NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM SAVARIA EGYETEMI KÖZPONT TERMÉSZETTUDOMÁNYI ÉS MŰSZAKI KAR BIOLÓGIA INTÉZET
ÁLLATÖKOLÓGIAI VIZSGÁLATOK (GYAKORLAT)
É
2
3
2
4
1
5 6
7
ÖSSZEÁLLÍTOTTA: GYURÁCZ JÓZSEF, SZINETÁR CSABA Az 1., 2., 3. fejezetek Lengyel Szabolcs (Debreceni Egyetem) munkája alapján SZOMBATHELY 2009
1. A biológiai vizsgálatok általános menete
Modellezés
Megfigyelés, elővizsgálat ↓ Kérdésfeltevés ↓ Hipotézis ↓ Predikció ↓ Adatgyűjtés ↓ Értékelés
1.1. Megfigyelés vagy elővizsgálat •
tárgya: folyamat vagy mintázat
•
lépték-függő
•
“Mit figyelünk meg?” – lényeges és ténylegesen létező folyamatok vagy mintázatok
1.2. Kérdésfeltevés •
a jó kérdés: - lényegi (esszenciális) - nem túl általános, de nem is túl specifikus - egyszerű kérdő mondat - világos, logikusan következő
•
az ökológia két alapvető kérdéstípusa:
- referenciális jellegű deviációs alapkérdések: - Hol? Mikor? Mennyi? → LEÍRÓ vizsgálatok - kauzális jellegű kényszerfeltételi alapkérdések: - Miért?, Hogyan? → HIPOTÉZIS-TESZTELŐ vizsgálatok 1.3. A hipotézis • •
≈ háttérmagyarázat, feltevés A gondolatmenet 1. jelenség megfigyelése 2. az összes, egymást kölcsönösen kizáró hipotézis megfogalmazása 3. mindegyik hipotézisre vizsgálat 4. az(oka)t a hipotézis(eke)t, melye(ke)t nem tudunk megcáfolni, “igaz”-nak fogadjuk el
•
A jó természettudományos hipotézisek: - megcáfolhatóak
- egymást kölcsönösen kizáróak - belőlük egy vagy több predikció vezethető le - egyszerűen vannak fogalmazva Az alkalmazás korlátai: - igazi háttérmagyarázat nem szerepel a hipotézisek között - tér- és/vagy időbeli korlátok - a háttérmagyarázatok nem egymást kölcsönösen kizárók, egyszerre több háttérmagyarázat is érvényes lehet - háttérmagyarázatok függnek egymástól - a hipotéziseket nem lehet cáfolni, csak valószínűségekkel jellemezni •
Tanulság - megcáfolható hipotézisek - minden lehetséges hipotézist vegyünk sorra - MI A KÉRDÉS?, MI A HIPOTÉZIS?
1.4. Predikció •
állítás, mely:
- a hipotézisből logikusan következik - statisztikailag tesztelhető
- Melyik változó fontos a rendszerben? → biológiai tartalom - Mely változókat és hogyan hasonlítunk össze? → statisztikai tartalom •
- biológiai hipotézis = háttérmagyarázat - statisztikai hipotézis: két állítás - nullhipotézis, H0: egyik mennyiség = másik mennyiség - alternatív hipotézis, HA: egyik ≠ másik
•
statisztikai tesztek működése: x y H0: x = y HA: x > y adatok → teszt-statisztika számítása (képlet) → → p-érték (szignifikancia-szint ≈ H0 támogatottsága)
• •
ha p értéke nagy (> 5%) → H0 támogatottsága magas → tapasztalt különbség csak a véletlen műve ha p < 5% → H0 támogatottsága alacsony → különbség nem csak a véletlen műve, hanem „lényeges” (szignifikáns) → HA-t fogadjuk el
1.5. Adatgyűjtés •
lépései: 1. Fontos változók azonosítása 2. Mintavételi módszer kiválasztása 3. Szükséges mintanagyság meghatározása 4. Mintavétel 5. Adatok rendszerezése, feldolgozásra előkészítése
1.5.1. A változók kiválasztása • •
változó(k): mért mennyiség(ek) típusai: - folytonos vagy diszkrét - nominális, ordinális, intervallum- vagy arányskálán mérhető
Skála Nominális Ordinális Intervallum
Arány
•
Definíció • kvalitatív, nevekből áll • nincs rangsor • kvalitatív, rangsor lehetséges • értékek közti távolság tetszőleges • kvantitatív, rangsor, értékek közti különbség mutatja a távolságot • önkényes nulla pont • arányok nem értelmezhetők • kvantitatív, rangsor, értékek közti intervallum mutatja a távolságot • valódi nullapont • arányok értelmezhetőek
Hány változót mérjünk? o „mindent mérjünk” o „ne mérjünk semmit”
1.5.2. A mintavételi módszer kiválasztása • •
mérésnél figyelembe kell venni: - skála-függés - mérési hiba specifikumok: ld. később
Példák ivar, betegség agresszivitás: erős, közepes, gyenge hőmérséklet (°C), IQ
testsúly, magasság, életkor
1.5.3. A mintavétel • • • • •
ha nem tudunk minden objektumot mérni statisztikai populáció: az összes vizsgálati objektum, melyre eredményeink vonatkoztathatóak ( ≠ biológiai populáció!) → pontosan tisztázandó!!! minta: a populációnak az a része, melyet valóságban is mérünk o statisztikai minta (mérések → adathalmaz) o fizikai minta (pl. talajminta) mintavételi egység: amin a mérés fizikailag történik a mintavétel alapszabályai:
1. RANDOMIZÁCIÓ (VÉLETLENSZERŰ VÁLASZTÁS) - cél: a statisztikai populáció tagjai egyenlő eséllyel kerülhessenek a mintába - torz a minta, ha bizonyos egyedek - nagyobb valószínűséggel kerülnek a mintába, mint mások - bekerülése befolyásolja más egyedek bekerülését - a reprezentativitás legfőbb biztosítéka - használható zavaró tényezők, tendenciák hatásának kiszűrésére (pl.: napszakos, évszakos v. térbeli különbségek) - randomizálás menete: Pl.: hét békából három kiválasztása: 1. békák megszámozása (1-7):
2. random számok táblázata (részlet): ... 81940 06428 ... 3. minta meghatározása: 1., 4., 6. 2. ADATPONTOK FÜGGETLENSÉGE - mintavétel egység ≡ statisztikai populáció egyede - következmény: o egyik egység mintába kerülését a másik egység mintába kerülése nem befolyásolja o nincs kapcsolat az egyes mintavételi egységek között Pl.: kísérleti patkányok agresszivitása: - „verekedőseket” választjuk - véletlenszerűen választunk
3. STANDARDIZÁLÁS - egy változó bizonyos szinten való tartása - pl. napszakos, évszakos, térbeli stb. különbségek kiiktatására - zavaró tényezők: - standard szinten tartás (érvényesség↓, kivitelezhetőség↑) - randomizálás → előre tisztázni kell! 4. ISMÉTELT MÉRÉS - „egy mérés nem mérés” → ismételt mérés → statisztikai minta - mérés hibája becsülhető - mérés pontossága: - precizitás: ismételt mérések közelsége - akkurátusság: mért és valós érték közelsége - ismételhetőség: - saját kutatásunkon belül, időben és térben - más kutatások számára, időben és térben •
Miért elengedhetetlenül FONTOS a fenti szabályokat betartani?
- ha nincs randomizálás: → torz minta → tendencia → „furcsa” eredmények - ha az adatok nem függetlenek: elnagyolt mintaelemszám → lényeges (szignifikáns) különbséget kaphatunk ott, ahol valójában nincs 1.5.4. Mintanagyság meghatározása 18
négy módszer : - tapasztalat - statisztikai teszt erősségének meghatározásával (ld. később) - faj-minta görbe alapján:
Kumulatív Fajok Új fajok Kumulatív terület (m2) száma száma fajszám 20 3 3 3 40 4 2 5 60 5 1 6 80 3 2 8 100 4 3 11 120 4 1 12 140 4 2 14 160 3 0 14 180 5 1 15 200 4 0 15
16 14 Kumulatív fajszám
•
12 10 8 6 4 2 0 20
60
100
140
180
Kumulatív terület (m2)
Minta száma
Testtömeg (g)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10,9 6,7 4,9 14,7 12,3 3,9 11,7 7,7 7,3 10,9
Kumulatív átlagos testtömeg 10,9 8,8 7,5 9,3 9,9 8,9 9,3 9,1 8,9 9,1
Kumulatív átlagos testtömeg (g)
- a mért paraméter változási görbéje alapján:
12 11 10 9 8 7 6 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
Minta száma 1.5.5. Adatok összerendezése és számítógépre vitele • •
ne az eredeti adathordozókkal dolgozzunk (másolatok) adatok számítógépre vitele, tárolása (+ biztonsági másolatok)
1.6. Értékelés •
•
•
statisztikai módszerek: o az adatok kvantitatív leírására és összegzésére o következtetések levonására o adatokban levő különbségek és tendenciák objektív értékelésére kétféle megközelítés: - exploratív elemzés: - adatok „felderítése”, ábrázolása - leíró statisztikák számítása: átlag, medián, szórás, variancia, konfidencia intervallum stb. - konfirmatív („megerősítő”) elemzés: - predikciók, különbségek, tendenciák vizsgálata statisztikai tesztek általános működése: mindig a nullhipotézist (H0-t) teszteljük, pl.: két minta átlagának összehasonlítása x 1. H0: x = y y HA: x > y 2. adatok → teszt-statisztika → p (valószínűség) 3. p: szignifikancia-szint, H0 támogatottsága, a döntéshozatal alapja, kritikus értéke: 0,05 ha p > 0.05 → H0-t elfogadjuk ha p < 0.05 → H0-t elvetjük
H0 igaz jó döntés ☺ elsőfajú hiba: α
H0-t megtartjuk H0-t elvetjük
H0 hamis másodfajú hiba: β jó döntés ☺
α (elsőfajú hiba valószínűsége) → p (szignifikancia-szint) •
•
a teszt menete: - kézzel: követni a “receptkönyveket” - komputerrel: 1. adatbevitel, adatrendezés, előkészítés 2. adatfile → statisztikai program 3. a teszt meghatározása, program futtatása 4. eredmények vizsgálata és interpretálása Mitől függ, hogy egy különbség szignifikáns? - szórástól → - mintaelemszámtól (ha ↑, akkor a szórás↓) - statisztikai próba érzékenységétől
• statisztikai tesztek két nagy csoportja: - parametrikus próbák: - populációs átlag becslése → alapfeltétel a normál eloszlás és a varianciák homogenitása - érzékenyebbek - nemparametrikus próbák: - nem becsülnek paramétereket → kevesebb feltétel - kevésbé érzékenyek • minden statisztikai próba feltétele: - a random mintavétel - az adatpontok függetlensége • statisztikai tesztek típusai: - átlagok összehasonlítására - két vagy több változó közötti kapcsolat vizsgálatára - eloszlások, gyakoriságok összehasonlítására, illeszkedésvizsgálat Alapvető biológiai megközelítések: • megfigyelés (nincs beavatkozás) * • kísérlet (beavatkozás, manipuláció) * • modellezés (logikai absztrakció) • evolúciós összehasonlítás (több faj, általános tendenciák) 2. A MEGFIGYELÉS
MÓDSZER
2.1. A megfigyelés • • • •
megfigyelés a legáltalánosabb értelemben nem történik beavatkozás a rendszerbe, nem kontrollálunk egy tényezőt sem, pusztán adatgyűjtés történik hagyományos, gyakori, könnyen kivitelezhető megfigyelés vagy kísérlet? – Példa: hegyi kecske és fafaj elterjedése
Szempont Manipuláció Kezelés Kutatói irányítás Független változó Függő változó Statisztikai elemzés Elemzés módja Ok-okozati viszony Magyarázó erő Prediktív erő Költségigény Munkaigény
Megfigyeléses módszer Nincs Nincs Minimális Kecskék száma - folytonos Facsemeték száma - folytonos Kevésbé érzékeny tesztek Korrelációanalízis Nem állapítható meg Kicsi Minimális Kicsi Kicsi
• belső érvényesség és külső érvényesség 2.2. A megfigyeléses módszer néhány jellemzője • • •
•
a mintavétel alapvető szabályai érvényesek (randomizáció, függetlenség, standardizálás, ismételhetőség stb.) mintavételi stratégia (kutatási terv) kidolgozása, megvitatása, átdolgozása → munkaterv → meg kell előznie az aktuális adatgyűjtést! adatgyűjtés megfigyeléssel: - legyen időnk a tervezésre és a terepen előre nem látható akadályozó tényezőkre is - ne legyenek prekoncepcióink, legyünk elfogulatlanok - felejtsük el a tervet, a „bizonyítani” kívánt hipotézist speciális mintavételi módszerek: ld. később
2.3. A megfigyeléses módszer az ökológiában •
hazai, egyed feletti szerveződési szintekkel foglalkozó biológia részei: - szünfenobiológia: LEÍRÓ jellegű, megfigyeléses megközelítés (fenológia, chorológia, etológia) - (másik terület): OK-OKOZATI összefüggések, kísérletes módszerek (ökológia, viselkedésbiológia)
3. A TEREPI KUTATÁSOK JELLEGZETESSÉGEI 3.1. Terepi kutatások általában • • • •
terep: számos tényező hat, minden mindennel összefügg → nehéz az egyes hatásokat és okokat azonosítani a kutatás eredményessége nagyban függ a körülményektől (időjárás stb.), és jelentős a kutatón kívüli okok szerepe megfelelő tervezéssel a bizonytalanság csökkenthető természetvédelmi kutatások tagolása: o leíró, lajstromozó, állapotfelmérő, monitoring jellegű kutatások o hatás-vizsgálatok (pl. természetvédelmi kezelés és élőhelyrekonstrukciók) o oknyomozó, feltáró jellegű kutatások
3.2. Az élőhelyek általános vizsgálata •
makrohabitat (közösség) és mikrohabitat (faj vagy populáció)
•
élőhely-szintű vizsgálatok alkalmazása: o ökológiai alapkutatás o alapállapot-felmérés és monitoring o természetvédelmi kezelés (prezerváció, konzerváció) o környezeti hatásvizsgálat o természeti erőforrás-használat • vizsgált jellemzők: o földrajzi helyzet o topográfia o egyéb térképi információk (pl. vízrajz stb.) o geológiai jellemzők (pl. alapkőzet stb.) o éghajlat, mezoklíma, mikroklíma • élőhelytípusok, zonáció és rétegződés • élőhelyek diverzitása: H = –Σpi log pi, (pi: „i” élőhely relatív borítása) 3.2.1. Éghajlat-elemzés • •
vizsgált jellemzők: fényintenzitás, hőmérséklet, napsugárzás, szélsebesség, csapadék, páratartalom feljegyzésük fontos lehet, hiszen a növények életfunkcióit és az állatok viselkedését – s ily módon a mintavételt is – jelentősen befolyásolhatják
3.2.2. Szubsztrát-elemzés • • • • •
talaj (szárazföld) és alzat (vizek) talajfúrók, speciális vízi alzatfúrók friss minták vagy (tömegállandóságig) szárított minták alapkőzet, talajprofil (rétegek: 0, A, B, C, átmenetek stb.) talaj tömege, nedvességtartalma, szervesanyag-tartalma (szervesanyag-formák), denzitása, frakciói (részecskeméret)
3.2.3. Vizes élőhelyek • • • • •
fizikai és kémiai tényezők fontossága az előtérben (komplexitás) álló és folyó vizek oligotrofikus, mezotrofikus, eutrofikus időszakos (eusztatikus, szemisztatikus, asztatikus, efemer), állandó lényeges információk: o időbeli és térbeli információk o fizikai környezet (hőmérséklet, áramlási sebesség, turbiditás, átlátszóság, vezetőképesség stb.) o biológiai komponensek (fitoplankton, makrofiták, zooplankton, makroszkopikus gerinctelenek, halak stb.) o szennyezettség (ipari, kommunális, mezőgazdasági) o biológiai indikátorok: - faj-szintű diverzitás (gyors becslés) - biokémiai ill. kémiai oxigén-igény (BOI, KOI)
3.2.4. Az élőhely-szintű vizsgálatok eszköze, a térinformatika • •
földrajzi információs rendszer = térbeli adatok + attributum-adatok térbeli adatok: o georeferált pontok, vonalak, poligonok (vektoros):
•
•
•
o georeferált képek (raszteres) attributum-adatok: térbeli adatokhoz rendelt o tulajdonságok (pl. száraz gyep, mocsár, erdő stb.) o adatok (pl. foltméret, tagoltság stb.) feltehető kérdések: o Hol mi van? o Mi hol van? példa: Egyek-Pusztakócsi mocsárrendszer (HNP) térinformatika egyéb alkalmazásai: o mozgáskörzet-elemzés → élőhely-választás (pl. fészkelőhely-preferencia) o populációméret-becslés a terület és denzitás ismeretében o fajok/populációk elterjedési területének elemzése o térbeli és időbeli (pl. szezonális) változások nyomonkövetése o táj-ökológiai elemzések: élőhely-szerkezetek, mozaikosság
3.3. Az élőlények mintavételezésének főbb módszerei 3.3.2. Terepi vizsgálatok (nem csak) növényeken 1. Közvetlen számlálás • • • •
•
alap-mérések populációkon és közösségeken: denzitás, gyakoriság, borítás, biomassza → további fontos változók: populáció eloszlása, faj-szintű diverzitás, produkció (termelés) minden egyedek megszámlálása: census (ritka), ha ez nem lehetséges → mintavétel ha mintavétel alul- vagy felülbecsli a vizsgált jellemzőt, a minta torzul denzitás: egyedek területre v. térfogatra vonatkoztatott „sűrűsége”, egyedszáma egy populáció esetén: o abszolút denzitás: egyedszám per összterület o ökológiai denzitás: egyedszám per alkalmas élőhely területe abundancia: területre v. térfogatra vonatkoztatott egyedszám egy közösség esetén
2. Kvadrát-mintavétel • • • • • •
•
ismert területű négyszögben, ált. négyzeten belül zajlik az egyedek számlálása, esetleg mérése vízben vagy talaj esetén: ismert térfogatban számlálás adott élőhelyen megfelelő számú, random kiválasztott kvadrátban ismételjük a számlálást leggyakrabb (szárazföldi) növények esetén, ekkor gyakran hasznos, ha a kvadrát téglalap alakú megfelelő méret: ideális esetben fajszám-terület kumulatív görbék alapján határozzuk meg, gyepek: 2×2 m, erdők: 10×10 m kvadrátok kijelölése: o standard módon (pl. hálózatban) o randomizálás (NE befolyásolja a kvadrát helyét, hogy mennyire „jellemző” az adott helyen a növényzet!) random pont lesz a kvadrát közepe kvadrát sarok-koordinátáinak kiválasztása random számok táblázatából adatok és számítások: o denzitás: Di = ni / A o relatív denzitás: RDi = ni / Σn
•
o gyakoriság: fi = ji / k, ahol ji: azon minták száma, melyekben i faj előfordul, k: összes mintaszám o relatív gyakoriság: Rfi = fi / Σf, ahol Σf: összes faj gyakoriságának összege o borítás: Ci = ai / A, ahol ai: i faj által borított terület, A: összes terület o relatív borítás: RCi = Ci / ΣC, ahol ΣC az osszes faj borításainak összege nem alkalmas térbelileg csoportosuló egyedek számlálására vagy nagyon változatos növényzetű élőhelyfoltokban
3. Transzekt mintavétel • •
• •
különösen alkalmas egymásba átmenő szukcessziós stádiumokból álló élőhelyeken típusai: o vonal-érintő transzekt: mintavétel kijelölt, kihúzott vonal mentén vonal által érintett fajok kerülnek a mintába csak relatív becslés borítás: vonal és növény metszetének hossza főleg növények esetén o vonaltranszekt: mintavétel egy vonal mentén haladva vonaltól bizonyos távolságon belül észlelés (populációs index, nem ad abszolút denzitást) főleg szárazföldi gerincesek esetén o öv-transzekt: mintavétel hosszú, keskeny területcsíkon abszolút becslés (ismert terület) elrendezés függ a kérdéstől: o ha cél a fajösszetétel felmérése egy közösségben: random végpontok o ha cél valamilyen ökológiai grádiens vagy átmenet vizsgálata, a megfelelő irányban minden esetben több párhuzamos transzekt a célszerű
3.3.3. Terepi vizsgálatok állatokon 1. Szárazföldi gerinctelenek mintázása • ismert térfogatból fizikai minta → válogatás (gyakran tendenciózus) • terep után mintafeldolgozás és határozás a laboratóriumban → fizikai minta megőrzése, tartósítása, azonosítása • makroszkopikus gerinctelenek: o talajminta: ált. 0,1 v. 0,2 m2 felületről, 10 cm mélyről talajminta o talajra helyezett táblák alatt (mesterséges „alzat”): csak relatív becslések o talajcsapdák (leásott üvegek, poharak, kisebb tálak stb.) random, transzekt vagy hálózatos mintázatban csalogatóanyaggal vagy anélkül csak populációs indexek • mikroszkopikus gerinctelenek: o Berlese-Tullgren tölcsér, felülről világítva és melegítve (DE: szelektív!) • növényeken élő gerinctelenek: o körülcsomagolás és spray-zés (kvanti és pontos, de nehezen kivitelezhető) o fűhálózás standardizálás fontos (lépésszám, csapásszám, hálózott terület stb.) → ekkor megbízható
o
kvadrát-módszerrel kombinálható, szelektív (pl. helytülők↑, ijedősek↓) kopogtatás fák-bokrok ágain-törzsén erdőkben
2. Vízi gerinctelenek mintavétele • • •
•
• •
vízi környezet: inkább 3-D → számos életforma-típus ált. az élőhely egy kis darabjának (víz, iszap stb.) eltávolításával, de: ez jórészt behatárolt (pl. vízmélység), kvantifikálás, szelektivitás (gyorsan mozgó fajok↓, érzékeny fajok↓) bentosz (alzat) mintázás: o kanál-háló: nem túl megbízható, túl sok standardizálandó paraméter o alzatmarkoló- vagy kaparó mintavevők o ismert területről állatok felkavarása, majd folyásirányban elfogása hálóval úszó-lebegő nekton és plankton (alga és zooplankton): o planktonhálók: végén ált. gyűjtőkamra, rögzített merítésszám, de: sűrített vagy, ill. nagyobb mélységből merített minta szükséges o merítőhálók: nehéz standardizálni (pl. áramlással szembeni sebesség állandósága) o (parttól v. csónakból) húzott háló kisebb vízfolyásokon teljes keresztmetszetben néha gyűjtőkamrával a végén vízi gyűjtés: hosszadalmas válogatás (szűrés, lebegtetés, ülepítés), fontos a konzisztencia! tartósítás: 70% etil-alkohol v. 5% formalin
3. Fogás, jelölés, visszafogás módszerek • Capture, Mark, Recapture → CMR • populációbecslés: nincs abszolút jó módszer • mozgékony egyedek (pl. szárazföldi gerincesek) vizsgálatára • alap: ismert mennyiségű állat megjelölése, később visszafogott jelölt állatok arányából következtetünk a populációméretre • változatos jelölések: festések, gyűrűk, függesztékek, transzponderek, chipek • többféle index, legismertebb: Lincoln- index: • szigorú feltételek: o fogási valószínűségek minden egyedre egyenlőek o jelölt és nem jelölt egyedek aránya nem változik o jelölt állatok eloszlása homogén → sok probléma valós populációkkal (pl. fiatal egyedek, mortalitás, jelölés hatása túlélésre, szezonális mintázatok, fogási val.ségek) → eredeti CMR technika számos bonyolítása • új alkalmazás: túlélésbecslés egyedi fogási történetek alapján (MARK program) • egyedi jelölések: o egyedek térhasználatának (mozgáskörzet, territórium) becslésére o populációk közötti kapcsolatok (migráció) vizsgálatára o vándorlási útvonalak azonosítására (madarak gyűrűzése) o egyedi tulajdonságok (pl. túlélés, szaporodási siker) vizsgálatára 4. Szárazföldi gerincesek mintavétele • elsősorban madarak és emlősök • vonaltranszekt:
o feltételek: egyedek random módon oszlanak el vagy a transzekt random módon kerül kijelölésre minden egyed észlelési valószínűsége egyenlő egy egyed észlelése nem befolyásolja egy másik egyed észlelhetőségét minden egyedet csak egyszer számolunk o közepes testméretig az igazi o számos elemzési módszer o pl. 500 v. 1000 m hossz, ± 100 m merőlegesen (összesen 200 m széles sáv), reggel vagy este, észlelési távolságok becslésével, lehetőség szerint ismételve párhuzamos transzekttel o pontatlanságot okozhat: állatok mozgásintenzitása, napszakos aktivitás-változása, feltűnősége időjárás, észlelési körülmények egyedek többszöri számlálása élőhely szűrő-hatásának változatossága, észlelési távolság változása megfigyelő tapasztalatlansága → standardizálás szükséges • út menti számlálás, kocsi o vadbiológiában elterjedt (nagy terület, gyors stb.) + erdők, gyepek, vizes és mezőgazdasági területek o elég megbízható populációs indexek előállításához, de fontos a zavaró tényezőket figyelembe venni: napszak, időjárás, út menti láthatóság, táplálékeloszlás stb. → komoly torzító hatás o ismétlés fontos a zavaró tényezők hatásának csökkentésében → havonta minimum 3 bejárás o kombinálható 5 v. 10 perces pontszámlálásokkal • pontszámlálás: élőhelyfoltban 5, 10, 15 (– 60) perces számlálás, meghatározott körben (erdőkben kisebb, gyepekben nagyobb sugarú) • kisemlős csapdázás: o min. 100 csapda, hálózatos elrendezésben o csalétek vagy nem, élvefogó vagy nem o min. napi kétszeri ellenőrzés o használható CMR-vizsgálatra • köpet-elemzés • nyom-azonosítás és számlálás o akár populációs indexek számítására is, de számos egyéb tényező ismerete szükséges • automata kamera/fényképezőgép-rendszerek o mozgások rögzítésére o fészkek sorsának nyomonkövetésére • molekuláris és terepi módszerek kombinálása: o szőr-elemzés (szőr-csapdákból, madárfészkekből stb.) → DNS elemzés (akár egyedi azonosítás is) o ürülékből hámsejtek izolálása, DNS-tisztítás és elemzés 4. Állatökológiai vizsgálatok Tömördön 1. feladat Hasonlítsuk össze a cseres és a töviskés élőhelyek madárközösségeit fajösszetételük alapján a Jaccard-index segítségével.
Kulcsfogalmak: fauna, fajszám, szimilaritás A vizsgálat menete: Adatgyűjtés pontszámlálás. Részletes leírását ld. a 7. feladatnál A Jaccard-index képlete: c J= a+b-c ahol, a = az egyik társulás fajszáma b = a másik társulás fajszáma c = a közös fajok száma Értékelés: A J értéke 0, ezért a két társulás teljesen különböző, vagyis a két társulás nem tartalmaz közös fajt. 2. feladat Becsüljük meg a csíkos pajzsospoloska (Graphosoma lineatum) populációjának egyedszámát a jelölés-visszafogás módszerével. Kulcsfogalmak: indikáció, abundancia, zárt populáció A vizsgálat menete: Egy szántóföld és egy erdő között húzódó földút mentén élő útszéli bogáncsok levelein táplálkozó poloskákat egyelő gyűjtéssel befogjuk, majd az előtorukat (nyakpajzs) megjelöljük vízálló javítófestékkel. A jelölés után visszaengedjük őket, majd másnap a bogáncs leveleit átnézve megszámoljuk a leveleken tartózkodó poloskákat, közülük külön a már jelölteket. A három számértéket a Lincoln-képletbe helyettesítjük. A módszer alkalmazásának feltételei: - Zárt populáció - Tökéletes elkeveredés - Ne legyen jelentős be- és kivándorlás, születés és halálozás a vizsgálat ideje alatt. A Lincoln-index: AxB =N C ahol, N: a becsült egyedek száma A: az először befogott és jelölt egyedek száma B: másodszor befogott egyedek száma C: a másodszor befogottakból a jelölt egyedek száma Értékelés: Az útszéli bogáncson táplálkozó karimás poloska populáció egyedszámát 136-ra becsüljük. Ezt az egyedszámot viszonyítási alapnak tekinthetjük más időszakban elvégzett, hasonló becsléssel kapott egyedszámmal történő összehasonlításnál.
3. feladat Állapítsuk meg, hogy egy adott növénytársulás avarszintjében élő ízeltlábú állategyüttes esetében hogyan változik a mintavételi terület nagyságával arányosan a területen élő taxonok száma! Kulcsfogalmak: a szigetbiogeográfia elmélete, ökológiai szigetek, terület és fajszám összefüggése, fajszám telítettség, fragmentáció
A vizsgálat menete: Adatgyűjtés: Barber-csapda (tejfölös poharak félig 10 %-os ecettel feltöltve és a talaj szintjéig leásva). Egy adott növénytársulásban két hétig „működik” 20 csapda 2x2m-es hálózatban elhelyezve. Adatfeldolgozás: Az egyes csapdák állategyüttesét alkotó állatokat határozzuk meg a lehetőségeinktől függően a legkisebb (osztály, rend, család, faj) taxon szintjén (ld. 1. sz. táblázat). Az egyes csapdákra jellemző taxonszámot vonjuk össze. Először a véletlenszerűen kiválasztott két csapda együttesét, majd a következő négy, nyolc, tizenhat és végül az összes csapdában lévő taxonszámot határozzuk meg. A tényleges taxonszámot, illetve ennek logaritmusát az alábbi módon (EXCEL program) grafikonon ábrázoljuk és regressziós analízissel (függvényillesztés) ellenőrizzük.
Fajszám összevonások
Összevonások: Taxonszám összevonások: Taxonszámok logaritmusa:
2
4
8
16
20
30 25 20 15
y = 7,0359Ln(x) + 15,463 2 R = 0,9658
10 5 0 2
4
8
16
30
Összevonások
Értékelés: Az összevonások eredményei és a függvényillesztések jól mutatják, hogy a terület, élőhely nagyságának növekedésével nő a rajtuk megtelepedni tudó fajok/taxonok száma. A növekedés a 8-as összevonás után már kis mértékű, lassan telítődik a területen élő fajok/taxonok száma. Lehetséges magyarázatok: habitat-diverzitás elmélet, egyensúlyi fajszám és kolonizációs elmélet.
4. feladat Számítsuk ki az avar-talajszintben élő, különböző ízeltlábú állategyüttesek, valamint madárpopulációk térbeli eloszlását jellemző diszpergáltási index (I) értékét! A madárpoulációknál (ahol lehet) a térbeli eloszlást nemenként vizsgáljuk. Kulcsszavak: denzitás, csoportos, egyenletes és random térbeli eloszlás, metapopuláció, intraspecifikus kompetíció Vizsgálat menete: Adatgyűjtés: Barber csapda, ld. a 4. feladatnál és az Állandó Ráfordítású Gyűrűzés programban végzett függönyhálózás. Az Állandó Ráfordítású Gyrűzés (CES: Constant Effort Site) program olyan információk gyűjtését tűzte ki céljául, amelyek segítenek feltárni a hazai madárpopulációk változásait a költési
időszakban történő gyűrűzéssel. A program fő célja hosszú távú adatokat gyűjteni az énekesmadarak állományának és a túlélési rátájuknak változásáról. Ezért fontos, hogy egy-egy helyen a munkát legalább 4 évig, de lehetőleg még hosszabb távon végezzük! A madarak befogását április 15. és július 15. között kell elvégezni 10 napos intervallumokban 1-1 napon, összesen 9 alkalommal. Egy-egy hálózás időtartama 6 óra. Ennek kezdetét lehet a napkeltéhez vagy egy adott órához igazítani. A program Magyarországon 2004-ben indult és a Magyar Madártani Egyesület Madárgyűrűzési Központja koordinálja. A kiválasztott taxonokra (pl. pókok, ormányosbogarak, stb.) és madárpopulációkra (pl. vörösbegy, barátposzáta) kiszámoljuk a denzitás (egy csapdára/hálóra számolt átlagos egyedszám) és variancia értékeket, majd a diszpergáltsági index értékét. Diszpergáltsági index, I = s2 / x Ha I értéke = 1 véletlen, ha I < 1 egyenletes, ha I > 1 csoportos eloszlás jellemzi a populációt, állategyüttest. Értékelés: A vizsgált állategyütteseknél az I értéke nagyobb, mint 1, tehát mindegyikre a csoportos eloszlás jellemző. Ez a környezeti erőforrások térbeli csoportosulására utal. A kisebb aggregálódás a ragadozó pókoknál és százlábúaknál figyelhető meg, ami az aktívabb táplálékkereső viselkedéssel lehet kapcsolatban. 5. feladat Hasonlítsuk össze tíz különböző növénytársulást a talajfelszíni pókegyüttesének család és guild-kompozíciója alapján! Kulcsfogalmak: guild, guild-kompozíció, vegetációszerkezet, niche, élőhely-felosztás, életközösség A vizsgálat menete: Vizsgálati területenként 5-5 darab Barber-féle talajcsapdát üzemeltetünk 10 napos időszakban. A csapdák fogásait a pókok esetében családokig, a többi taxon esetében rendekig meghatározzuk. Csapdánként és élőhelyenként táblázatban rögzítjük az egyes családok és guildek egyedszámát. Past program alkalmazásával ordinációs vizsgálatot végzünk a csapdák fogásainak összehasonlítására. Vizsgált élőhelyek: Cseres-tölgyes (Quercetum petreae-cerris) Töviskés (Pruno spinosae-Crataegetum) Hegyi-kaszálórét (Anthoxanto- Agrostietum) Harmatkásás (Glycerietum maximae) Akácos (Robinietum cult.) Búzaföld Spontán cserjés, vadföld (-) Gyetyános-tölgyes (Querco-Carpinetum) Égeres (Alnetum glutinosae) Hólyagsásos (Caricetum vesicariae)
Értékelés: A talajfelszínén élő pókegyüttesek mennyiségi és minőségi tulajdonságait befolyásolják az élőhely biotikus és abiotikus tulajdonságai (pl. növényzeti borítás, avarszint vastagsága, fényviszonyok, nedvesség, gyepszinti növények vegetációszerkezete stb.) A talajszint erőforrás kínálata meghatározza a pókegyüttes család- guilszerkezetét.
6. feladat Állapítsuk meg és hasonlítsuk össze a különböző növénytársulások talajszintjén élő pókegyüttes relatív denzitását (egyed/csapda/nap), majd ellenőrizzük a denzitás értékek közötti különbséget t-próbával! (pl. harmatkásás, kaszálórét, illetve kaszálórét, őszibúza) Kulcsfogalmak: denzitás, környezeti erőforrás, indikáció A vizsgálat menete: Az adatgyűjtés módszerét ld. a 5. feladatnál. A t-próba képlete: _ _ x1 – x2 t= s1 2 + s2 2 n1
√
Ha a számolt t > mint az adott szabadsági fokhoz (n-1) tartozó statisztikai táblázatban megadott t értéke, akkor a tapasztalt különbség szignifikáns. Értékelés: Ha a számolt t értékünk nagyobb a táblázati értéknél, megállapíthatjuk, hogy a kapott eredményünk nem véletlenszerű. Az összehasonlított társulások talajlakó pókjainak eltérő átlagos denzitását elsősorban a társulások talajszintjére jellemző szerkezeti tulajdonságok okozhatják (pl. avarréteg vastagsága és szerkezete, a gyep-, illetve mohaszint borítása, talajon lévő ágak stb.) A tagoltabb, például több búvóhellyel rendelkező élőhelyek általában nagyobb számú állatnak nyújtanak megtelepedési lehetőséget. 7. feladat Vizsgáljuk meg a széncinege (Parus major) és a barátposzáta (Sylvia atricapilla) élőhelyválasztásának szélességét! Kulcsfogalmak: populáció, környezeti erőforrás, élőhely-választás, indikáció, komplementáció A vizsgálat menete: Pontszámlálással a három élőhelyen (cseres-tölgyes, töviskes, mocsár) 3-3 megfigyelési ponton 1010 percig megállva feljegyezzük a látott és halott madarak egyedszámát. A pontok 200 m távolságra legyenek egymástól. Ha több kisebb csoporttal külön-külön végezzük el a felmérést, akkor a felmérések eredményeit a több adat érdekében összevonjuk. Minden madárfajt jegyezzünk fel, azt is ami valószínűleg ott költ (pl. egy éneklő barátposzáta az erdőben), de azt is ami valószínűleg csak ott táplálkozik (pl. egy repülő füsti fecske a tó felett). Az adatokat táblázatban rögzítjük. Az élőhely-választás szélességének mértékét a Colwell- Futuyama képlet segítségével határozzuk meg. Bi = ni2/Σn2 ij Bi= élőhely-választás szélessége ni= az i-ik faj összegyedszáma a felmért élőhelyen nij= az i-ik faj egyedszáma az élőhely j térrészében Z= a vizsgált élőhely külön-külön felmért térrészeinek a száma Bi= 1 esetén a faj olyan szoros kötődést mutat az élőhely egy térrészéhez, hogy csak abban fordul elő Bi= Z esetén a faj egyenletesen oszlik el az élőhely Z számú térrészében nij1= 1. megfigyelési pont nij2= 2. megfigyelési pont nij3= 3. megfigyelési pont
Értékelés: A széncinege szorosabb kötődést mutat élőhelyének egy-egy térrészéhez, mint a barátposzáta. Ennek oka az lehet, hogy a széncinege környezeti erőforrása a fészkelés szempontjából a fában lévő odú, amely ritkábban fordul elő az erdőben, mint a cserjék vagy fák lombkoronája, mely a barátposzáta számára az erdőben egyenletesen biztosítja a fészkelő helyet. 8. feladat Határozzuk meg egy cseres-tölgyes, egy töviskés és egy mocsár élőhely madárközösségének fajdiverzitását, és egyenletességét! Az adatfeldolgozás Shannon-Weaver-féle diverzitási index alapján történik, az eredményeket grafikusan (EXCEL program) is ábrázoljuk. Kulcsfogalmak: közösség, territórialitás, fajdiverzitás, egyenletesség, élőhely, vegetációszerkezet A vizsgálat menete: Adatgyűjtés ua. mint a 7. feladatnál A számítás menete: H(s) = -Σ (pilnpi) Hs: fajdiverzitás pi : az i-ik faj relatív gyakorisága Hsmax = lnS S : fajszám Egyenletesség: I = Hs / Hsmax Értékelés: A három különböző vegetációszerkezettel rendelkező élőhely madárközössége faji összetételben jelentősen különbözik, fajdiverzitásuk és egyenletességük azonban hasonló. Mind a fajszám, mind a fajdiverzitás értékek a legnagyobb térbeli tagolódással, a legváltozatosabb vegetációszerkezettel rendelkező cseres-tölgyesben fészkelő, táplálkozó madárközösségnél a legmagasabbak. A legmagasabb egyenletesség érték a legjobb élőhely-kihasználtságot a mocsár madárközösségénél mutatja. 9. feladat Szegélyhatás-vizsgálat: állapítsuk meg, hogy a cseres-tölgyes, a töviskes és a mocsár növényzeti határa ökológiai határa-e az ott élő madárpopulációk számára! Kulcsfogalmak: közösség, szegélyhatás, adaptáció, fragmentáció, ökológiai szigetek A vizsgálat menete: Adatgyűjtés ua. mint a 7. feladatnál. A szegélyhatás vizsgálatakor két mintavételi pont között a fajok közös relatív gyakoriságát összegezzük a Renkonen-féle képlet segítségével. Renkonen-féle index: Cij= Σmin(pi ; pj), ahol a min pij a szomszédos megfigyelési pontok madárközösségeiben előforduló fajok legkisebb, közös relatív gyakorisága. A Cij értékeket grafikusan (EXCEL program) is ábrázoljuk.
Értékelés: A Renkonen-féle index értékei legalacsonyabbak a 3. és a 4. mintavételi pont, valamint a 6. és a 7. mintavételi pont között. Az első a cseres-tölgyes és a töviskes közötti határra, a második a töviskes és a mocsár közötti határra vonatkozik. Az egyes élőhely-típusokhoz alkalmazkodott fajok „átjárása” kicsi, tehát a növényzeti határ a populációk többségének ökológiai határt is jelent. Ez különösen a cseres-tölgyes esetében figyelhető meg, ahol az erdőn belüli megfigyelési pontok madárközösségeinek hasonlósága a legmagasabb. 10. feladat Hasonlítsuk össze három különböző élőhely (cseres-tölgyes, töviskes, mocsár) fészkelő madárközösségének guild-kompozícióját! Kulcsfogalmak: közösség, guild, koegsziztencia, élőhely-felosztás A vizsgálat menete: Adatgyűjtés ua. mint a 7. feladatnál. Számoljuk ki az egyes guildek százalékos arányát mind a három élőhelyen és grafikusan (EXCEL program) ábrázoljuk. A guild felosztás alapja a fészkelési erőforrás hasznosítása: O = odúköltő B = bokorban fészkelő T = talajon fészkelő É = épületen fészkelő TGY = talajon, gyepen fészkelő V = vízen fészkelő F = fán fészkelő Értékelés: A guild-kompozíció jól mutatja a populációk fészkelése szempontjából alkalmas fészkelőhely-típusok kihasználtságát. A töviskesben és a mocsaras élőhelyen az odúköltők aránya a kihelyezett mesterséges fészekodúk miatt hasonlóan magas, mint az erdőben.
Ajánlott irodalom a kvantitatív ökológiai vizsgálatokhoz: Izsák J. (2001): Bevezetés a biológiai diverzitás mérésének módszertanába. Scientia. Bp. Körmöczy L. (1992): Ökológiai módszerek. JATE Press. Szeged. Majer J. (1995): Az ökológia alapjai. Szaktudás Kiadó. Bp. Podani J. (1997). Bevezetés a többváltozós biológiai adatfeltárás rejtelmeibe. Scientia. Bp. Précsényi I., Barta Z., Karsai I. és Székely T. (1995): Alapvető kutatástervezési, statisztikai és projectértékelési módszerek a szupraindividuális biológiában. KLTE. Debrecen. Sasvári L. (1986): Madárökológia I-II. Korunk tudománya. Akadémiai Kiadó. Bp. Southwood, T.R.E. (1984): Ökológiai módszerek. Különös tekintettel a rovarpopulációk tanulmányozására. Mg. Kiadó. Bp. Szentesi A. - Török J.(1997): Állatökológia. Egyetemi jegyzet. ELTE. Bp.
