A TÁJAK ÖKOLÓGIAI FOLTJAINAK KVANTITATÍV ELEMZÉSE Mezősi Gábor – Fejes Csaba SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék A táj fogalma összekapcsolódott a civilizáció történetével. Naveh - Lieberman (1984) bibliai forrást mutat be a táj fogalmának értelmezésében, s ez még akkor is elgondolkodtató, ha a mai értelemben is használatos táj koncepciója a 15-16. századi németalföldi tájképfestők gondolatvilágához vezethető vissza. A táj komplex fogalomként való kezelése legalább Humboldt-ig nyúlik vissza, aki a tájalkotó tényezőket nemcsak értelmezte, hanem a paraméterek első tudományos igényű mérése is tőle származik. Munkája nagy hatású volt, de szemléletét igazán nem tudták sokáig továbbfejleszteni. Jellemző, hogy még a 20. század elején (Fennemann, 1919), a regionális földrajz értelmezése során nem vetődött fel a táj vizsgálati alapegységként történő használata. Ebben az időben a társadalmi környezet elemzése már hozott a tér szerkezetével kapcsolatos eredményeket, ezek alapján születtek az első környezeti modellek is. A természeti környezet objektumait a kornak megfelelően – egyébként kiválóan – elsősorban geológiai-geomorfológia szempontból értékelték. A légifénykép interpretáció lehetősége teremtette meg a táj szerkezetének kutatási lehetőségét, ami egyben a táj és tájökológia földrajzi karrierjének elindulását is jelentette (Troll, 1939, Schmithüsen 1942). Az elmúlt 50 évben a táj elemzése lényegében három szempontból történt (Mezősi G. – Rakonczai J. 1997).. Az első a tájak szerkezetének, tipológiai sajátosságainak (Marosi, S. – Szilárd J. 1967?) a megismerését célozta. A törekvés különösen az orosz és német irodalomban volt gyakran „akadémikus mélységekig” analizálva, a táj objektivitását, értékelhetőségét, filozófiai tartalmát részletekbe menően vizsgálták. Sajnos a filozófiai elemzés nem a táj pszichológiai, esztétikai vizsgálatának alapját célozta – mint jellemzően pl. az USÁ-ban. A deduktív logikával operáló irányzat a táj hierarchikus felépítésének, típusainak kidolgozását eredményezte. Átütő eredményekkel a 70-es évek végétől, az un. Elsődleges tájszerkezet feltárásán túl már nem tudott szolgálni. Ez persze nem kevés, a szerkezetből ugyanis áttételesen következtetni lehet a táj puffer-képességére, rezisztenciájára, jelzést kaphatunk a lehetséges funkcionális interferenciák mértékéről is. A környezetben való gondolkodás elérte a tájat is, többen (köztük Marosi S. 1981) úttörő módon kísérelték meghatározni a táji egységek és a környezet elvi területi egységeinek tartalmai és térbeli sajátosságait, tisztázni igyekeztek egymáshoz való viszonyukat. Az 1970-es második fele, a 80-as évek a funkcionális tájelemzések időszakai voltak. A mezoszintű regionális tervezés, ill. a tájrendezés által indukált irányzat jellemzően a táj optimális hasznosítását, a táji erőforrások és adottságok kiaknázását tűzte ki feladatul. Koncepciójának egyik fontos szegmense, hogy a táj funkciókkal és potenciálokkal rendelkezik, amelyek nem általában, nem tisztán kvantitatív módon, de elég stabilan leírhatóak. A 80-a évek végén definiált táji funkciókon túl pl. a talaj filter-és pufferfunkciója, az erózióval szembeni ellenállás funkciója, ökotópképző funkció stb. újabb táji funkciókat is definiáltak, ill. többen megkísérelték táj sajátos értékeit, veszélyeit, ökológiai stabilitást stb. tenni az erősen gyakorlatorientált elemzés középpontjába. A gyenge számszerűsíthetőséget ebben az esetben nem is annyira a gyakorlati alkalmazások, hanem a elméleti következtetések Újabban kisebb téregységek gyakorlati kérdéseinek kutatásánál a folyamatorientált tájelemzés került a figyelem középpontjába. Ez az irányzat logikailag induktív módon, a működés oldaláról közelíti meg a tájat. Egzakt, mérésre és ökológiai térképezésre alapozott
1
módszer-együttese leginkább a mikro-felszínek táji elemzésének alkalmas módszere, és ebben a méretarányban segítheti a tájtervezést. A lényeg itt a működésüket tekintve homogén egységek elkülönítése. A rendszer olyan fogalmakat használ – pl. Percotope, Conpercotope, Efluitope, Afluitope, Stagnotope, Umentope, amelyek az adott területegység jellemző anyag és energiafolyamatait, így többek között a víz és hőháztartást kvantitatíven jellemzik. A szerkezet, funkció és folyamatorientált tájelemzés csak nagyon korlátozottan tudott választ adni az emberi hatás mértékére, ami újabban kulcsfontosságú kérdéssé vált. Az ugyanis könnyen észlelhető, hogy az antropogén hatásra zavar állhat be a tájak szerkezeti integritásában, ami természetesen hatással van annak működésére is. Nemcsak azért célszerű azonban új eleméletet és koncepciót találni a tájelemzésekre, hogy ennek a hatásnak az eredményét körültekintőbben tanulmányozhassuk. Régi kívánalom, hogy a tájkutatás ne csak a folyamat-orientált szinten alapuljon biztos, kvantifikálható alapokon. Minden fajta előre jelezhetőség, földrajzi predikció alapja ez, és a tájökológiai módszerek alkalmazásának is ez az egyik legérzékenyebb pontja. Deskriptív elemzések segítségével nehezen elemezhetők a táji rendszerben beálló változások. A több lehetséges megoldás közül az egyik legperspektivikusabbnak a tájmetria néven, az É-Amerikai kvantitatív-leíró irányzat tűnik. Itt tulajdonképpen a táj szerkezet vizsgálatok új logikai alapon történő megjelenését kell látnunk. Az irányzat paraméteres alapját a mozaikszerű elhelyezkedésű hierarchikus táji egységek abszolút és relatív méreteinek rendszerbe foglalása jelenti. A táj szerkezetét alkotó egységek magukban is mérhetőek és a az általuk alkotott rendszer (mintázat) sajátosságai is számszerűsíthetők. Ha hasonlattal szeretnénk élni, akkor a morfomertiát lehet analóg példának tekinteni. Ott a felszínt jellemezzük különböző paraméterekkel és kíséreljük meg a paraméterek érték változása mögötti okokat elemezni. A paraméterek adatai esetleg nehezen észre vehető változásokra hívják fel a figyelmet. A táji metrika hasonlóan a táji (szerkezeti) egységekre tárhat fel összefüggéseket.. A morfometriával kapcsolatban megtapasztaltuk, hogy a paraméterek adataiból nem lehet közvetlen genetikai következtetéseket levonni. A tájmetria esetén a helyzet kicsit hasonló, noha a kapcsolat itt szorosabb. A logikai háttérét az a felismerés adja, hogy kapcsolat van térbeli folyamat és a táji mintázat között, a tájalkotó tényezők hatásmechanizmusa rajzolja ki a táj szerkezetét. Turner (1995) azonban helyesen figyelmeztet, hogy „mielőtt a táji mintázatok és az ökológiai folyamatok közötti kapcsolatokat elemeznénk, a táj szerkezetét kell azonosítani és minősíteni”. Erre a táji metria nagyon alkalmas módszer. Az új gondolatmenetet a hazai kutatás kevéssé alkalmazza. Említés történik róla (Csorba 1998, Kevei F-né 2001, Lóczy 2002), de kiterjedtebb elemzésre senki nem vállalkozott. Leginkább esettanulmányok, a lehetőségek némelyikének bemutatása olvasható a közleményekben. Elmaradt a rendszer átfogóbb ismertetése is. A terjedelem adta lehetőségek között ezúttal ezt pótolni szeretnénk. A táji metrikák megítélése jelentősen javulhat, ugyanis, a dinamikusan terjedő geoinformatikai (térinformatika és távérzékelés) módszerek nagyon gazdag eszközrendszert kínálnak a tájékelésben, -védelemben, az ökológiában, a tájtervezésben stb., de ezek csak számszerűsíthető adatokra támaszkodhatnak. A távérzékelés például az egyik legmegfelelőbb elsődleges adatszolgáltató a táji léptékű adatokkal kapcsolatban. Blaschke, T. – Hay, H. (2002) mutatott példát arra, hogy a pixel alap helyett használható – az objektum-orientált logika alapján – a folt alapegység, azaz a táj szerkezetének meghatározásánál is használt metrika. A kettő (folt – pixel) közötti átmenet biztosítható. Másrészt maga a tájökológia is az
2
egymással kapcsolatban levő heterogén területek a szerkezet, funkció és változáselemzésről szól, azaz minden. A hazai kísérletek is leginkább arra mutattak rá, hogy a javasolt indexeket nagyon körültekintően kell használni, figyelemmel kell lenni a méretarányra, a releváns (tájökológiai) méretre és kapcsolatrendszerre. Változási típusok a tájökológiában, a folt-korridor-mátrix modell A tájban az ökológiai változás, ill. a heterogenitás két módon jelentkezhet: Az egyik az ún. gradiens típus, az objektum fokozatos és folyamatos térbeli változását jelenti a térben. Ilyen változásnak nincs határa, nincsenek benne foltok, de ettől persze heterogén. Jó példa erre a nedves trópusi esőerdő, ahol a változás folyamatosnak tekinthető, de ettől persze az esőerdő még heterogén marad. Minden esetre szinoptikus szemléletben nem látunk tagoltságot benne. Az ilyen tájak azonban ritkák. A térbeli heterogenitás másik formája a mozaikosság, ahol az objektumok térben rendeződnek, halmazokat képeznek, amik elhatárolódnak egymástól. A táj mozaikossága, a tájelemek aggregálódása és annak sajátosságai a tájföldrajzban régóta ismertek (a hazaiban is – pl. tájtípus térképek). Az is ismert, hogy a mozaikos mintázat gyakorlatilag a méretaránytól függetlenül jelentkezik (a szubmikroszkópikustól a planetáris mértekig), de mint a későbbiekben igyekszünk megvilágítani, jellemzőik, értékelésük meg épp erősen függ a méretaránytól. Az egész mozaikosság onnan adódik, hogy a táj nem zárt rendszer (a napsugárzás hatására nyitott rendszer, az tartja fenn) és ezért térbeli heterogenitás jellemzi, s ebből adódóan alakul ki szerkezet. Az utóbbi, gyakoribb állapotokat leíró koncepció szerint a táj térbeli alkotóelemei a foltok, folyosók és a köztük levő teret kitöltő mátrix. Azaz a modell szerint, a táji objektumok térképi megjelenésben folt-folyosó-mátrix alakzatokba rendezhetőek. Hangsúlyozni kell, hogy ez az eljárás a táj strukturális sajátosságainak, a megjelenő szerkezeti sajátosságainak elemzésére alkalmas. Nem arról van szó, hogy helyettesíthetők lennének a tájföldrajzban/tájökológiában szokásos, a működés sajátosságainak feltárását célzó mérések. A foltok (patch) viszonylag diszkrét területet jelölnek, többnyire homogén környezeti feltétellel jellemezhetőek. Méretaránytól függetlenül, de nem egymagukban alkotják a mozaik egyik elemét. Egyesek szerint magukat a tájakat is foltok mozaikjaként kell elképzelni. Határuk pedig ott húzható meg, ahol a környezeti karakterek változnak, ez persze csak méretarány függvényében értelmezhető. Fontos alaptétel, hogy a foltok a szubsztrátum változékonyságának, a természeti zavaroknak és az antropogén hatások következményeként jönnek létre. A foltok dinamikusan változnak, és minden méretarányban előfordulnak. Egyedül folt nem helyezkedhet el mozaikban, hanem a foltoknak is jól meghatározható hierarchiája van (Milne, B. T. 1988). A modellben a foltoknak természetesen van a felbontás finomságából eredő határa (amikor a foltot uraló élő rendszer már leállítja a rá vonatkozó választ). A másik tájelem a modellben a folyosó (corridor). Ennek a lineáris elemnek a létét az ökológusokon kívül állók általában elfogadják. A definíciója elég egyszerű, általában olyan keskeny térrészletet jelöl a tájban, amely különbözik a mátrixtól. Szerkezetileg lehetnek izoláltak, de gyakran kapcsolódnak a foltokhoz. Ebből a szempontból három típust szoktak elkülöníteni: a. vonal korridorok (itt nincs elég terület, hogy sajátos belső környezet kialakuljon) b. csík korridorok (itt már ki tud fejlődni belső környezet) c. folyómenti korridorok
3
A táj harmadik összetevő eleme, amely egyben legkiterjedtebb tájelem a mátrix. Már csak mérete miatt is jelentős szerepe van a táj működésében. Általában nincs kétség a mátrix jellegének felismerésében. Táji indexek A folt-folyosó-mátrix modell a foltok mérésén, különböző paramétereinek értelmezésén alapul. Az alábbiakban érzékeltetni kívánjuk, hogy az indexek rendszere több megközelíthetőségben is tárgyalható, jellemző azonban, hogy a csoportok a méretarányhoz kapcsolhatóak. Az indexek leggyakrabban távolságmérésen alapulnak, így a táji metrika kifejezés az indexek e halmazára alkalmazható. A méretarányban három szintet szoktak elkülöníteni: a folt, az osztály (folttípus) és a táji szintet. Lehetnek azonos indexek (paraméterek) a három szintben, de a az objektumot jellemző indexcsoport hierarchikus szinthez kötött. A táji indexek legtöbbje a foltra és folttípusra megalkotott mutatókból áll. Ha végignézünk a bőséges indexlistán elsőre az a benyomás alakulhat ki bennünk, hogy osztályszintű indexek a tájak fragmentációjára, a táji szintű indexek pedig a heterogenitás mérésére alkalmazhatóak. A kép ennél jóval árnyaltabb. A foltok persze amerikai logika szerint a legkisebb egységek, azaz ha a mozaikban foltokról beszélünk, akkor a fácieshez, tájelemhez szokott szemléletünknél egy nagyságrenddel nagyobb egységre kell gondolni. Ez ugyan nem feltétlenül jelent gondot, de néhány index használatakor ezt figyelembe kell venni. A táji indexek „tömeggyártása” az 1980-as évek második felében kezdődött, amikor felismerték, hogy a táj mintázatának kvantitatív vizsgálata, és törvényszerűségeinek feltárása, nagyban hozzájárulhat az abban végbemenő folyamatok megértéséhez. Napjainkig sok száz indexet fejlesztettek ki, melyek javarésze erősen korrelál egymással, így sok redundáns adathalmaz született. Ezt a duplázódást a ’90-es évek közepén felismerték, és számos indexet újraszámítottak, ill. átértékeltek (Ritters et. al. 1995). Ezután kb. 2000-től indult a folyamat, mely napjainkig is tart, ahol az alkalmazás-specifikus indexekre tolódott a hangsúly, melyek a mintázatot, mint az ökológiai folyamat részét értelmezik (Rutledge 2003). Az alábbiakban a leggyakrabban használt, ill. azokat a metria alapjait mutatjuk be, melyek kiindulópontjai sok más, magasabb szintű indexnek. A tájszerkezet kvantitatív leírásában több szempont szerint tehetünk különbséget, pl. vektoros, vagy raszteres adatforrások esetén használatosak-e, mely hierarchia szinten alkalmazhatók, vagy éppen az is lehet a kategorizálás alapja, hogy az indexek a táj kompozícióját, összetételét vizsgálják, tekintet nélkül azok térbeli tulajdonságaira, vagy konfigurációját, térszerkezetét (McGarigal and Marks 1995, Gustavson 1998). Egyes szerzők (pl. Rutledge 2003) a folt alakját leíró indexeket is külön csoportban tárgyalják. Az alábbiakban először áttekintjük az alakra vonatkozó mérőszámokat, majd a kompozíciós indexeket, ill. a térszerkezeti indexeket tárgyaljuk. Az első és legkézenfekvőbb tulajdonság a folt alakja. Az alaki indexek a foltok komplexitásának leírására tesznek kísérletet, amelyek fontosak lehetnek bizonyos ökológiai folyamatok szempontjából. Példaként tekinthetjük a tömör alakokat (kör, négyzet), amelyeknek kevesebb élük/határuk van, így a belső-, vagy magterületük (ahová már nem, ill. később érnek el a zavaró hatások) így ellenállóbbak, mint az elnyúló, keskeny alakzatok, ahol szinte nem is találunk magterületet, annak ellenére, hogy a teljes területük nagy is lehet (1. ábra). A foltok alakját kifejező indexek legtöbbje –a régóta használt - a terület és kerület arányból indul ki. Minél összetettebb egy alakzat, annál nagyobb a kerülete, ill. az élhossza, és így nagyobb a kerület/terület arány. Másik megközelítési mód, amikor egy referencia 4
alakzathoz viszonyítjuk a folt alakját, és az attól való eltérést számítjuk. Ennek a módszereknek nagy előnye, hogy az eredményt nem befolyásolja a folt mérete. Ilyen index pl. az alaki index (McCarigal és Marks 1995), mely a folt terület/kerület arányát hasonlítja egy bizonyos alakzat – általában négyzet – konstans terület/kerület értékéhez. Ugyancsak elterjedt módszer a foltok alaki tulajdonságainak mérésére, azok fraktáldimenziója (Milne 1991) amely azt mutatja mennyire szabálytalan a folt alakja. Minél nagyobb a fraktáldimenzió értéke a forma annál összetettebb.
1. ábra Azonos területű, de eltérő komplexitású foltok stabilitása
A foltok stabilitásának vizsgálatában különösen jól használható a magterület index (McCarigal és Marks 1995), mely a folt belső, „zavartalan” részének, és a szélső, diszturbanciákra érzékenyebb rész kapcsolatát írja le. A pufferzóna méretét – ahová még elérnek a külső hatások,– a felhasználó határozza meg, így az index lehetőséget teremt különböző forgatókönyvek szerinti esetek vizsgálatára. Ez is egy tipikusan olyan index melyet kiterjeszthetünk mind osztály, mint tájszintre. Kimondhatjuk, hogy általánosságban igaz az, hogy a szabályos, kevéssé komplex foltok humán eredetűek, míg az elnyúlt lekerekített formák természetes úton alakultak ki. Hasonló következtetések vonhatók le a foltok éleinek keménységéből, ill. puhaságából. Egy kemény, határozott határvonal a legtöbbször szintén az ember kezének nyomait mutatja, míg a lágyabb, nem egyértelmű foltszél – amit ökotonnak is nevezünk – organikus eredetre utal. A fentiek kombinációjaként említhetünk egy művelés alól kivont szőlőparcellát, melynek szabályos alakja mutatja antropogén eredetét, de a szélein betörő szomszédos erdőfolt nyövényzete ellágyítja az éleket. Tehát a foltok alakjának mérésével – az attribútumok ismeretében –, nem csak jelenlegi, hanem múltbéli, vagy éppen várható – mint az az 1. ábrán is látszik – folyamatról kaphatunk képet. A táj kompozíciójának, vagy összetételének metrikái, a fragmentáció alapvető tulajdonságairól adnak képet, vagyis leírják, hogy a mintázatot alkotó foltok és foltosztályok mekkora számban, milyen arányban és mennyire változatosan fordulnak elő a vizsgált területen. Ez igen fontos mutató bizonyos ökológiai folyamatok esetében, mert pl. a legtöbb gerinces faj – így ember is – bizonyos feltélek teljesülése, és a neki megfelelő élőhelyek jelenléte esetén fordul elő, és ennek mértékét jelentősen befolyásolja ezeknek az élőhelyeknek a mérete és száma. A számítások kiindulási alapja, az esetek többségében a foltok, folttípusok (osztályok) száma, és azok területaránya egymáshoz, és a teljes tájegység területéhez viszonyítva. A
5
legegyszerűbb indexek,– csakúgy, mint az alak esetében – szintén egyszerű összegzéseket és aránypárokat jelentenek, mint pl. a folttípusok száma, vagy a típusonkénti átlagos foltméret, ám ezek rendkívül érzékenyek mind a felbontás, mind a foltok számának változására, így – az egyébként a folyamatokat jelentősen nem befolyásoló – kisebb foltok törlése, vagy csatolása, nagyban megváltoztathatja a mérés eredményét. Mindezek feloldására született meg a legnagyobb folt index (Forman 1995; Saura és Martinez-Millan 2001), mely jelzi, hogy az adott osztály legnagyobb foltjának területe, hány százaléka a teljes tájegység területének, így a típusonkénti relatív foltméretet határozza meg. Csakúgy, mint a biológiai ökológiában, ahol a biodiverzitást, mint a területen fellehető fajok számát a jellemezzük, a tájökológiában a tájban előforduló foltok, folttípusok variációira alkalmazzuk a diverzitás kifejezést, amelynek mérésére számos index áll rendelkezésre. Ezek közül az első, és legegyszerűbb a gazdagság, mely a folttípusok számát adja meg, s már ad egy bizonyos rálátást a táj változatosságára. Valamivel több információval szolgál a simaság, amely a különböző foltosztályok relatív gyakoriságát jelenti, s segítségével mérhető bizonyos típusok dominanciája, vagy éppen szétszórtsága, melyek természetesen ellentétes értékű jelenségek. A diverzitás mérésére használt tájindexek metódusai, a közösségi ökológiában már jól ismert metrikák (Shannon-, Simpson-féle index, stb) gondolatmentén haladnak. A dominanciaindexnek – csakúgy, mint a gazdagságnak (richness) – a folttípusok száma az alapja, ám azt a táj összes foltjának függvényében vizsgálja, s kifejezi, hogy egy bizonyos folttípus mennyire uralkodó a tájban. Értéke nő, ha a foltok kevesebb, és csökken, ha több típus között oszlanak meg. Ha pi az i típusú foltok száma, és m a folttípusok száma, akkor az alábbi képlettel számolhatunk: D1 = ln(m) + ∑ pi ln( pi )
(O’Neill et al. 1988)
i
ahol ln(m) a maximális simasági érték m darab típusra (vagyis a foltok m darab osztályban való tökéletes eloszlása), és a summa értéke negatív, így a simaság addig nőhet, míg az index el nem éri a nullát, vagyis a foltok egyenletesen oszlanak el az osztályok között. Mivel minden egyes fajnak más jelenti az optimális feltételeket, jelentkezett az igény olyan mutatók iránt, melyekkel fajspecifikus megközelítésben végezhetők vizsgálatok. A kompozíciós metrikák között ilyen, pl. a Vos (2001) által kidolgozott átlagos eltartóképesség. Segítségével egy faj ismert foltméret igényeit vetíthetjük a területre, s válaszul megkapjuk az adott táj átlagos eltartóképességének értékét a vizsgált jelenségre. Pl. ha tudjuk, hogy egy mókusnak milyen minőségű és mekkora területű élőhelyre van szüksége a zavartalan fejlődéshez, akkor a mutató segítségével megbecsülhető a táj által eltartani képes populáció nagysága, ami a területi tervezés során hasznos információt jelent. Mint látható, a tájindexek nem csupán az alapkutatásokban használhatók, hanem közvetlen, gyakorlati feladatok megoldására is alkalmasak. A tájmintázat térszerkezetének indexei, a foltok, folttípusok egymáshoz, vagy a táj határához viszonyított rendszeréről, eloszlásáról adnak képet. Az alapötlet és az indexek váza a MacArthur és Wilson által 1967-ben kidolgozott sziget-biogeográfiai elveken nyugszik, mely a fajok közötti dinamikus egyensúlyt, és azok elterjedését, ill. kihalását tárgyalja. Számos tényezőt figyelembe vettek, melyek közül pár, már a kompozíciós indexek között is felbukkant (pl. a folt átlagos eltartóképessége), de többségük a szomszédsági viszonyokra és a megfelelő típusok közötti távolságokra épít. Ilyenek, pl. a legközelebbi szomszéd (Hargis et al. 1998; Molianen és Nieminen 2002), mely a legkisebb távolságra lévő, azonos típusú foltokat mutatja, ill. a közelségi index (Hargis et al. 1998; Molianen és Nieminen 2002; 6
Gustavson és Parker 1992), amely segítségével, a felhasználó által definiált távolságon belül eső, azonos osztályú foltok területének összegét és egymástól való távolságát mérhetjük. Mindennek elvi megközelítése a fajok betelepülési (napjainkban inkább az újratelepülési) valószínűségének mérése (ami természetesen nem csak állati és növényi fajokra vonatkozik, hanem az emberre is, amennyiben a foltokra nemcsak mint élőhelyre, hanem mint erőforrásra is tekintünk.). A módszer minden környező – a meghatározott pufferen belül eső – foltra, mint potenciális forrásra tekint, melyek minőségi jelzője a méretük. Az összefüggőségi index (Vos et al.) – mely végeredményben, a funkcionális összeköttetésben álló foltok kapcsolati erősségének mérőszáma – az előbbi módszert kiterjeszti az egész tájegységre, vagyis ahelyett, hogy egy meghatározott fix távolságon belül mérne, az index méri az összes folt hatását a tájban, azok területének és a központi folttól való távolságának függvényében, mint egy inverz exponenciális függvény. Eltérően a közelségi indextől, a konnektivitás figyelembe veszi a kisebb, egymástól viszonylag távol eső – tehát a pufferen kívüli – foltokból való betelepülés lehetőségét is, vagyis a méret, mint minőségi attribútum, nem játszik olyan nagy szerepet. Továbbá a konnektivitási index hasznossága abban is megmutatkozik, hogy – eltérően a legközelebbi szomszéd indextől – faj- és folyamat-specifikus függvényeket használ, tehát szintén közvetlen gyakorlati alkalmazása lehetséges, amennyiben bizonyos fajok túlélési esélyeit kívánjuk vizsgálni, ill. modellezni, vagyis pontosabb és megbízhatóbb eredményeket kapunk, hiszen egy madárnak egészen más feltételek jelentik a kapcsolat és az átjárhatóság biztosítását, mint egy rókának, vagy akár egy pataknak. Ugyancsak a tájelemek kapcsolódásait vizsgálja az elszigetelt foltok konnektivitási indexe (Kininmoth et al.). Csakúgy, mint a közelségi index estében itt is egy központi folt köré vont övezeten belül végzi a méréseket, ám metódusa már eltérő. Meghatározott számban és sűrűséggel, de véletlenszerűen pontokat rak mind a központi, mind a környező foltokba, majd méri a pontok közötti távolságot, és a végén összegzi azt. A módszer előnye, hogy a foltok alaki és térbeli elhelyezkedésének tulajdonságait (pl. alak, méret, tájbéli pozíció, stb.) egyaránt figyelembe veszi, sőt a felhasználó maga is hozzáadhat további változókat, ha úgy ítéli, hogy azok a mérés szempontjából fontosak lehetnek (pl. uralkodó szélirány, besugárzás, stb.). A fentiekben leírt indexek egy folt és annak távolsági kapcsolataira építettek. A következőkben említésre kerülő mérőszámok a teljes táj mintázatát, annak össz-komplexitását egyszerre vizsgálják. Ezek között talán a leggyakrabban használt, ám ugyanakkor elég korai metria, a raszteres környezetben alkalmazható diszperzió, mely egy osztályon belül vizsgálja a foltok elhelyezkedését egymáshoz képest, más szóval megmutatja, hogy adott típusú források mennyire vannak csoportosulva, milyen távol vannak egymástól a tájban. Kiindulási alapja, a már említett legközelebbi szomszéd távolsága, s számítása a következő: 1 ni D N = ∑ hi ni i ahol hi egy i osztályú, s a hozzá legközelebb eső azonos osztályú folt éleinek távolsága, és ni pedig a szomszéddal rendelkező foltok száma. Mint látható, ez egy tipikusan osztály szintű index. Igaz, átlagolással ki lehet terjeszteni tájszintre, azonban ez nem szerencsés, sokkal inkább a következő, kimondottan tájszintre kifejlesztett metria alkalmazása. A asszociációs index (Li és Reynolds 1993) utal arra, hogy adott típusok milyen mértékben, ill. gyakorisággal fordulnak elő egymás mellett, tehát a tájban mennyire valószínű, hogy egy i típusú folt mellett j típusú foltot találunk. Pl. egy külvárosban milyen eséllyel vásárolhatunk erdőfolttal határos telket. Az index egy un. illeszkedési mátrix (Q) alapján számítható, melyben Qij az i típusú cellák azon részét jelenti, melyek j típusú cellákkal szomszédosak, ebből: 7
m
m
c = K max + ∑∑ (Qij ) log(Qij ) i =1 j =1
ahol Kmax=2m log(m) és a maximális értéke a ( Qij ) log( Qij ) összegzésnek. Az összeg értéke
negatív, és a max. elterjedtségtől való eltérést adja meg. A Kmax, az m különböző értékeivel normalizálja az egyenletet, így ha m=1, vagyis csak egy darab folttípus van, akkor c értéke 0. Azonban, ha m ≥2, akkor az egyre nagyobb értékek fogják jelezni az egyre nagyobb térbeli csoportosulást. Tehát, ha a c értéke kicsi, akkor a foltok, a táj minden szegletében szét vannak szóródva. Hasonló metódusú és ugyancsak raszteres index a Fragstat által is kínált összevegyülés/egymásmellettiség (McCarigal és Marks 1995), mely – ellentétben az asszociációval – nem pixelek határosságát számítja, hanem a foltokét, melynek alkalmazhatóságára fentebb már utaltunk. Az asszociációval szemben több kifogás is felmerült, miszerint rendkívül függ a felbontástól és az osztályok számától, de még a felvétel tájolásától is, s egyes estekben ellentétes értelmű eredményeket produkál; pl. alacsony értéket egy igen jól csoportosult területen, amire Frohn példákat is említett, s egyúttal egy új indexet is. Ez volt az felbontásegységenkénti foltszám (Frohn 1998), ami áthidalja az asszociáció méretarány és felbontásfüggőségét azzal, hogy tartalmaz egy olyan tényezőt, amely figyelembe veszi a mindenkori felbontás egységét. Jaeger (2000) szintén előállt két alternatívával. Az aggregációs index összehasonlítja a közös élek számát a lehetséges összes közös él számával, így méri az aggregáció fokát egy bizonyos osztályon, melynek értéke 0 (nincs közös él) és 1 (a lehetséges közös élek maximuma) között vehet fel értéket. Ha összegezzük az indexek értékét, és súlyozzuk a folttípus területarányával a teljes területhez képest, megkapjuk a tájegység aggregációjának mértékét, ami változik a térbeli felbontással, de csak tájszinten. Az egyes osztályok eredményeit nem befolyásolja egy másik osztályban bekövetkezett változás, azonban ennek ellenére előfordulhat, hogy különböző mintázat azonos indexértéket mutat. Az említett másik index, a felosztás foka nevet viseli, s annak valószínűségét mutatja, hogy két véletlenszerűen kiválasztott térbeli pont nem ugyanabban a foltban fordul elő. Gyakorlati lehetősége abban áll, hogy választ ad a „mi a valószínűsége, hogy két faj ugyanabban a foltban fordul elő?” kérdésre. Mint az már a fentiekben említett néhány példából is kiderülhetett, a táji metriák alkalmazási területei igen sokrétűek lehetnek. Mégis, az eddigi kutatásokat besorolhatjuk néhány csoportba. Ezek közül az első – mint minden tudományos módszer esetében – az alapkutatásokhoz kapcsolódik, vagyis a táj mintázatát megérteni igyekvő vizsgálatokhoz. Ugyancsak sok munkát találunk, különböző területegységek mintázatának összehasonlító vizsgálata terén is. Ez segíthet a tájtípus kategóriák felállításában, ill. a már létező hipotézisek pontosításában, vagy éppen különböző típusú foltok komplexitásának vizsgálatában. Olyan kérdésekre kaphatunk választ, mint pl. „Különbözik-e – s ha igen mennyiben –, az erdőfoltok komplexitása a legelők foltjainak komplexitásától?”. A harmadik csoportba, a már alkalmazott kutatásnak számító, s a tervezésben hasznosított lehetséges szcenáriók felállítását sorolhatjuk (pl. Meyer 1997). Ezek segítségével modellezhetjük a tájban végzett beavatkozások lehetséges következményeit.
8
Kvantitatív mintázatelemzés néhány vitatott kérdése
A térbeli mintázatok, ill. a tájak térbeli heterogenitása tehát sok számszerűsíthető módon elemezhető. Mind elvi, mind gyakorlati szempontból több, gondot okozó kérdéssel kell azonban megküzdeni. Elvi kérdés, hogy a jellemzően természetes körülményekre érvényesként elfogadott paraméter- és modellrendszer milyen mértékben alkalmazható az átalakított természeti környezet felszíneire. Azt korábban jeleztük, hogy a modell arra épül, hogy kapcsolat van a tájban lezajló folyamatok és a mintázat között. Ez természetesen elsősorban természetes körülmények között tud érvényre jutni. Újabban azonban azt látni, hogy tanulmányok tucatjai jelennek meg, amelyekben nem természeti felszíneken végzik el az elemzést (pl. területhasznosítás példáján alkalmazzák). A mérés persze ebben az esetben is elvégezhető, csak a levonható következtetések vesztik el eredeti alapjukat, ebben az esetben, a téregységben lezajló geoökológiai folyamatokra kevés következtetést vonhatunk le (Meyer 1997). Elméleti gondot jelent, hogy a tájban észlelhető jelenségek komplexek, azaz amit észlelünk több tényező kölcsönhatásának integrált eredménye. Azaz a mérések eredménye mindig integrált egységre vonatkozik. Az már más, és komoly apparátust megmozgató kérdés, hogy a tájalkotó tényezőkben fellelhető mozaikosság, mintázat miként integrálódik a megfigyelhető és mérhető foltokba, táji egységekbe. Más szavakkal a talaj, vízellátottság, domborzat számértékekkel jellemezhető mintázata, miként ismerhető fel a komplex, foltmegjelenésű tájegységben és mennyire őrződnek meg a számszerű értékek. A táji mintázat kvantifikációjánál nehézséget okoz, hogy indikátorai – mint jeleztük – gyengén definiáltak (pl. korrelálnak), és nincs általánosan használható indikátor gyűjtemény sem. A megvalósítás alatt álló SPIN (Spatial Indicators for European Nature Conservation) projekt, illetve segíthet az IDEFIX rendszer (Indicator database for Scinetific Exchange) – mindkettő salzburgi Egyetem – segítséget nyújthat a rendszer összeállításában. A folt (patch) szakmai tartalma vita tárgya, leginkább abból a szempontból, hogy lévén a legkisebb elemzési mérték, hogyan viszonyul meglévő ökotóp, fácies, landscape element egységekhez. Az igazi kérdés az, hogy a többi egységhez hasonlóan a foltok, nagyobb méretüknél fogva, homogén egységként kezelhetőek-e? Ma leginkább a foltokat homogén belső tartalommal rendelkező egységeknek tekintik, de többen számolnak a foltok belső tagozódásával (ekkor persze nem a legkisebb homogén egység). A méretarány kérdése régóta tárgya a tájökológiai vizsgálatoknak (pl. Leser 1991), az alapvető kapcsolatokat itt ismerjük, a távérzékelési technika csak erősítette ezen megállapításokat. Jól bizonyítható, hogy pl. az elemzés alapjául választott felbontás (pixel méret) nagyon befolyásolhatja a pixel nagyság és bármely más változó közti kapcsolatot. Különös figyelmet kíván a méretarány helyes megválasztása a folyamtok előre jelezhetősége is bajos lehet. A GIS alkalmazása tette lehetővé igazán, hogy a tájmetria módszerit használjuk. Blaschke, T., Lang, S. mutatnak rá több példát is, hogy a természeti és a részben átalakított természeti táj részleteit nehezebb felismerni egy távérzékelt felvételen, mint a homogénabb megjelenésű antropogén elemeket, ahol a határok felismerhetőek, és innen a forma könnyebben azonosítható (pl. utak, házak). Utóbbiak automatikus felismerésére sok módszer ismert, a természetes jelenségekre nincs működő módszer (mintázat, illetve alakfelismerő rendszer), sőt az elméleti alapok is ingatagok. A számítások elvégzésére több program is rendelkezésre áll, ismert és széles körben alkalmazott a Fragstat (www.umass.edu/landeco), amely ArcInfo-s, ill. ArcView-s alap
9
mellett biztosítja az értékeket, de ismert az ESRI Patch Analyst programja is (www.esri.com), itt azonban több paraméter esetén hibás számolással szembesültünk. Megoldásra váró feladatok
A táji metria a tájat a foltok egymásra ható mozaikjaként jeleníti meg. Elemzésére a GIS is sok eszközt biztosít. Egyesek a tájtérképezés oldaláról is fontosnak tartják a táj mintázatának elemzését. Az alapvetően a táji funkciók elemzésére összpontosító német iskolán (Bastian. – Schreiber 1999) is megjelent a módszer használata és azzal kapcsolatban hangsúlyozzák fontosságát, hogy a tájszerkezetet a környezetminőség alapvető fontosságú kérdésének tekintik. Ha meggondoljuk, hogy a piaci körülmények közötti tájhasználat 100 éve komoly konfliktusban van a természet és környezetvédelemmel, táji értékmegőrzéssel, a fenntartható tájhasználattal, akkor könnyen érthető az álláspont. A táj metrikus elemzésében kitüntetett szerepet kaphatnak annak a kérdésnek a vizsgálata, hogy a mintázatok és az ökológiai folyamatok hogyan kapcsolódnak össze, tisztázásra vár többek között, hogy - a szubsztrátum (a tájalkotó tényezők) mintázatai miként integrálódnak és miként formálnak táji alakzatokat, - mennyire ismerhetők fel az elsődleges tényezők mintázatai az integrált táji alakzatokban, a táji mintázat-rendeződések hogyan interferálódnak, - a különböző antropogén hatások miként változtatják meg a mintázatot, milyen a táji metrikában is jelentkező módosító hatásokat lehet felismerni , - a táji szerkezet miként hat a táji folyamatokra, - a tájhasználat/mintázat optimalizálása stb. A koncepció rohamléptekkel fejlődik. Ma a metria technikai fejlesztése helyett a metrika, ill. a táji vonatkozások megértése a cél. Az antropocentrikus mintázat szemlélet helyett ökocentrikus (organizmus centrikus) mintázat értelmezés a jellemző (a sas, a róka más mintázatot lát a tájból, mint az ember). Az elemzések a mintázatot jellemezően egy időpontban, statikus adatként kezelik, napjainkban a legtöbben az időhorizontok, a változások elemzésének fontosságára hívják fel a figyelmet, azaz a mintázatok statikus modelljét dinamikus modellre javasolják fejleszteni. (Így térnek vissza a vizsgálatok majd a „megszokott” mederbe, s válik strukturálisból a funkcionálissá a tájszerkezet vizsgálat). Irodalom • • • • •
Bastian, O. Schreiber, K_F. 1999. Analyse un dökologische Bewertung der Lnadschaft. Spektrum, Heidelberg, p. 564 Blasche, T. – Hay, H. 2002. Object-oriented analysis and scale-space: theory amd methods for modeling and evaluating multiscale landscape structure. Ecologocal Modelling 7. pp. 34-45. Csorba P. 1999. Tájszerkezeti változások a Bodrogkeresztúri félmedencében. Földr. Közlemények 1999. 3-4. pp. 109-128. Forman, R. T. T., and M. Godron. 1986. Landscape Ecology. John Wiley & Sons, New York. 619 pp. Forman, R.T.T. 1995: Land mosaics: the ecology of landscapes and regions. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
10
• • • • • • •
• •
• • • • • • • • • • •
• • • •
Frohn, R.C. 1998: Remote sensing for landscape ecology: new metric indicators for monito ing, modeling, and assessment of ecosystems. Lewis Publishers, Boca Raton, Florida. 99 p. Gustafson, E. J., and G. R. Parker. 1994. Using an index of habitat patch proximity for landscape design. Landscape and Urban Planning 29:117-30. Gustafson, E.J. 1998: Quantifying landscape spatial pattern: what is the state of the art? Ecosystems 1:143.156. Hansen, A., and F. di Castri (eds). 1992. Landscape Boundaries. Springer, New York. Hargis, C.D.; Bissonette, J.A.; David, J.L. 1998: The behavior of landscape metrics commonly used in the study of habitat fragmentation. Landscape Ecology 13: 167.186. He, H. S., B. E. DeZonia, and D. J. Mladenoff. 2000. An aggregation index (AI) to quantify spatial patterns of landscapes. Landscape Ecology 15:591-601. Jaeger, J.A.G. 2000: Landscape division, splitting index, and effective mesh size: new measures of landscape fragmentation. Landscape Ecology 15: 115.130. Kevei F-né 2001. Tájszerkezeti vizsgálatok a tájökológiában. In: Becsei J. A magyar társadalomföldrajzi kutatás gondolatvilága. Szeged pp.85-94. Kininmoth et al. in Daniel Rutledge: Landscape indices as measures of the effects of fragmentation: can pattern reflect process? March 2003, New Zealand Department of Conservation, http://www.csl.org.nz Leser, H. 1991. Landschaftsökologie. Ulmer, Stuttgart p.647 Lóczy D. 2002. Tájértékelés, földértékelés. Dialóg Campus, Budapest-Pécs, pp. 227236. Mezősi G. 2003. A tájtervezés és a földrajzi kutatás. In Csorba P. Környezetvédelmi Mozaik, Debrecen pp. 181-191. Marosi S. 1981. Tájkutatási irányzatok, tájértékelés, tájtipológiai eredmények. MTA FKI Elmélet-Módszer-Gyakorlat 35. p. 119 Mezősi G. – Rakonczai J. (szerk.) 1997. A tájökológiai tréképezés elmélete és gyakorlata. Szeged, p 121 McCarigal, K.; Marks, B.J. 1995: FRAGSTATS: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. US Department of Agriculture, Forest Service, General Technical Report PNW-GTR-351. McCarigal, K.; Cushman, S.A.; Neel, M.C.; Ene, E. 2002: FRAGSTATS: Spatial pattern analysis program for categorical maps, version 3.0. University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts. Meyer, B. 1997. Landschaftsstrukturen und Regulationsfunktionen in Intenzivagrarlandschaften. UFZ Bericht 24., Leipzig, p. 223 O.Neill, R.V.; Krummel, J.R.; Gardner, R.H.; Sugihara, G.; Jackson, B.; DeAngelis, D.L.; Milne, B.T.; Turner, M.G.; Zygmunt, B.; Christensen, S.W.; Dale, V.H.; Graham, R.L. 1988: Indices of landscape pattern. Landscape Ecology 1: 153.162. Moilanen, A.; Nieminen, M. 2002: Simple connectivity measures in spatial ecology. Ecology 83: 1131.1145. Naveh, Z. - Lieberman, A.S.1984. Landscape ecology. Springer, New York, p. 355 Ritters, K. H., R. V. O'Neill, C. T. Hunsaker, J. D. Wickham, D. H. Yankee, S. P. Timmins, K. B. Jones, and B. L. Jackson. 1995. A factor analysis of landscape pattern and structure metrics. Landscape Ecol. 10: 23-40.
11
•
• • •
• •
Rutledge, D. 2003. Landscape indices as measures of the effects of fragmentation: can pattern reflect process? March 2003, New Zealand Department of Conservation, http://www.csl.org.nz Saura, S.; Martinez-Millan, J. 2001: Sensitivity of landscape pattern metrics to map spatial extent. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 67: 1027.1036. Turner, M. G. 1989. Landscape ecology: the effect of pattern on process. Ann. Rev. Ecol. Syst. 20:171-197. Turner, M.G.; O.Neill, R.V.; Gardner, R.H.; Milne, B.T. 1989: Effects of changing spatial scale on the analysis of landscape pattern. Landscape Ecology :153.162. Turner, M. G. 1990. Spatial and temporal analysis of landscape patterns. Landscape Ecology 4:21-30. Vos, C.C.; Verboom, J.; Opdam, P.F.M.; Ter Braak, C.J.F. 2001: Toward ecologically scaled landscape indices. The American Naturalist 183: 24.41.
12
