja nyilvánvaló, de helyenként kisebb anomáliák mutathatók ki. - Például egyedszámok és biomassza értékek között: hatványfüggvény illesztésekor → r=0,97; a kitevő értéke (1,048) alacsony! lineáris esetben r → 0,92 - Nagy mintaelemszám → a végeredmény szignifikáns.
Az egyedszám és biomassza összefüggése Egyedszám- biomassza 3
biomassza (μm / ml) 90 000 000 80 000 000
y = 397,12x1,0486 R2 = 0,9734
70 000 000 60 000 000 50 000 000
y = 637,26x + 386240 R2 = 0,9197
40 000 000 30 000 000 20 000 000 10 000 000 0 0
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
140 000
egyedszám (egyed/ml)
Klorofill - biomassza Hasonló megállapítás az a-klorofill és biomassza értékek között: hatványfüggvény illesztésekor → r=0,87; a kitevő értéke (1,13) alacsony! lineáris esetben r → 0,76 Nagy mintaelemszám! Nagy egyedszámok mellett tehát „halványabbak” az algák, a fő színanyag tekintetében.
Az klorofill és biomassza összefüggése : klorofill- biomassza
3
biomassza (μm / ml) 100 000 000 90 000 000 80 000 000 70 000 000 60 000 000 50 000 000 40 000 000 30 000 000 20 000 000 10 000 000 0
1,1304
y = 171263x 2
R = 0,874 y = 315020x + 118310 R2 = 0,7651
0
50
100
150
200
250 klorofill (μg / l)
300
A vízhőmérséklet szórásdiagrammja és lineáris trendvonal 1979-2012 között (globális melegedés → hatás?)
• A tömegesség és átlagos éves vízhozam között nem mutatható ki összefüggés. • A csapadékosabb évek a szárazabb évekkel összehasonlítva nem járnak eltérő alga produkcióval.
2. Többváltozós vizsgálatok • Az adatmátrix objektumai: évek (1979-2012), • Változók: biomassza, egyedszám, klorofill koncentráció, fajszám / minta, hőmérséklet, vízhozam (évi átlagértékekként)
• A fitoplankton változása az 1. ábra alapján egyenletesnek tűnik, de a főkomponens analízis eredménye szerint, az idő függvényében három csoportba oszthatók az adatok (1979-1990; 1991-2000; 2001-2012). • adathiány: 1980., 1990., 1997., 1999., 2000., 2004. miatt. •
A mintabeli fajszám /minta és vízhozam: nem látszott csökkenés
• Az adatelemzéshez a SYN-TAX 2000 (ver. 5.1) programot használtam.
2.1., Főkomponens analízis
• •
Milyen fő irányok rejlenek az adatstruktúrában? Az adatok arányskálán mérhető mennyiségek, transzformálásra csak a °C-ban megadott hőmérséklet esetében volt szükség (y= 273+x). Standardizálás sem lett volna indokolt.
PCA Duna
2001 2002
2
1995 1987 1988 1989 1996
1
2005
1981 1993
2009 2006
0
20072010 -1
vízhoz
fajsz
3
2008
2003
1994 1998 1991 19921984 1982 1983 19791985
hőm
→ 3 csoport?
biom chl ind 1986
-2
2011 -3 -4
-3
-2
-1
0 Axis 1
1
2
3
4
2.2., CVA •
Megmutatkozik a három évtizedet képviselő csoport?
•
Ha a csoportok közötti szóródás jelentősen meghaladja a csoportokon belülit
•
Csak a hőmérséklet korrelálatlan a többi változóval.
•
A konfidenciakörök szétválása, egyértelműen az első tengely mentén vehető ki.
•
Az első kanonikus korreláció meglehetősen nagy értéket mutat (0,90), és szinte a teljes külső varianciát lefedi (99,07).
A diszkriminancia analízis biplotja 95 %-os konfidenciakörökkel: Duna 4
hőm
3 2
Axis 2
2008 1
2007
2002
2009 2006 2003
0
1994
2011
1992
1983
1979
1998 fajsz 1982 19891988 1985 1981 1993 1991 1986
2001
vízhoz
1995
-1
2010
19871996 1984
2005
-2 -5
-4
-3
-2
ind chlbiom
-1
0 Axis 1
1
2
3
4
5
3. Hierarchikus osztályozás -Sikerül-e a három csoportot kimutatni? -a paraméterek változtatásával hogyan alakulnak az eredmények, mennyire tudom megerősíteni az előbbieket? -Koefficiensnek arányskála típusú adatokat és euklidészi távolságokat állítottam be, standardizácó nélkül.
3.1., Single link osztályozás (Nem figyeli a belső kohéziót!) Duna 2 000 000 1 900 000 1 800 000 1 700 000 1 600 000 1 500 000 1 400 000 1 300 000 1 200 000 1 100 000 1 000 000 900 000 800 000 700 000 600 000 500 000 400 000 300 000 200 000 100 000 0
1979 1985 1982 1983 1986 1981 1984 1992 1993 1987 2011 1995 2003 1988 1989 1991 1998 1996 1994 2001 2002 2005 2006 2007 2010 2008 2009
3.2., Farthest neighbor osztályozás Duna 19 000 000 18 000 000 17 000 000 16 000 000 15 000 000 14 000 000 13 000 000 12 000 000 11 000 000 10 000 000 9 000 000 8 000 000 7 000 000 6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000 1 000 000 0
1979 1985 1982 1983 1986 1981 1984 1992 1993 1991 1998 1996 1987 2011 1995 2003 1988 1989 1994 2001 2002 2005 2006 2007 2010 2008 2009
3.3. Group average Feltételezhető, hogy jó kohéziójú, de kissé gyengén szeparált a ponthalmaz.
Dissimilarity
Duna 11 000 000 10 500 000 10 000 000 9 500 000 9 000 000 8 500 000 8 000 000 7 500 000 7 000 000 6 500 000 6 000 000 5 500 000 5 000 000 4 500 000 4 000 000 3 500 000 3 000 000 2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000 0
1979 1985 1982 1983 1986 1981 1984 1992 1993 1991 1998 1996 1987 2011 1995 2003 1988 1989 1994 2001 2002 2005 2006 2007 2010 2008 2009
IV. Összefoglalás • • •
A PCA alapján való feltételezés nem látszott egyértelműen igazolódni a többváltozós elemzések során. A három évtizedet jelző csoport az elsőt kivéve (1979-1990)nem látszott egyértelműen elkülönülni. A változók megválasztása? -fajszám és vízhozam miatt nem lehetett egzakt eredményeket remélni. -A ’biomassza’, ’egyedszám’, ’klorofill’ erős korrelációt mutatnak hosszú távon. -Az adatok mögötti különböző struktúrákra eltérően érzékeny eljárások némileg különböző eredményeket adtak.
• • •
További, főleg vízkémiai értelemben releváns változók bevonásával az elemzések finomíthatók. UV? További összefüggések? A dunai fitoplankton, hosszútávon egyértelműen csökken, és most már az is világos, hogy ez a csökkenés 1990 körül erősebben törik meg, mint a trend egyéb szakaszain.
Köszönetnyilvánítás
Munkámhoz segítséget nyújtottak: Prof. Kiss Keve Tihamér (témavezetőm), Prof. Ács Éva (társtémavezetőm), Tóth Bence az MTA-ÖBKI, Dunakutató Intézetének munkatársa
