VÍZFORGALOM GYEP ÉS ERDŐ TERÜLETEKEN. Doktori (Ph.D.) értekezés. Hagyó Andrea Okl. biológus

VÍZFORGALOM GYEP ÉS ERDŐ TERÜLETEKEN

Doktori (Ph.D.) értekezés

Hagyó Andrea Okl. biológus

Témavezető: Dr. Nagy Zoltán Prof. Dr. Rajkai Kálmán

Szent István Egyetem, Biológia Tudományi Doktori Iskola, Gödöllő

A doktori iskola megnevezése:

Biológia Tudományi Doktori Iskola

tudományága:

Biológia tudományok

vezetője:

Prof. Dr. Tuba Zoltán tanszékvezető, egyetemi tanár, az MTA doktora SZIE, Mezőgazdaság-és Környezettudományi Kar Növénytani és Ökofiziológiai Intézet

témavezető:

Dr. Nagy Zoltán egyetemi docens, a biológia tudomány kandidátusa SZIE, Mezőgazdaság-és Környezettudományi Kar Növénytani és Ökofiziológiai Intézet

............................................... Az iskolavezető jóváhagyása Prof. Dr. Tuba Zoltán

............................................ A témavezető jóváhagyása Dr. Nagy Zoltán

2

TARTALOMJEGYZÉK JELÖLÉSEK, RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE ............................................................................. 5 1 BEVEZETÉS...................................................................................................................... 7 2 IRODALMI ÁTTEKINTÉS............................................................................................... 9 2.1 Az erdők talaja................................................................................................................ 9 2.2 Az erdők szerepe a talajvédelemben ............................................................................ 10 2.3 Természetközeli erdőgazdálkodás................................................................................ 11 2.4 Lékdinamika ................................................................................................................. 11 2.5 A lékek határa............................................................................................................... 12 2.6 A lékkeletkezés hatása az abiotikus tényezőkre ........................................................... 12 2.7 A fényviszonyok és a talajnedvesség-tartalom hatása az aljnövényzetre, ill. a felújulásra ................................................................................................................................. 15 2.8 A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata................................................................. 16 2.9 A talajnedvesség-tartalom mérési módszerei ............................................................... 17 2.10 Földhasználatváltás....................................................................................................... 18 2.11 Az evapotranszspiráció (ET) és az azt meghatározó tényezők közötti kapcsolat ........ 18 2.12 A vízforgalom modellezése .......................................................................................... 20 3 ANYAG ÉS MÓDSZER .................................................................................................. 27 3.1 Vizsgálati területek....................................................................................................... 27 3.2 A három mintaterületen elvégzett szelvényfeltárások, mintavételek és helyszíni vizsgálatok rövid összefoglalása .............................................................................................. 28 3.3 A börzsönyi bükkös lékeinek vizsgálati módszerei...................................................... 29 3.3.1 A talajnedvesség-tartalom vizsgálati módszerei............................................... 29 3.3.2 A talajhőmérséklet vizsgálati módszere ........................................................... 30 3.3.3 A talajnedvesség-tartalom, a talajhőmérséklet és a fény közötti összefüggések vizsgálati módszerei ......................................................................................................... 30 3.3.4 Az aljnövényzet, és annak a talajnedvesség-tartalommal és a fénnyel való összefüggéseinek vizsgálati módszerei ............................................................................ 31 3.4 A mátrai gyepen és erdőben végzett vizsgálatok módszerei ........................................ 32 3.4.1 Talajvizsgálatok................................................................................................ 32 3.4.2 A talajnedvesség-tartalom mérése .................................................................... 32 3.4.3 A csapadék vizsgálata....................................................................................... 32 3.4.4 Lombzáródás vizsgálati módszere.................................................................... 33 3.5 A mátrai és a bugaci gyepen végzett kutatások módszerei .......................................... 33 3.5.1 Az aktuális evapotranszspiráció (ET) vizsgálati módszerei ............................. 33 3.5.2 Az ET és az azt meghatározó tényezők közötti összefüggések vizsgálati módszerei.......................................................................................................................... 36 3.6 A talajnedvesség-mérő műszerek kalibrációja ............................................................. 38 4 EREDMÉNYEK............................................................................................................... 39 4.1 Talajnedvesség-mérő műszerekkel kapcsolatos tapasztalatok ..................................... 39 4.2 Lékek hatása egy börzsönyi bükkösben ....................................................................... 41 4.2.1 A lékképződés hatása a talajnedvesség-tartalomra........................................... 41 4.2.2 A talajnedvesség-tartalom és a relatív megvilágítottság mintázatának összehasonlítása................................................................................................................ 48 4.2.3 A lékképződés hatása a talajhőmérsékletre ...................................................... 51 4.2.4 A növényzet és a vizsgált abiotikus tényezők (talajnedvesség-tartalom és relatív megvilágítottság) közötti összefüggések............................................................... 52 4.3 Gyep és erdő talajnedvesség-forgalmának összehasonlítása a mátrai mintaterületen.. 55 4.3.1 A gyep és az erdő talajának fizikai tulajdonságai és humusztartalma.............. 55 4.3.2 Talajnedvesség-tartalom a gyepen és az erdőben............................................. 57 4.3.3 Csapadék és lombkoronán áthulló csapadék .................................................... 60

3

4.4

4.5 5 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 6 7

4.3.4 A koronán áthulló csapadék, összefüggése a csapadék mennyiségével, intenzitásával és a lombborítással .................................................................................... 61 A mátrai és a bugaci gyep vízforgalma........................................................................ 65 4.4.1 A mátrai gyep vízforgalmának vizsgálata modell módszerrel......................... 65 4.4.2 A bugaci gyep vízforgalmának vizsgálata modell módszerrel ........................ 70 4.4.3 A két gyep vízmérlege ..................................................................................... 73 4.4.4 A mért évi evapotranszspiráció a két területen ................................................ 75 4.4.5 A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggés................................. 76 4.4.6 Az ET és az ET-t szabályozó tényezők közötti összefüggések a bugaci gyepen .......................................................................................................................... 81 4.4.7 Az evapotranszspiráció (ET) időbeli dinamikája a két gyepen........................ 82 4.4.8 Az időjárási tényezők, az ET, a talajnedvesség-tartalom és az NDVI index évek közötti változatossága a két gyepen ........................................................................ 85 Új tudományos eredmények......................................................................................... 88 KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK .................................................................. 89 Talajnedvesség-mérő műszerekkel kapcsolatos tapasztalatok..................................... 89 A léknyitás hatásai ....................................................................................................... 89 A mátrai gyep és erdő .................................................................................................. 90 A mátrai és a bugaci gyep vízforgalma........................................................................ 91 Az eredmények alkalmazhatósága, javaslatok a további kutatási irányokra ............... 93 ÖSSZEFOGLALÁS......................................................................................................... 95 SUMMARY ..................................................................................................................... 97

4

JELÖLÉSEK, RÖVIDÍTÉSEK JEGYZÉKE CV - variációs koefficiens E - evaporáció Ep – potenciális evaporáció ET – evapotranszspiráció ET0 – referencia evapotranszspiráció (FAO Penman-Montheith módszerrel számolt) ETeddy – eddy kovariancia módszerrel mért aktuális evapotranszspiráció ETp – potenciális evapotranszspiráció KA - Arany-féle kötöttség Ks – telítettségi vízvezető-képesség (cm/nap) LAI – levél felület index (m3/m3) N – mintaméret NDVI - normalizált vegetációs index r – Spearman-féle rangkorreláció értéke R - szórásdiagramra illesztett lineáris görbe regressziós együtthatója R2 - szórásdiagramra illesztett lineáris görbe determinisztikus együtthatója RMSE - átlagos négyzetes gyök eltérés T - transzspiráció VPD – vízgőznyomás deficit (kPa)

5

6

1

BEVEZETÉS

Az egyik legsúlyosabb biodiverzitást veszélyeztető emberi tevékenység a felszín átformálása. Európa területének mára csak mintegy 15 %-a maradt viszonylag eredeti állapotában (STANDOVÁR ÉS PRIMACK, 2001). Magyarországon a barna erdőtalajok csak mintegy negyedét borítja erdő, mert kedvező domborzati fekvésben mezőgazdasági művelésre kiválóan alkalmasak, és az elmúlt 200 év során a népesség növekedése és az intenzív mezőgazdasági tevékenység miatt nagy területek kerültek szántóföldi művelés alá. Sok esetben ilyenkor erodált barna erdőtalajról kell beszélnünk (SZODFRIDT, 1996). Az erdőirtások káros következményeinek jobb megismeréséhez, a káros hatások enyhítésének tudományos megalapozásához járul hozzá az irtásterületek talajának, vízforgalmának tanulmányozása és összehasonlítása az erdővel borított területekkel. Olyan nagy területet érintő, súlyos bolygatás után, mint a faállomány megsemmisítése, vagyis a tarvágás és a beszántás, a szántás felhagyása után másodlagos szukcesszió indul meg, ami erdő klímában átmeneti állapotokon keresztü erdő irányába halad. A folyamat során a talaj és a növényzet regenerálódik. A szukcessziós, regenerációs folyamatok megismerése tudományos és természetvédelmi szempontból is fontos. Természetes erdők általában olyan talajon fordulnak elő, ahol a víz nem limitáló tényező, de a megfelelő vízellátottság hiánya csökkentheti a fák növekedését (HOOGHART, 1986, STRIBLEY ÉS ASHMORE, 2002). Az erdők jelentősen növelik a visszatartott, a talajba jutó és ott raktározott víz mennyiségét, mivel segítik a víz talajba jutását a talaj szerkezetének javítása és a gyökerek szívó hatása révén. Ezen túl csökkentik a felszíni lefolyást és a szélsebességet, így védelmet nyújtanak a víz, illetve a szél okozta erózió ellen. A megmaradt erdőket érintő veszélyeztető tényező a fatermelésre koncentráló, intenzív erdőgazdálkodás. A nem megfelelő hasznosítás káros következményeinek felismerésével, úgy mint az erdők, ill. a faállomány degradálódása, az erdők egészségi állapotának romlása (STRIBLEY ÉS ASHMORE, 2002), a jelentős erózió és a talaj tápanyagkészletének csökkenése, az erdészeti gyakorlatban fontossá vált a természetközeli erdőgazdálkodás lehetőségeinek vizsgálata és megvalósítása. Egy börzsönyi mintaterületen (Királyrét) a kis területű, csoportos jellegű szálalóvágás, mint természetközeli erdőgazdálkodási eljárás hatását tanulmányoztam a talajnedvességviszonyokra, illetve az aljnövényzet és a talajnedvesség összefüggéseit a lékekben a léknyitást követő első, második és ötödik évben. Tudományos szempontból az a téma jelentősége, hogy az ökológiában a nem-egyensúlyi szemlélet szerint az ökoszisztémákat dinamikusan szemléljük, azokat folyamatosan változó, nyílt rendszereknek tekintjük, melyek mindennapjaihoz hozzátartoznak a természetes bolygatások. A mérsékelt övi lombhullató erdőkben a legjellemzőbb bolygatás a szél általi lékképzés a lombsátorban (RUNKLE 1985). A lékes felújulás ökológiájának ismerete nélkülözhetetlen az erdei folyamatok megértése, ill. az erdők kezelése során. Az ismeretek hiánya és a természetközeli erdőgazdálkodási eljárások iránt megnövekedett igény miatt kiemelt jelentőségű kutatási téma a természetes erdei folyamatok és az ezeket utánzó használati módok vizsgálata (HÜTTL ET AL., 2000). A természetközeli erdőgazdálkodást több országos szintű kutatási program is érinti, pl. az Erdőrezervátum Program és a Nemzeti Biodiverzitási Stratégia és Akció Program. Az egyik kiemelt gyakorlati feladat, hogy minden természetes társulásra ki kell dolgozni azokat a lékméreteket, melyek alkalmazásával a folytonos koreloszlás már létrejöhet, de a társulás nem károsodik jelentősen (FRANK, 2000). Ehhez járulhat hozzá vizsgálatunk, ahol két lékméretet vizsgáltunk Fagetum társulásban. A kísérletnél hipotézisem az volt, hogy a mikroklimatikus változások és a lecsökkenő növényi vízhasználat miatt a lékekben a zárt állományhoz képest nagyobb lesz a talajnedvességtartalom. Fő kérdéseim: 1. kimutatható-e különbség az állomány alatti és a lékbeni tér-időbeli talajnedvesség-mintázat között? 2. Ha igen, a különbség a léknyitást követő ötödik évben is kimutatható-e, ill. csökken-e a lékhatás a felújulás során? 3. Milyen a talajnedvesség 7

kisléptékű mintázata a lékekben, jól meghatározott talajnedvesség-grádiens alakul ki vagy finom térléptéken elkülönülő szigetszerű foltok figyelhetők meg? 4. Van-e összefüggés a talajnedvesség-tartalom és az aljnövényzet térbeli mintázata között a lékekben? Egy mátrai mintaterületen egy erdő és egy amelletti irtásterületen található gyep vízforgalmát vizsgáltam. A területen a vízforgalom vizsgálata azért kiemelten fontos, mert gyakoriak a heves esőzések és az emiatti árvizek, amik nagy károkat okoznak. A növényzetnek jelentős szerepe lehet a víz visszatartásában, az árvizek mérséklésében, ezért fontos megismerni a terület különböző növényzeti típusainak hatását a vízforgalomra. Kérdéseim a következők voltak: 1.van-e különbség a vizsgált gyep és az erdő talajának vízforgalmat befolyásoló tulajdonságai (fizikai tulajdonságok és humusztartalom) között? 2. milyen a talajnedvesség dinamikája a gyepen és az erdőben, van-e köztük különbség? 3. az erdő lombkoronája milyen mértékben csökkenti a talaj felszínére jutó csapadék mennyiségét? 4. van-e összefüggés a lombkoronán áthulló csapadék és a csapadék jellemzői (intenzitása, mennyisége), illetve a korona borítása között? Az evapotranszspirációt, mint a vízmérleg legnehezebben meghatározható elemét vizsgáltam a mátrai gyepen és egy bugaci gyepen, abból a célból, hogy megtudjam, különböző időjárási körülmények között a két gyep mennyire különböző módon hasznosítja a rendelkezésre álló vízmennyiséget. Vizsgáltam az evapotranszspiráció időbeli dinamikáját a szabályozó időjárási tényezők és a talajnedvesség-tartalom szempontjából, tekintettel az évek és a két gyep közötti különbségekre. A mért és modellezett ET összehasonlításával módszertani kérdésekre kerestem a válaszokat.

8

2 2.1

IRODALMI ÁTTEKINTÉS

Az erdők talaja

Az erdő a szárazföldi társulások közül a legnagyobb vízigényű, megjelenésének alapvető feltétele, hogy kellő mennyiségben és időbeli eloszlásban a szükséges víz rendelkezésére álljon. Földrajzi elterjedését elsősorban a víz jelenléte határozza meg. Hazánkban az erdők természetes előfordulásához min. évi 600 mm csapadék szükséges. Az alföldi erdős sztyep övezetben a csapadék kevés, 5-600 mm, zárt erdő ott fordulhat elő, ahol más vízforrások pótlólagos vízkészlete is hasznosítható a fák számára, ilyenek a buckaközi erdők és az ártéri erdők, melyek a talajvizet és a folyók medréből kilépő vizet hasznosítják. Magyarország talajainak vízháztartási típusokba való osztályozásakor az erdőterületeket különálló típusként határozták meg (VÁRALLYAY ET AL. 1980, VÁRALLYAY 1985), mivel az erdő olyan mértékben megváltoztatja a terület vízháztartását, hogy az eredeti vízháztartási jellemzőket sokszor elfedi, azok felismerhetetlenek. Az erdők talaját lefelé irányuló vízmozgás és ezzel járó kilúgozódás jellemzi, ami a pozitív vízmérleg következménye (a csapadék mennyisége nagyobb, mint a párolgásé). Az erdők vízmérlege a bonyolult vertikális szerkezet miatt összetettebb, mint a gyep és cserjés növényzet esetében. Az erdőkre jellemző vízmérleg elemek a koronán áthulló csapadék és a törzsi lefolyás. A lombkorona a csapadék jelentős részét felfoghatja, ennek a vízmennyiségnek egy része onnan elpárolog, nem jut a talajra (intercepció), másik hányada pedig időben késleltetve lecsöpög a koronáról, ami egyenletesebbé teszi a talaj vízellátását. Az intercepcióval más vegetációtípusoknál is számolni kell, de az erdők esetében sokkal nagyobb mértékű lehet. A felső lombkoronaszinten a legnagyobb, de az összes lombkoronaszint, a cserjeszint, a gyepszint és az avar is tart vissza bizonyos mennyiségű vizet (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). A nagymértékű vízvisszatartás hozzájárul a magas páratartalom kialakulásához. Durva közelítéssel a gyepeken az intercepciós vízveszteség a csapadék 15%-a, erdőkben pedig 30% (KELLIHER ET AL., 1993). Így csapadékos területeken az erdőkben jelentősen magasabb lehet a teljes párolgás (transzspiráció és intercepció), és alacsonyabb a felszíni elfolyás, mint a gyepeken. Az avartakaró szintén fontos szerepet játszik az erdők vízforgalmában. Nagy porozitása miatt nagy a víztartó képessége (VÁRALLYAY, 2002), ezáltal szabályozza a vízmozgást. Késlelteti a víz gyors talajba szivárgását, így javítja az aljnövényzet vízellátását, növeli a felvehető víz mennyiségét (SCHAAP ET AL., 1997). Takarja a talajt, ezáltal fékezi a talajból történő párolgást. Lejtős területeken mérsékli a felszíni elfolyást, ami kedvező hatású az erózió és az egész vízgyűjtő vízháztartása szempontjából is (VÁRALLYAY, 2002). A talaj fizikai tulajdonságai (mechanikai összetétel, szerkezet, porozitás, kövesség) nagyban befolyásolják a fák megtelepedését és növekedését, a talaj nedvességforgalmára, levegőzöttségére, hőmérsékletére, kémiájára és a szerves anyag felhalmozására gyakorolt hatásukon keresztül (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). A mechanikai összetétel befolyásolja a talaj szellőzöttségét, a víztartóképességet, a szerves anyagok megkötését, a kation kicserélődést és egészében a biológiai aktivitást a talajban. A klasszikus mechanikai összetétel vizsgálat a 2 mm-nél nagyobb átmérőjű durva szemcsékre (kavics) nem terjed ki, mivel a szántóföldi talajokban ez a szemcsetartomány nem játszik fontos szerepet, az erdőtalajokban viszont gyakran nagy mennyiségben van jelen (hegységekben akár 80% vagy több is lehet). Finom szemcseösszetételű talajoknál közepes mennyiségű kavics kedvezhet a fanövekedésnek, mivel a durva szemcsék segíthetik a víz és a levegő talajba jutását, ill. tavasszal növelhetik a talaj felmelegedésének sebességét. A nagy mennyiségű kavics viszont káros hatással lehet a fanövekedésre a kis víztartóképessége és kation cserélő kapacitása miatt (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). Köves talajokon a kőtartalom nagy mértékben befolyásolja a mért nedvesség-tartalmat, illetve annak eloszlását térben heterogénné teszi (STANDOVÁR ÉS RAJKAI, 1994).

9

A zárt lombkoronával fedett talaj hőmérséklete a közvetlenül a talajfelszín feletti légréteg hőmérsékletétől függ, míg lombborítás hiányában annál sokkal nagyobb is lehet a besugárzás közvetlen elnyelése következtében. A talajhőmérsékletet a besugárzásból származó hő növeli, és a kisugárzás, a hővezetés és az áramlási veszteség (és bizonyos esetekben az evaporáció) csökkenti (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). A kitettség nagyban befolyásolja a talajhőmérsékletet. Jól ismert tény, hogy az északi féltekén a déli lejtők kapnak nagyobb besugárzást, ezen felül a nagyobb hőmérséklet intenzívebb evapotranszspirációhoz vezet, így a melegítő hatást a szárazodás felerősítheti. Az erdő lombkoronája és az avarréteg mérsékli a talajhőmérséklet szélsőségeit. Nyáron felfogják a besugárzás egy részét, télen pedig csökkentik a hőveszteséget. Az avarnak alacsony a hővezető-képessége, így csökkenti a nyári maximum és növeli a téli minimum talajhőmérsékletet, illetve a napi ingadozást is csökkenti. A napi ingadozást a talaj hővezető-képessége és fajhője is befolyásolja. Mindkét jellemzőre hatással van a talaj textúrája, és elsősorban a nedvesség-tartalma, mivel a víznek sokkal nagyobb a fajhője és a hővezető-képessége is, mint az ásványi talajnak. Így a nedvesebb talaj hőmérséklete lassabban változik, mivel a víz felmelegítéséhez sok energia kell, emellett a víz a hőt a mélyebb talajrétegekbe vezeti. A talaj szerves anyag tartalmának viszont alacsony a hővezető-képessége, így lassítja a hőenergia mozgását (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). Az erdőben a talajfelszíntől is függ a talaj hőmérséklete, sötét (pl. égett) felszínen magasabb, míg nedves, korhadt holtfa-anyag környékén alacsonyabb. A tarvágásos területeken a nagyobb besugárzás és szél a napi hőingadozás növekedéséhez vezet. A talaj hőmérsékletének a növények szempontjából elsősorban a csírázás és a magoncok, csemeték túlélése szempontjából van jelentősége, valamint a gyökerek növekedését is befolyásolja (FISHER ÉS BINKLEY, 2000). Az avar eltávolítása magas léghőmérséklet esetén a növények számára károsan magas talajhőmérséklethez, a csírázó magvak pusztulásához vezethet. A legtöbb hazai, erdőben folyó talajnedvesség-tartalom vagy vízforgalmi vizsgálat a faállomány szempontjából, erdészeti célú kutatás keretében történt (FÜHRER, 1994, GÁCSI, 2000). A vízforgalom és az aljnövényzet közötti összefüggéseket kevesebben vizsgálták. RAJKAI ÉS STANDOVÁR (2006) magyarországi tölgyesben vízforgalmi és növényzeti vizsgálatok eredményeként az erdőgazdálkodás által egységesen kezelt erdőrészleten belül különböző aljnövényzeti fajösszetételű folttípusokat különítettek el. Talajnedvesség-tartalom mérésekkel igazolták, hogy az aljnövényzet W (vízháztartás-) ökológiai indikátor értékei jól jelezték a különböző foltok eltérő nedvességviszonyait (STANDOVÁR ÉS RAJKAI, 1994). 2.2

Az erdők szerepe a talajvédelemben

Az erdő megakadályozza vagy csökkenti az eróziót okozó felszíni elfolyást, mivel javítja a víz talajba jutásának feltételeit. Az erdőkben a talaj gyökerekkel sűrűn átszőtt, így szerkezete általában laza, ezáltal a víz könnyebben jut a talajba. Ez védelmet nyújt az erózióval, a lezúduló vízzel, a felszíni elfolyással és az árvizekkel szemben. Az erdő fékezi a talaj átfagyását, így nem lehet a víz beszivárgásának gátja a hosszú időn át fagyott talaj. Lombsátort húz a talaj fölé, így a nagy erővel lezúduló csapadékvíz nem érheti közvetlenül a talaj felszínét. A sűrűn álló fák, cserjék, az aljnövényzet és az avar is megszűri a lejtőn lefelé mozgó, hordalékot szállító vizet, lerakódásra készteti, így az erdő alatt több talaj maradhat vissza. A szélkárral, a deflációval szemben is fontos védő szerepet tölt be, gyökereivel köti a laza talajokat és a már levegőbe emelt talajszemcséket lerakódásra készteti. Fontos a szerepe a rajta átfolyó patakok, folyók vízminőségének megőrzésében is, a vizek hőmérsékletére való hatásán keresztül. Az erdőkben általában kisebb a vizek hőmérséklete, ezzel arányosan nagyobb az O2-tartalma. Az O2-tartalom csökkenésével gyengül a mikroszervezetek szerves anyagokat lebontó tevékenysége, ami a víz erősebb szennyezését eredményezi.

10

2.3

Természetközeli erdőgazdálkodás

A korábbi, fatermelésre koncentráló erdőgazdálkodás helyett új szemléletű erdőgazdálkodásra van szükség, a társadalmi igények és a környezet változásai miatt. Európában az erdők az elmúlt évszázadok során jelentősen átalakultak az emberi tevékenység következtében. Összterületük csökkent, fajösszetételüket inkább az emberi kezelés, mintsem a természetes tényezők határozzák meg, faji és szerkezeti diverzitásuk lecsökkent. A tűlevelűek (elsősorban az erdei fenyő /Pinus sylvestis/ és a lucfenyő /Picea abies/) területi kiterjedése nőtt a bükk, a tölgyek és más lombhullató fajok rovására, mivel telepítésük és kezelésük egyszerűbb, olcsóbb, gyorsabb növekedésűek, nagyobb produktivitásúak, emellett piaci áruk magasabb volt, mint a keményfának. A homogén, egykorú gazdasági erdők viszont kevéssé ellenállóak a súlyosbodó szélsőséges időjárási helyzetekkel (aszály, szélviharok) és a biológiai eredetű zavarásokkal (gombák, rovarok) szemben, és nem tudják a fenntarthatóság és a biodiverzitás védelme iránti társadalmi igényt kielégíteni (SPIECKER, 2003). Ez pedig az erdő faanyagot biztosító funkciója helyett egyre inkább fontossá válik. Az ehhez megfelelő erdőgazdálkodási módok kidolgozásához, tervezéséhez az erdő állapotát és a kezelés hatásait feltáró módszerek és az azokat alkalmazó felvételezésekből, mérésekből származó nagy mennyiségű, megfelelő léptékű információ szükségesek. A természetközeli erdőgazdálkodás célja természetközeli, vegyes korú, összetett szerkezetű erdők fenntartása az erdőkben zajló természetes folyamatok szimulálásával. Módszerei a természetes folyamatok szabályainak és hajtóerőinek mély ismeretén kell, hogy alapuljanak. A kezelt erdőkben a belső önszabályzás hiánya miatt az erdészeti kezelésnek kell a rendszer stabilitását biztosítania, a külső szabályzás mértékének, módjainak megfelelő megválasztásával (FÜHRER, 2000). Az irodalomban nagyon sok vizsgálat található az erdészeti kezelések, köztük a lékes csoportos szálaló vágás erdei ökoszisztémákra gyakorolt hatásáról (pl. COATES ÉS BURTON, 1997, OAKLAND ET AL., 2002, SCHUMANN ET AL., 2003, VAN DER MEER ÉS DIGNAN, 2007). A kutatások nagy része azonban csak a felújulásra, az erdő szerkezetére és a vegetációdinamikára koncentrál, a fizikai környezetet, a források újrarendeződését kevesebben vizsgálják. A lékek felújulása során a fény, a megvilágítottság mellett a talajnedvesség-tartalom és a talajhőmérséklet egyaránt fontos tényező. Vizsgálatuk az anyagforgalom megismerése szempontjából is jelentősséggel bír, fontos szerepet játszanak az avar lebomlásában (FISHER ÉS BINKLEY, 2000, CORTEZ, 1998, MUSCOLO ET AL., 2007) és befolyásolják a tápanyagforgalmat szabályozó folyamatok sebességét (PRESCOTT, 2002). A hazai erdődinamikai kutatások eredményei közül legkorábban FEKETE (1906) munkája jelent meg, aki a Kárpát-medence ősbükköseinek faállomány-szerkezetét vizsgálta. Szintén a bükkösökben végeztek erdődinamikai kutatásokat (virágzás- és termésbiológiai témában) MÁTYÁS (1965), MÁRKUS ÉS MÁTYÁS (1966), és MÁJER (1982). Később CZÁJLIK (1996) a Kékes Erdőrezervátum állományának méreteloszlását és fejlődését vizsgálta. A bükki Őserdőben és a Börzsönyben folytattak erdődinamikai vizsgálatokat KENDERES ET AL. (2007 és 2008). 2.4

Lékdinamika

A lékdinamika az a folyamat, amikor egy vagy néhány fa kidőlésével lék képződik a lombsátorban, majd a léket újabb fák népesítik be. Igen fontos szerepe van az erdő szerkezetének, diverzitásának fenntartásában. A lékek jelentős változást okoznak az erdő gyepszintjén a mikroklíma, a biogeokémiai ciklus, az aljnövényzet, és a felújulás tekintetében (PAPP, 1954, COLLINS ÉS PICKETT, 1987). Megnő a gyepszintre jutó fénymennyiség és esetenként a tápanyag-és vízellátottság (DENSLOW ÉS SPIES 1990, PRESCOTT, 2002). A változások típusa és kiterjedése nagymértékben függ a lék méretétől, alakjától, kitettségétől, földrajzi helyzetétől, valamint a léket határoló faállomány szerkezetétől, magasságától. A lékek mikroklímája serkentheti a magok csírázását és növeli a legtöbb lágyszárú és fás növény 11

növekedési rátáját az erdő alatti gyepszinthez képest (DENSLOW ÉS SPIES 1990, GOLDBLUM 1997). A környezeti változók léken belüli mintázata térbeli változatosságot hoz létre. A lék-felosztási elmélet szerint a háttérváltozók a lékektől az állomány felé grádiens mentén változnak, a növényfajok pedig a grádiensek mentén kialakuló niche-teret egymás között „felosztva” telepednek meg fiziológiai igények alapján (RICKLEFS, 1977); de emellett a propagulumok jelenléte és a véletlen is fontos szerepet játszhat a regeneráció során (BUSING ÉS BROKAW, 2002). A lékdinamika, mint természetes folyamat alapvetően szálalóvágásokkal, kis területű, csoportos jellegű felújítóvágásokkal közelíthető, ami egy faegyed eltávolításától néhány tucat egyed kivágásáig terjedhet. 2.5

A lékek határa

A lékek határának meghatározása nem egyértelmű. RUNKLE (1982) szerint beszélhetünk „lombkorona lékről” (canopy gap), melynek határa a határoló fák lombozatának a széle, és „kiterjedt lékről” („expanded gap”), melynek széle a léket határoló fák törzse mentén húzható meg. A kutatások túlnyomó részében a lékeket az első definíció értelmében különítik el. A fénymintázati vizsgálatok azt mutatják, hogy a fény szempontjából a „kiterjedt lék” jól elkülöníthető (pl. CANHAM ET AL., 1990). A lék regenerációja során a felnövekvő újulat tovább bonyolítja a kérdést, RUNKLE (1982) szerint a 10 méternél alacsonyabb újulattal rendelkező foltok tekinthetők léknek. Jelen munkában vizsgáltam azt, hogy a különböző abiotikus tényezők alapján hol húzható meg a lékek határa. 2.6

A lékkeletkezés hatása az abiotikus tényezőkre

Az erdők természetes és mesterséges lékeiben a legtöbb kutatás a felújulásra, illetve az abiotikus tényezők közül a legszembetűnőbb változást mutató fényre irányul, a talajnedvesség, és -hőmérséklet viszonyok kevéssé feltártak és a meglévő eredmények nagyon változó tér- és időbeli felbontású vizsgálatokból származnak. A lékkeletkezés hatása a talajnedvesség-tartalomra A talajnedvesség-tartalomra irányuló lékhatás általában kimutatható, de nem minden esetben. Számos különböző erdőtípusban leírták, pl. európai bükkösben (BAUHUS ÉS BARTSCH,1995), tengerparti duglászfenyvesben (GRAY ET AL., 2002) és trópusi erdőkben (VEENENDAL ET AL., 1996; OSTERTAG, 1998) egyaránt. Ezzel szemben nem találtak szignifikáns különbséget a lék és a zárt állomány talajnedvesség-tartalma között pl. CLINTON (2003) mérsékelt övi lombhullató erdőben, BARIK ET AL. (1992) idős, szubtrópusi hegyvidéki erdőben (India), RODRIGUEZ-CALCERRADA ET AL. (2008) ültetett fenyvesben (9 éves, 10 m széles vágásban). BAUHUS (1996) bükkösben, 5 cm-es talajmélységben végzett folyamatos talajnedvesség és talajhőmérséklet méréseket tenziométerekkel: egy 30 m átmérőjű lék közepén, a lékben 10 méterre a lék szélétől, a lék szélén (a léket határoló fák alatt) és az állomány alatt. A talajnedvesség különbözött a négy helyen, az állomány alatt és a lék szélén csökkent le jelentősen. A különbségeket a szerző a gyökerek vízfelvételével és a hőmérséklet-grádienssel magyarázta. Két korábbi évben a csapadék mennyiségét is mérték, a lékekben 7%-kal több eső jutott a talajfelszínre, mint az állomány alatt (BAUHUS ÉS BARTSCH, 1995). A 15 cm talajmélységben mért vízpotenciál jelentősen különbözött a lékekben és az állomány alatt. Míg a lékekben egész évben telített állapothoz közeli volt a talaj nedvességállapota, az állomány alatt nyár végén a fák vízfogyasztása miatt kiszáradt a talaj. A napi átlag talajhőmérsékletet tekintve nem mutattak ki különbséget az állomány és a lékek között. A napi maximum talajhőmérséklet időnként, elsősorban nyáron, a lék északi részében nagyobb volt (4°C-kal), mint az állomány alatt. RITTER ET AL. (2005) egy dániai természetközeli bükkösben, egy kb. 18 m átmérőjű természetes lékben vizsgálták a mikroklíma és a talajnedvesség tér-időbeli változásait jelen 12

munkával hasonló tér- és időléptéken. Kutatásukat a léknyitást követő két évben folytatták. Ők is elkülönítettek léket, lék szélét és állományt. A lék szélét a léket szegélyező fák törzsétől az erdő és a lék felé 1,5-1,5 m-ig kiterjedő gyűrűként definiálták. Vizsgálták a térbeli mintázatot és a szezonális dinamikát. A lék egyértelműen hatott a talajnedvesség-tartalomra. A vegetációs időszakban a lékben volt a legnagyobb a nedvességtartalom, a lék szélén közepes, az állomány alatt a legkisebb. A különbséget a lékben megnövekvő csapadékmennyiség és a transzspiráció csökkenése együttesen okozta. A méréseket négy különböző talajmélységben végezték, a lék széle és az állomány közti különbségek a felső rétegben voltak a legnagyobbak. A léken belül az első évben a szabadföldi vízkapacitás körüli foltok mérete időben csökkent júliustól szeptemberig. A két vizsgált évben hasonló volt a talajnedvesség mintázat, viszont a második évben enyhén szárazabbak voltak a mért pontok, elsősorban a 30 cm alatti mélységben. Ezt a több gyökérrel és/vagy a nagyobb intercepcióval magyarázzák. A szezonális dinamika vizsgálatánál három időszakot különítettek el: 1. amikor a fákon nincsenek levelek, 2. amikor a lomb fejlődésben van, 3. amikor a fák teljes lombozattal rendelkeznek. ZIRLEWAGEN ÉS VON WILPERT (2001) egy szubmontán-montán zóna közti, összetett szerkezetű vegyes, bükk (Fagus sylvatica), közönséges jegenyefenyő (Abies alba) és lucfenyő (Picea abies) dominálta erdőben mutatta ki a talajnedvesség-tartalom különbségét a lék és az erdő között, amit elsősorban a lékbeni kisebb intercepciós veszteséggel magyaráztak. MUSCOLO ET AL. (2007) három lékméretet (kis: 380 m2, közepes: 855m2, nagy: 1520m2) vizsgáltak calabriai fenyvesben. A lékméret hatással volt a mikroklímára; a talajnedvesség a kis lékekben, a talajhőmérséklet a nagy lékekben volt a legnagyobb. A talajhőmérséklet csak a közepes és a nagy lékekben volt nagyobb, mint a környező állomány alatt, a kis lékeknél nem volt szignifikáns különbség. A nagyobb talajhőmérsékletet a közepes és nagy lékekben a nagyobb besugárzással és a gyérebb vegetáció kisebb árnyékoló hatásával magyarázták. A talajnedvesség-tartalom a kis lékben szignifikánsan nagyobb, a közepes lékben szignifikánsan kisebb volt, mint a környező állomány alatt, a nagy lékeknél nem volt szignifikáns különbség. A közepes lékekben a kisebb talajnedvesség-tartalmat a nagyobb talajhőmérséklet miatti megnövekedett evaporáció okozhatta. ZHUA ET AL. (2003) tengerparti fenyvesben vizsgálták különböző mértékű (0%, 20%, 30%, 50%), folt-mintázatú szálaló vágások hatását az újulatra és abiotikus tényezőkre, köztük a talajnedvesség-tartalomra, ami pozitív korrelációt mutatott a vágás mértékével, ill. a létrejött lékek méretének növekedésével. A kezelések közti különbségek a nyári száraz időszak előrehaladtával növekedtek. Az áttekintett talajnedvesség vizsgálatok a legkülönbözőbb erdőtípusokat érintik. A vizsgált lékek száma különböző, egy vagy több, ugyanez mondható el a lékméretre is. Sok esetben három zónát különítettek el a lékekben. Néhány kivétellel csak a felszínközeli talajnedvességet mérték. Néhány kutatás kiterjedt a talajhőmérséklet vizsgálatára is. A mérési időtartam változó volt, általában egy vagy néhány év. A vizsgálatok eredménye is különböző, egy részüknél nem volt kimutatható különbség az állomány és a lék között, másoknál volt, bizonyos esetekben pedig a hatás függött a lékmérettől. A lékkeletkezés hatása a fényviszonyokra A lékek fényre gyakorolt hatása a leglátványosabb és leginkább kutatott lékhatással kapcsolatos téma (COLLINS ÉS PICKETT, 1987, CANHAM, 1988, CANHAM ET AL., 1990, RITTER ET AL., 2005, GÁLHIDY ET AL., 2006). A legtöbb esetben a lékbe érkező fény mennyiségét és mintázatát a lék regenerációja szempontjából vizsgálják. (WHITMORE, 1989, CANHAM,1989, POULSON ÉS PLATT, 1989, CANHAM ET AL., 1990, ABE ET AL., 1995, MCCARTHY, 2001, DIACI, 2002). A lék nagysága mellett a lék égtáji kitettsége (POULSON ÉS PLATT, 1989), földrajzi elhelyezkedése, topográfiai helyzete, alakja, a környező állomány magassága és a fák morfológiai jellemzői, illetve a lékátmérő (D) és az 13

állomány magasságának (H) aránya (D:H arány) is fontos tényezők a lékekben kialakuló fényviszonyok szempontjából (MCCARTHY 2001, CANHAM, 1989). A lékeken belül is változatos lehet a fény mintázata, ami időben is változik, függ az időjárási viszonyoktól, az évszaktól és a lékregenerációtól (COLLINS ÉS PICKETT, 1987, POULSON ÉS PLATT 1989, RITTER ET AL. 2005). A lékekbe érkező fény mennyisége jelentősen nagyobb lehet, mint a környező állományban, a növekedés mértéke igen változó (léktől függően, ill. egy léken belül térben és időben). CANHAM (1989) számításai alapján különböző kitettségű lejtőkön és földrajzi szélességi öveken elhelyezett, 25 m magas állományban nyílt 5 m sugarú hipotetikus lékekben a bejutó fény nagy térbeli heterogenitást mutat, és 25-200 %-kal nagyobb a zárt állományhoz képest. SCHMIDT ET AL (1996) bükkösben nyitott, 30 m átmérőjű lékekben azt tapasztalták, hogy míg az állomány alatt 7% volt a relatív megvilágítottság (a lombkorona feletti fényhez viszonyítva), a lékekben ez 25% fölé emelkedett. A lékkeletkezés hatása a talajhőmérsékletre A nagy mennyiségű talajfelszínre jutó fény általában növeli a talajhőmérsékletet az erdőkben (BAUHUS, 1996, GRAY ET AL., 2002). Sok vizsgálatban kimutatták, hogy az erdőnek nagyobb hatása van a talaj hőmérsékletére, mint a levegőére (pl. CARLSON ÉS GROOT, 1997). Mivel a zárt erdőben kevesebb besugárzás jut a talajfelszínre, mint nyílt területen, kisebb a hőáram és a talajhőmérséklet is (PORTE ET AL., 2004). Az erdő a sugárzási egyenleg legnagyobb részét (75-83%) evapotranszspirációra fordítja, jelentős része (16-17%) a levegő és a nagy mennyiségű biomassza hőforgalmát biztosítja, a talaj hőáramára csak néhány százaléka jut, nyáron valamivel kevesebb, tavasszal és ősszel több (1-8%) (MÁTYÁS, 1996). Mivel ez nem jelentős energiabevétel, a talajfelszín közelében a hőháztartást elsősorban advektív és konvektív hőszállítási folyamatok alakítják ki. A talajfelszín vegetációs időszakban alacsonyabb hőmérsékletű, mint környezete, az erdő lombtalan időszakában azonban a besugárzás energiája felmelegítheti (MÁTYÁS, 1996). RITTER ET AL. (2005) kimutatták, hogy az általuk vizsgált bükkös lékeinek jelentős részén nagyobb volt a talajhőmérséklet, mint a zárt állomány alatt. A talajhőmérséklet tavasszal és nyáron nagyobb területen, az állomány alá nyúlóan megváltozott, ősszel pedig csak a lékben. Lombhullás után, amikor a lombkorona nyitottabbá vált, ezáltal a fényviszonyok közötti különbségek csökkentek és a lomb szigetelő hatása csökkent, a lék talajhőmérsékletre gyakorolt hatása eltűnt. Ehhez hasonló eredményeket kaptak CARLSON ÉS GROOT (1997) egy rezgő nyár dominálta, 40 éves erdőben, ahol különböző méretű lékek (0,006ha, 0,025ha, 0,135ha, 0,27ha, 1,5ha) hatását vizsgálták a talajhőmérsékletre 5 és 20 cm-es mélységben. A talajhőmérséklet átlag, minimum és maximum értékei egyaránt nőttek a lékméret növekedésével, a különbség a vegetációs időszak előrehaladtával, a növények fejlődésével csökkent. A zárt állomány és a lékek közti különbség mindkét mélységben 2 °C körül alakult. Az eredmények értelmezésénél figyelembe kell venni, hogy csak egy évben, jún.15-től szept.6-ig végeztek méréseket. DEVINE ÉS HARRINGTON (2007) egy fiatal duglászfenyves ültetvényben (Washington, USA) a vágás után visszamaradt faanyag teljes eltávolításával és az aljnövényzet irtásával, illetve csak a törzsek kitermelésével járó, az aljnövényzet irtásával és anélkül végzett kezelések talajhőmérsékletre gyakorolt hatását elemezték napi és szezonális időléptéken, emellett a mikroélőhelyek (olyan hey, ahol a környezeti változók finom térléptékben szigetszerűen elkülönülnek a környezettől) hatását is kimutatták. A 10˚C-ot meghaladó talajhőmérsékletű napok évi száma a teljes faanyag eltávolítása esetén nagyobb volt, mint csak a törzsek eltávolításánál; a legnagyobb különbség a legmelegebb tavasszal jellemezhető évben volt. A teljes faanyag eltávolítása esetén a mikrosite-ok talajhőmérséklete szignifikánsan különbözött (csupasz talaj > érintetlen avar > holtfa > fatörzs-árnyék), csak a törzsek kitermelésénél egyedül a fatörzs-árnyék különbözött a többi microsite-tól. A napi 14

felmelegedés a holtfával borított talajban lassabb, mint a többi folton. Az aljnövényzet irtásának nem volt jelentős hatása. A kisebb mikrosite variabilitás és a faaanyag otthagyásával kialakuló kisebb napi talajhőmérséklet-ingadozás olyan területeken lehet előnyös, ahol az extrém magas nyári hőmérséklet gondot okoz. A teljes faanyag eltávolításának hatására megnövekvő tavaszi-kora nyári talajhőmérséklet a korai csemete-fejlődésnek kedvezhet. A talajhőmérséklet napi és szezonális ingadozása nagyobb lehet a lékekben, mint az állomány alatt (RITTER ET AL. 2005). A felszíni talajhőmérséklet függ attól, hogy mennyi direkt besugárzás éri az adott pontot. A nyári maximum hőmérséklet az egynéhány fa kidőlésével keletkezett lékekben akár 4-5 ºC-kal magasabb lehet, mint az állomány alatt, és ez a különbség a lékméret növekedésével együtt nő (COLLINS ET AL. 1985, PHILLIPS ÉS SHURE 1990). A léken belül ugyanakkor lehetnek olyan foltok is, ahol kisebb a talajhőmérséklet, ennek oka lehet a lékben regenerálódó növények, elsősorban fák árnyékoló, illetve a transzspiráció révén a levegőt hűtő hatása (RITTER ET AL., 2005). 2.7

A fényviszonyok és a talajnedvesség-tartalom hatása az aljnövényzetre, ill. a felújulásra

A fény és a talajnedvesség-tartalom összetett módon befolyásolják a növények megtelepedését és fejlődését. Meleg, száraz környezetben a részleges árnyékolás (ritkítás, lék, erdő széle) a legkedvezőbb a szárazságra érzékeny/vízigényesebb csemeték számára, mivel így a talajnedvesség-tartalom nagyobb lehet, mint az erős besugárzásnak kitett nyílt területen, viszont nem jelentkezik erős fényhiány sem RODRIGUEZ-CALCERRADA ET AL., 2008). A vízhiány számos fiziológiai folyamatra hat, ami a vegetatív és reproduktív növekedés csökkenéséhez, illetve a fák sérüléséhez, pusztulásához vezet (KOZLOWSKY, 2002). Az enyhe szárazság-stressznek kitett magoncok adaptálódnak a szárazsághoz, az kevésbé károsítja őket, mint a stressz nélkül fejlődött magoncokat (CLEMENS ÉS JONES, 1978; ABRAMS, 1988). A legtöbb kutatás a fényintenzitás növekedésének hatását vizsgálja a magoncok túlélésére és növekedésére (pl. EMBORG, 1998). Hazánkban a fény és a növényzet összefüggéseit vizsgálták pl. KERTÉSZ (1982), LÁPOSI ET AL. (2000). A talajnedvesség-tartalom hatása, a talajnedvesség-tartalom és a fény közti kölcsönhatás, illetve hatásuk az aljnövényzetre kevésbé kutatott téma. MADSEN (1994) kimutatta, hogy a két változó között kölcsönhatás van, ezért az erdészeti kezelések hatásának helyes értelmezéséhez a két tényezőt együttesen kell vizsgálni. Egy kísérletben 20 literes edényekben négy különböző fény intenzitást és az azonos fényintenzitású területeken belül négy különböző talajnedvesség-tartalmat, vagyis összesen 16 kezeléskombinációt állított be. A legnagyobb nedvességtartalomnál a magoncok növekedése lineárisan nőtt a fény intenzitással, és csökkent a gyökér/hajtás arány. Alacsonyabb nedvességtartalmaknál mindkét növényi változó enyhén nőtt a fény intenzitás növekedésével. A talajnedvesség-tartalom hatását erdők aljnövényzetére kimutatták pl. ELLENBERG (1978), OKLAND (1990) és OKLAND ÉS EILERTSEN (1993). BARIK ET AL. (1992) különböző méretű lékekben (34-950 m2) és az erdő gyepszintjén vizsgálták az abiotikus tényezőket (fotonáram sűrűség, levegő relatív páratartalma és hőmérséklete, talajhőmérséklet, talajnedvesség-tartalom) és a növényzetet. A talajnedvességtartalom nem különbözött szignifikánsan a lékek és az erdő között, a lékek közti és szezonális különbségek viszont jelentősek voltak. A lékméret növekedésével csökkent a talajnedvességtartalom. A lékméret grádiens mentén változó fény- és talajnedvesség-viszonyok fontos szerepet játszottak a növényzet összetételének és az árnyéktűrő és fénykedvelő fafajok előfordulásának kialakításában és az erdő teljes növényfaj diverzitására is hatással voltak. A felújulással kapcsolatban több eredmény található az irodalomban. A lombkoronaszint és az aljnövényzet borítása, a talajnedvesség-tartalom és a talaj humusztartalom hatását vizsgálták a bükk felújulására svéd bükkösökben MADSEN ÉS LARSEN (1997). A vizsgált 15

tényezők közül csak a lombkorona borítása volt hatással a magoncok számára. A zártabb lombkoronájú helyeken kisebb volt a magoncok száma, mint a nyíltabb helyeken. A csemeték növekedésére a lombkorona borítása mellett hatással volt a talajnedvesség-tartalom is. A nedvesebb talajú mintavételi helyeken szignifikánsan nagyobb volt a növekedés, amit a mintavételi egység legmagasabb csemetéjének magasságával fejeztek ki. A vizsgálat során végeztek egy fokozatos felújító vágást, ami hatással volt a talajnedvesség-tartalomra. A kezelés után a kivágott fák közelében levő mérési pontokon nagyobb volt a talaj nedvességtartalma, mint a megmaradt fák környezetében levő pontokon. A talajnedvességtartalom és a fényviszonyok között korábbi vizsgálataikkal (MADSEN, 1994, MADSEN 1995) ellentétben nem találtak szignifikáns összefüggést. 2.8

A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata

A talajnedvesség-tartalom térbeli változatosságát számos tényező alakítja, úgy, mint a topográfia, a talaj tulajdonságai, a növényzet típusa és borítása, az átlag nedvességtartalom, a talajvízszint mélysége, a csapadék mennyisége, a besugárzás és más meteorológiai tényezők (FAMIGLIETTI ET AL., 1998). A lékekben a növényzet az egyik legfontosabb tényező, amely összetett módon hat. Közvetlen hatást gyakorol a nedvességtartalomra a talajból való vízhasználat, a transzspiráció révén. A csapadékból a növényzet által felfogott és róla elpárolgó víz miatt kisebb hányad jut el a talajfelszínre. A növényzet árnyékolja a talajfelszínt, ezáltal befolyásolja az evaporációt. Turbulenciát keltve növeli az evapotranspirációt. A gyökértevékenység révén és a felszíni talajréteg szervesanyag tartalmának növelésével változtatja a talaj vízvezető képességét. A hatás mértéke a vegetáció típusától, denzitásától és az évszaktól is függ. Csupasz talajon a talajnedvesség-tartalom mezoskálán jelentkező térbeli varianciájának nagy része magyarázható a talajtulajdonságok változatosságával (WENDROTH ET AL., 1999). Növényzeti borítás esetén már gyepeken is sokkal inkább az evapotranszspiráció szabályozza a talajnedvesség-tartalom mintázatát (WESTERN ET AL., 1998). Erdőkben még nagyobb a növényi vízfogyasztás, így a fák vízfelvétele még inkább elfedi a talajtulajdonságok hatását. FAMIGLIETTI ET AL. (1998) húsz, finom skálán végzett, a talajnedvesség-tartalom térbeli változékonyságát vizsgáló munkát összegyűjtött, ezek közül a legtöbb gyengesége, hogy térben és/vagy időben alacsony a mintavételi gyakoriságuk. Ennek oka a talajnedvességtartalom mérésének nagy műszer, ill. munkaigénye. REYNOLDS (1970), HAWLEY ET AL. (1983) és FRANCIS ET AL. (1986) egyaránt szignifikáns talajnedvesség-tartalom különbséget mutattak ki a növényzeti borítás különbségeiből következően. HAWLEY ET AL. (1983) azt is leírták, hogy ez a különbség gyakran nagyobb a nedves, mint a száraz időszakokban. A talajnedvesség lékeken belüli térbeli mintázatát kevesen vizsgálták. GAGNON ET AL. (2003) a felszíni talajnedvesség (0-15 cm) léken belüli variabilitását vizsgálták hegyvidéki hosszútűjű fenyő (Pinus palustris) erdőben. Az extrém száraz időjárással magyarázták, hogy nem találtak a léktől való távolság, ill. a lékbeni elhelyezkedés szerint szignifikáns különbséget. A 30 db, 9 m átmérőjű léket három zónára osztották (belső, középső és külső gyűrű), a várt léken belüli forrás (fény, talajnedvesség) grádiensek miatt. Hozzájuk hasonlóan WILCZYNSKI ÉS PICKETT (1993) mérsékelt övi lombhullató erdőben, ill. PALIK ET AL.(1997) és MCGUIRE ET AL. (2001) hegyvidéki hosszútűjű fenyő (Pinus palustris) erdőkben sem találtak léken belüli különbségeket a talajnedvesség-tartalomban. Más vizsgálatok viszont talajnedvesség grádienst mutattak ki, pl. MINCKLER ÉS WOERHEIDE (1965) kaliforniai fenyvesben és BROCKWAY ÉS OUTCALT (1998) hosszútűjű fenyvesben. CLINTON ÉS BAKER (2000) kimutatták, hogy a zavarás hatására kialakuló mikrotopográfiai változatosság (gyökértányérok- és gödrök) térbeli heterogenitást hoz létre a talajnedvesség-tartalom és a talajhőmérséklet tekintetében egyaránt. A talajnedvesség-tartalom varianciája 16

Sok vizsgálat azt mutatta ki, hogy a talajnedvesség-tartalom varianciája csökken az átlag talajnedvesség-tartalom csökkenésével (HILLS ÉS REYNOLDS, 1969; REYNOLDS, 1970; HENNINGER ET AL., 1976; BELL ET AL., 1980; HAWLEY ET AL., 1982; ROBINSON ÉS DEAN, 1993). A variancia időbeli változásával kapcsolatban REYNOLDS (1970c) azt vetette fel, hogy a variabilitás a csapadék események után lehet a legnagyobb, mivel a talaj heterogenitásának hatása ekkor a legerősebb, és hasonlóan, a variabilitás száraz időszakok végén a legkisebb, mert a talaj heterogenitásának hatása ekkor a legcsekélyebb. HAWLEY ET AL. (1983) kiterjesztette ezt a felvetést azzal, hogy a variancia nőhet a csapadék mennyiségének növekedésével és extrém száraz körülmények között. HILLS ÉS REYNOLDS (1969) szerint viszont a variancia a legnagyobb lehet a közepes átlag nedvességtartalomnál, amikor egyszerre vannak jelen kis kiterjedésű, gyorsan száradó és nedves területek, ami heterogénné teszi a nedvességviszonyokat. A talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezete A talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezete geostatisztikai megközelítéssel vizsgálható. Sok vizsgálat kimutatta, hogy különböző léptékeken térben korrelál (pl. BRUCKNER ET AL., 1999). Erdőre vonatkozóan kevés ilyen vizsgálat található az irodalomban, és a tanulmányok nagy része egyáltalán nem foglalkozik a térbeli korreláció időbeli változásával, ami pedig az erdőkben különösen nagy jelentőségű, mivel az időben változó lombborítás módosítja a csapadék és a talajból történő vízfelvétel térbeli mintázatát is (SCHUME ET AL., 2002). SCHUME ET AL.(2002) egy alsó-ausztriai lucfenyő-bükk állományban végeztek geostatisztikai vizsgálatokat abból a célból, hogy az interpolációval nyert talajnedvességtartalom mintázatot összevessék a fafajok mintázatával. Egy 0,5 ha nagyságú mintanégyzetben 194 pontban (különböző mintavételi sűrűségű rácshálókban) 14 naponta mérték TDR műszerrel a 0-30 cm-es talajréteg nedvesség-tartalmát a 2000-es év vegetációs időszakában. A szemivariogramok távolsága 4-20 m között változott, a talaj nedvességtartalmától és a száradási, újranedvesedési előzményektől függően. Mivel a korrelációs hatótávolság a vegetációs periódust megelőző, szabadföldi vízkapacitással jellemezhető talajnedvesség-állapotnál volt a legnagyobb, arra következtettek, hogy az ebben az időszakban végzett geostatisztikai vizsgálattal megállapítható a maximális korrelációs hatótávolság. Erdőben végeztek geostatisztikai vizsgálatot BRUCKNER ET AL. (1999). Nagy léptéken vizsgálódtak, a 18 m-es transzekt mentén a korrelációs hatótávolság 1 m-ig terjedt. A talajnedvesség-tartalmat anizotrópnak találták. A variációs koefficiens (CV%) alacsony volt, a variogramok alakja exponenciális. 2.9

A talajnedvesség-tartalom mérési módszerei

A gravimetriás (szárítószekrényes) módszer (Buzás,1988a) mellett napjainkban az indirekt elektromos/elektromágneses módszerek a legelterjedtebbek. A TDR (Time Domain Reflectometry) talajnedvesség-mérési módszer elvi lehetőségét FELLNER-FELDEGG (1969) mutatta meg. A módszer lényege, hogy egy impulzusgenerátorból nagyfrekvenciás jelet vezetnek a talajba helyezett elektródákra, amelyeken az végighalad, majd az elektródák végén a fellépő végtelen nagy ellenállás hatására visszaverődik. A nagyfrekvenciás jelnek az elektródákba lépése és az elektróda végéről történő visszaverődése között eltelt időből meghatározható a talaj látszólagos dielektromos állandója (RAJKAI, 2004). A talaj látszólagos dielektromos állandója és térfogatszázalékos nedvességtartalma között a talajjellemzők széles spektrumában szoros összefüggés van (TOPP ET AL., 1980, TOPP ÉS DAVIS, 1985) így a módszer alkalmas a talaj nedvességtartalmának meghatározására. Az összefüggés magyarázata az, hogy a víz dielektromos állandója 20 Co-on 81, a levegőé 1, a teljesen száraz talajé pedig 3 és 5 közötti (RAJKAI, 2004). A módszer nagy előnye más elektromos módszerekhez képest az, hogy a mérést a talaj elektrolit- és sótartalma nem befolyásolja, de az ismert pontosságú méréshez a 17

TDR műszerek esetében is talajspecifikus kalibrációra van szükség (RAJKAI, 2004). A TDR módszer hatékonyan alkalmazható a talajnedvesség-tartalom térbeli mintázatának in-situ mérésére (RAJKAI ÉS RYDÉN, 1992). A mátrai és a bugaci mérőállomáson használt Campbell (CS615 és CS616) nedvességtartalom mérő műszer frekvencia domain reflektométer (FDR) (CAMPBELL SCIENTIFIC INC., 2002, RUELLE ÉS LAURENT, 2008). A TDR-től abban különbözik, hogy (a jel elektródán végighaladási idejének elemzése helyett) egy következő jel kibocsátási idejét használja (periódus idő) a talaj nedvességtartalma kijelzésére. A szenzor oszcillációs frekvenciája azonban nem csupán a talaj nedvességtartalmától, hanem elektromos vezetőképességétől, agyagásványtípusától, agyagtartalmától és a hőmérséklettől is függ. Emiatt különösen fontos a műszer adott talajra történő kalibrációja. A Frequency Domain (FD) talajnedvesség-mérők (pl. az általam használt IMAG cég műszere, HILHORST, 1998, DIRKSEN, 1999) a talajnedvességgel összefüggő relatív permittivitást határozzák meg, kisebb frekvenciát alkalmazva (20 MHz), mint a TDR módszer. A permittivitásból történő talajnedvesség-tartalom meghatározás a kapacitív talajnedvességmérő műszerekhez hasonlóan talajspecifikus kalibrációt tesz szükségessé (RAJKAI, 2004). A kapacitív talajnedvesség-mérők közé tartoznak az általam is használt BR-30 (VÁRALLYAY ÉS RAJKAI, 1987) és az ECH2O (DECAGON DEVICES, INC., 2005) műszerek. A kapacitív talajnedvesség-mérési módszer (RAJKAI, 2004) elve az, hogy egy oszcillátorjel továbbítódik a műszer elektródáira, onnan pedig az azok geometriája által meghatározott geometriájú elektromos mező a talajba. Az oszcillátor jel fázisszög változásával arányos kimenő feszültséget jelez ki a műszer. A fázisszögváltozás a talaj dielektromos állandójától (permittivitásától) függ. Mivel a talaj permittivitása elsősorban a nedvességtartalomtól függ (a víz dielektromos állandója sokkal nagyobb, mint a talaj egyéb összetevőié), a fázisszög változásból megfelelő kalibrációval következtethetünk a talaj nedvességtartalmára. 2.10 Földhasználatváltás A földhasználatváltás (erdő-gyep-szántóföld) jelentős hatással lehet a talaj hidrológiai jellemzőire és a vízforgalomra (WAHL ET AL.,2003). Az erdőirtások, az erdők helyén kialakított szántók számos káros hatás mellett megváltoztatják a klímát is (RAJKAI, 2008). Lejtős terülteken az erdőirtás erózióhoz vezethet, és ennek következtében csökkenhet a talaj szerves anyag tartalma. A hatékony földhasználat-tervezéshez vízgyűjtőnként kell a folyamatot vizsgálni (THANAPAKPAWIN ET AL., 2006), a különböző földhasználat váltási szcenáriók hatásának szimulációjakor figyelembe véve az egyes területek lejtőn belül elfoglalt helyét. MORECROFT ET AL. (1998) egy tölgyes és egy gyep mikroklímáját hasonlították össze. A léghőmérséklet különbsége a nyári időszakban átlagosan 0,6-0,9 °C volt, de napos időben akár 3°C-kal is alacsonyabb volt a lombkorona alatt, mint a nyílt területen. Télen ez a különbség elhanyagolható volt. A lombnak a talajhőmérsékletre sokkal nagyobb hatása volt, és az erdőben kisebb volt a hőingadozás. A lég-és talajhőmérséklet különbsége az erdő és a gyep között összefüggésben volt a besugárzással, a lomb jelenlétével/hiányával és a szélsebességgel. Megállapították, hogy a talajnedvesség-tartalomnak nem volt szignifikáns hatása a talajhőmérsékletre, amit azzal magyaráztak, hogy a talaj hővezető képessége nem volt érzékeny a talajnedvesség-tartalomra, és kicsi volt a talaj hőáram. 2.11 Az evapotranszspiráció (ET) és az azt meghatározó tényezők közötti kapcsolat Az evapotranszspiráció két folyamat, a talajfelszínről történő párolgás, azaz az evaporáció és a növényi vízvesztés, vagyis a transzspiráció együttes elnevezése. A talajt minél nagyobb arányban borítja növényzet, ill. minél kifejlettebb, annál inkább a transzspiráció válik a domináns tényezővé (ALLEN ET AL., 1998).

18

Referencia evapotranszspiráció

Az evaporáció a folyékony víz vízgőzzé alakulását és annak a párolgási felszínről való távozását foglalja magában (BARANOWSKI ÉS USOWICZ, 2005). A párolgáshoz szükséges energiát elsősorban a besugárzás adja, így ez a legfontosabb ET-t meghatározó tényező. Emellett kisebb mértékben a környező levegő hőmérséklete is hozzájárul a párolgáshoz szükséges energia biztosításához. A vízgőznek a párolgási felszínről (talaj/növényzet felszíne) való eltávozásához a párolgási felszín és a környező légkör közti vízgőznyomás-különbség a hajtóerő. Az evaporáció során a környező légkör folyamatosan telítődik, így a folyamat lassul és meg is állhat, ha a nedves levegő nem szállítódik el. A vízgőztelített levegő szárazabb levegővel való cseréje elsősorban a szélsebességtől függ. Tehát az evaporációt meghatározó fő meteorológiai tényezők a besugárzás mellett a léghőmérséklet, a levegő páratartalma és a szélsebesség. A transzspiráció a növényi szövetekben található víz vízgőzzé alakulását és a vízgőz légkörbe jutását jelenti (BARANOWSKI ÉS USOWICZ, 2005). A növények a felvett vízmennyiség nagy részét elpárologtatják. A felvett víz elpárologtatása a levelekben, a sejtközti terekben történik. A vízvesztés a sztómákon (gázcserenyílásokon) keresztül folyik, a folyamat fiziológiai szabályzás alatt áll, a sztómák nyílásának-záródásának szabályzásán keresztül, amit a levél nedvességpotenciálja, hosszabb távon pedig a talaj nedvességpotenciálja határoz meg. A transzspiráció mértéke az evaporációhoz hasonlóan a rendelkezésre álló energiától és a vízgőznyomás grádienstől függ, vagyis a besugárzás, a léghőmérséklet-, és páratartalom és a szélsebesség a befolyásoló meteorológiai tényezők. A talajnedvesség-tartalom és a talaj vízvezetőképessége, ami befolyásolja a gyökerek felé történő vízmozgás sebességét, szintén befolyásolja a transzspirációt. A növényi jellemzők is fontosak, a transzspiráció függhet a növényfajtól, fajtától, a fejlődési fázistól, a környezettől és a műveléstől is (ALLEN ET AL., 1998). A szélsebesség hatása az ET-re különböző időjárási körülmények között eltérő. Forró, száraz időszakokban sokkal erőteljesebb, mint nedves, meleg időjárás esetén (2.1. ábra). Utóbbi esetben ugyanis a szél a vízgőz-telített levegőt csak kicsit kevésbé telített levegővel tudja cserélni, míg száraz körülmények között nagy mennyiségű vízgőzt be tud fogadni a légkör, és viszonylag kis szélsebesség növekedés is erősen növelheti az ET intenzitását (ALLEN ET AL., 1998).

Forró, száraz Meleg, nedves

Szélsebesség (m/s) 2.1. ábra A szélsebesség hatása az evapotranszspirációra forró, száraz és meleg, nedves időjárási körülmények között. Forrás: Allen et al., 1998 (FAO).

A párolgási felszínen, illetve a talajban rendelkezésre álló víz mennyisége limitáló tényező lehet, ha nincs a párolgási igénynek megfelelő mennyiségű víz a talajban, az evaporáció gyorsan lelassul és le is állhat (ALLEN ET AL., 1998). A talaj-növény rendszer biofizikai tényezői, mint a fajkészlet, a lombozat szerkezete, a fenológia és a növények fiziológiai tulajdonságai is befolyásolják az ET-t. 19

Az evapotranszspiráció ökológiai, hidrológiai, talajtani és meteorológiai szempontból egyaránt fontos folyamat, ezért sok megközelítésű meghatározási módszere ismert (WILSON ET AL., 2001). A módszerek különböznek bonyolultságuk, adat, ill. műszerigényük, tér és időbeli léptékük és hibájuk tekintetében, ill. abban, hogy a teljes evapotranszspirációt vagy annak csak az egyik komponensét határozzák meg. Az ET mérése nem egyszerű, speciális, drága műszereket igényel, különböző fizikai jellemzők vagy a vízmérleg pontos mérése szükséges hozzá, ezért rutin alkalmazásra nem alkalmas, inkább az indirekt módszerek ellenőrzésére lehet megfelelő eljárás. A mérési módszerek két megközelítéshez kötődnek, ezek az energiamérleg (Bowen-arány módszer) és mikrometeorológiai módszerek, és a vízmérleg módszer. Az általunk is alkalmazott ún. eddy kovariancia módszer a mikrometeorológiai módszerek közé tartozik, a vízgőz, a szén-dioxid és más nyomgázok , továbbá a hő növényzet és légkör közötti turbulens áramainak (hosszú időtartamon keresztüli) mérésére szolgál (DYER, 1961). A módszer azon alapul, hogy a vertikális szélsebesség és egy adott tulajdonság szorzatának szórása (kovarianciája) az adott tulajdonság turbulens áramának tekinthető. A vertikális szélsebesség és a vízgőz-koncentráció kovarianciája a látens hőáram, vagyis az evapotranszspiráció energiája (RANA ÉS KATERJI, 2000). Mivel a módszer igen drága műszereket és nagyon kis időközönkénti méréseket igényel, ezért költséges és az ökológiai kutatásokban még nem terjedt el széleskörűen. KeletEurópában csak a két magyarországi állomás áll rendelkezésre (Bugacpuszta, Szurdokpüspöki) (PINTÉR ET AL., 2007). A vízmérleg módszer lényege, hogy az ET-t a vízmérleg egyenletből maradék tagként határozzuk meg, az egyenlet többi tagjának ismeretében. A módszer viszonylag egyszerű és napi léptéken használható, de a mérések általában kis területre reprezentatívak, a talajnedvesség-tartalom nagy térbeli változatossága miatt a nagyobb területre való extrapoláció nem egyszerű (WILSON ET AL., 2001). A pontos terepi mérések nehézségei miatt leggyakrabban a meteorológiai adatokból való számítás módszerét használják az ET meghatározására. Nagyon sok többé-kevésbé empirikus egyenletet dolgoztak ki a meteorológiai adatok alapján való ET becslésre. Ezek egy része csak az adott éghajlati vagy mezőgazdasági viszonyok között érvényes, nem alkalmazható más területeken, mint amire eredetileg kidolgozták. A módszerek tesztelése az eredetitől eltérő körülmények között idő- és munkaigényes és költséges. A FAO vizsgálatai alapján a FAO Penman-Monteith módszer lett az ajánlott módszer a referencia evapotranszspiráció (ET0) meghatározására, ami egyesíti az energetikai, az aerodinamikai és a biofizikai tényezőket. Az ET0 a légkör párolgási igényét fejezi ki egy adott területen, az év egy adott időpontjában. A módszer kifejlesztése során definiáltak egy hipotetikus referencia növényt, melynek magassága 0,12 m, felületi ellenállása 70 s m-1, albedója 0,23. Ezzel közelítették egy kiterjedt, uniform magasságú, aktív növekedésben levő és adekvát módon öntözött zöld gyeppel borított felület párolgását (ALLEN ET AL., 1998). 2.12 A vízforgalom modellezése A vízforgalom modellezésére használt, a talaj, a növényzet és a légkör (az időjárás) hatásait integráló szimulációs modellek is alkalmazhatók az ET meghatározására. A matematikai modellek egyik legfőbb előnye, hogy komplex rendszerbe összefogva leírhatóvá teszik a vízforgalmat meghatározó összetett folyamatokat és a köztük lévő kölcsönhatásokat (RAJKAI, 2001, RAJKAI ET AL., 2004). Használatukhoz időjárási, növényzeti és talajtényezők ismeretére, mért adatokra van szükség, viszont nagyrészt az ET-nál könnyebben mérhető jellemzők mérése elégséges ehhez, így az ET mérési módszereinél szélesebb körben használhatók. A szimulációs modellezés hipotézis-, illetve paraméterérték tesztelés és ellenőrzés mellett bemeneti változóértékek (pl. talajvízpotenciálérték) generálására is alkalmas, ezáltal összetett modellezési feladatok végzése válik lehetővé (ANDRÉN ET AL., 1992).

20

Mivel az ET a vízmérleg legnehezebben meghatározható eleme, jelentős kutatási tevékenység folyik meghatározási módszereinek fejlesztése érdekében. Számos publikáció található az irodalomban, amiben összehasonlítják a különböző módszerekkel meghatározott ET-t és értékelik a módszerek megbízhatóságát, előnyeit és hátrányait. Különböző módszerek összehasonlítását végezték portugáliai tengerparti fenyvesben (BERBIGIER ET AL., 1996; LOUSTAU ET AL., 1996, 1998), franciaországi bükkösben (GRANIER ET AL., 2000), skóciai szitka lucosban (MILNE ET AL., 1985), a dél-kelet-USA-ban, kevert lombhullató erdőben (WILSON ET AL., 2001). Tökéletes egyezést egyik vizsgálat során sem tapasztaltak a több módszer eredménye között, de elfogadható hibával jellemezhető egyezést sok esetben. WILSON ET AL. (2001) a talaj-vízmérleg, a fanedv áramlási, a vízgyűjtő vízmérleg és az örvény kovariancia módszert hasonlították össze ET meghatározásánál erdőben. Az örvény kovariancia és a vízgyűjtő vízmérleg módszer összevethető eredményeket adott, így ezeket megfelelőnek tartják az éves ET meghatározására nagy területre érvényes léptéken (104-106 m2). A fanedv áramlási módszer kisebb értékeket ad, feltehetően a skálázási problémák miatt. A vízmérleg módszer eredményei pozitívan korrelálnak a vízgyűjtő vízmérleg és az örvény kovariancia módszer értékeivel, de a hosszú aszályos, és az esőt követő időszakok esetén az adatok nagyon változékonyak. Leírják, hogy mivel a talajnedvesség-tartalom méréseik 70 cm talajmélységig terjedtek, az aszályos időszakokban a hibát az okozhatja, hogy a fák ennél mélyebbről is vesznek fel vizet. GRANIER ET AL. (2000), és BERBIGIER ET AL. (1996) jó egyezést találtak a mért és a modellezett állomány transzspiráció között. FALGE ET AL. (2005) eddy kovariancia módszerrel mérték és modellekkel szimulálták a látens hőáramot. Az eredményeket csak csapadékmentes napokon hasonlították össze, mert az eső jelentősen befolyásolja az örvény-mérések megbízhatóságát. Négy többrétegű modellt (PLATIN, MixFor-SVAT, SVAT-CN, PnET-N-DNDC) és egy növényzetet magába foglaló, légköri határréteg modellt (HIgh Resolution Vegetation Atmosphere Coupler, HIRVAC) használtak, melyek mind az energiamérlegen alapulnak. A mért és szimulált látens hő mindegyik modell esetében elfogadhatóan egyezik, bár a modellek között szisztematikus különbségek voltak. A mért és szimulált látens hőt különböző időjárási feltételek között, egy hideg, nedves őszi és egy meleg, száraz nyári időszakban is összehasonlították. MEIRESONNE ET AL. (2003) két szimulációs modell (egy állomány léptékű folyamatmodell – SECRETS és egy vízforgalmi modell – WAVE) és az eddy kovariancia módszer eredményeit vetették össze. Mindkét modell nagyobb értékeket adott a mért adatoknál. Kis és nagy talajnedvesség-tartalmak esetén a két modell között nagyobb eltérést találtak. Nagyon sokan vizsgálják az ET és azt szabályzó időjárási tényezők közti összefüggéseket, amik alapján empirikus összefüggéseket, modelleket hoznak létre. A talajnedvesség-tartalmat és a növényzeti jellemzőket csak az utóbbi időkben kezdték el vizsgálni ebben az összefüggésben, annak ellenére, hogy ezek figyelembevételével nagyban növelhető az ET meghatározásának pontossága. A vizsgálatok nagy része a vegetációs időszakra korlátozódik, ill. rövid időszakokra vonatkozik, ritka a több éves megfigyelés. BURBA ÉS VERMA (2005) több éves időszakra vonatkozóan vizsgálta az ET változékonyságát és annak összefüggéseit az időjárási és növényzeti tényezőkkel és a talajnedvesség-tartalommal egy gyepen és egy búzatáblán. Megfigyeléseik alapján arra a következtetésre jutottak, hogy az ET változékonyságát elsősorban a szárazságstressz és a zöld növényfelület különbségei okozták, az időjárási tényezőknek kisebb volt a szerepe. A SWAP modell A SWAP (soil-water-atmosphere-plant) szimulációs modell (FEDDES ET AL., 1978) víz-, tápanyag-, és hőforgalmat szimulál a telített és a telítetlen talajzónában. A modell a csapadékot, az evaporációt, a transzspirációt, az intercepciót, a felszíni lefolyást, a mélybeszivárgást és kapilláris vízemelést, és a víz talajban történő áramlását veszi figyelembe 21

a hidrológiai folyamatok közül. A talajszelvény függőleges metszetét kezeli, amelynek felső határa a közvetlenül a talajt borító növényzet feletti levegőréteg, alsó határa pedig a talajszelvény alja vagy a talajvízszint. A két határ közötti talajszelvényben a víz elsősorban függőleges irányban mozog, ami lehetővé teszi az egydimenziós megközelítést. A modellben a talajszelvény szintekre, azon belül alszintekre van osztva. A talaj fizikai paraméterei szintenként adhatók meg, az alszintekre a kezdeti talajnedvesség-állapot határozható meg, illetve a kimeneti talajnedvesség-tartalmat is alszintenként adja meg a modell. A vízmérleget és a vízmozgást leíró egyenletet szintenként számítja ki (oldja meg) a modell. A talajvízmozgást a Richard’s egyenlet megoldásával számítja (1. egyenlet).

(1) 3

3

ahol θ a talajnedvesség-tartalom (cm /cm ), t az idő (nap), h a vízpotenciál (cm), z a függőleges koordináta (cm), K a vízvezető-képesség (cm/nap). S (nap-1) a gyökérzet által felvett vízmennyiség. Az egyenlet megoldásához a pF-görbe - K(Θ) - és a hidraulikus vezetőképesség-függvény Θ(h) - szükségesek, ezek analitikus leírására a van Genuchten-Mualem modell paramétereit használja, illetve a (Θ(h)) függvény értékei táblázatos formában is megadhatók. A talajhidrológiai függvényeket sokszor becsléssel határozzák meg (RAJKAI ET AL., 1993, JARVIS ET AL., 2002), mivel nehezen mérhetők, ez pedig jelentős hibával terheli a számításokat. Amennyiben mért adataink vannak, a diszkrét mérési pontokra illeszkedő folytonos elméleti függvény előállítása a cél, mivel a modellek a vízmozgást leíró Richard’s egyenlet megoldása során folytonos függvényeket használnak. A pF-görbe esetében a BrooksCorey és a van Genuchten függvényt, a hidraulikus vezetőképesség estében pedig a Mualem modellt használják. A modellben a felső határfeltételeket a csapadék, az öntözés és a potenciális evapotranszspiráció (ETp) határozza meg. A csapadékot napi felbontású és részletesebb adatként is figyelembe tudja venni a modell. A modell a ETp -t a Penman-Monteith egyenlettel becsüli a napi felbontású bemeneti meteorológiai adatokból (léghőmérséklet, besugárzás, páranyomás, szélsebesség). Az intercepciót empirikus összefüggéssel számítja a modell (BRADEN, 1985), amit különböző növényekkel végzett intercepciós kísérletek alapján dolgoztak ki (2. egyenlet).

⎛ ⎞ ⎜ ⎟ 1 ⎜ ⎟ I = a LAI 1 − , ⎜ bP ⎟ ⎜ 1+ ⎟ a LAI ⎠ ⎝

(2)

ahol I a növényzet által visszatartott vízmennyiség (inetrcepció), P a csapadék, a empirikus együttható, b a talajborítottság (=LAI/3), LAI a levél felület index. Az empirikus együttható értéke kísérleti úton határozható meg, a modellben a szántóföldi növények és gyep esetében a használt érték a = 0,25. A módszer alapbeállításként napi csapadék adatokat használ, de ha a csapadékot kisebb időintervallumonként adjuk meg, akkor a napi Pnettó/Pbruttó arányt használja a modell a kisebb időléptékű csapadék intercepciós veszteséggel való korrigálására. A modell először elkülöníti a potenciális transzspirációt és a potenciális evaporációt, majd ezután számítja ezekből az aktuális transzspirációt, illetve evaporációt. A potenciális transzspirációt és a potenciális evaporációt a levél felület index (LAI) vagy a talaj borítottsági arány alapján (ez az egyszerűsített növényi modell esetében választható, és mivel nem ezt 22

használtam, ismertetésére nem térek ki) különíti el. Mindkét jellemzőt a növényzet fejlődésének függvényében lehet megadni. A potenciális evaporációt (Ep) a Penman-Monteith egyenletből számítja az aerodinamikus tag elhagyásával, mivel közvetlenül a talajfelszín közelében a szél sebessége viszonylag kicsi, így az aerodinamikus ellenállás (rlég) nagy. A talajfelszínről történő párolgás egyetlen energiaforrása a nettó besugárzás. Ha feltételezzük, hogy ez a növényzeten belül exponenciálisan csökken, a talaj hőfluxusa pedig elhanyagolható, az Ep a következő összefüggéssel számítható (3. egyenlet) (GOUDRIAAN, 1977).

E p = ETp e

− k gr LAI

,

(3)

ahol Ep a potenciális evaporáció, ETp a potenciális evapotranszspiráció, LAI a levél felület index, kgr a globális besugárzás kioltási koefficiense, ami a diffúz (kdf) és a direkt látható fény kioltási koefficiensének (kdir) szorzata: kgr = kdf kdir. A modellben az alapbeállítás szerint kdf =0,60, kdir = 0,75. A potenciális transzspirációt a modell a levélzet felületén visszatartott vízmennyiség elpárolgásához szükséges idővel korrigált ETp és a Ep különbségeként számolja (4. egyenlet). ⎛ I ⎞⎟ ET − E p , (4) T p = ⎜1 − ⎜ ET ⎟ p p 0 ⎝ ⎠ ahol Tp a potenciális transzspiráció ráta, I az intercepció, ETp0 a nedves növényzet evapotranszspirációja, ami a Penman-Monteith egyenletből számolható rnöv = 0 feltétellel, ETp a potenciális evapotranszspiráció ráta, Epa potenciális evaporáció.

Az aktuális evaporáció (Ea) nedves talajfelszín esetén megegyezik a Ep-vel, a talaj száradásával a feltalaj vízvezető-képessége csökken, így nem kerül az Ep-hoz elegendő mennyiségű víz a felszínre, így ilyenkor a Ep értéke lecsökken egy aktuális (tényleges) evaporáció értékre (Ea). A modell a talajfelszínre továbbított maximális vízmennyiségnek megfelelő párolgási rátát (Emax) a Darcy-törvény alapján számítja (5. egyenlet). ⎛h −h −z ⎞ (5) E max = K 1 / 2 ⎜⎜ atm 1 1 ⎟⎟ , z1 ⎠ ⎝ ahol Emax a talajfelszínre továbbított maximális vízmennyiség, K1/2 a talajfelszín és a közvetlenül alatta levő talajszint (1. szint) vízvezető-képességének átlaga, hatm a talajban kialakult, a levegő páratartalmával egyensúlyi állapotban levő szívóerő, h1 a szívóerő az 1. talajszintben, z1 az 1. talajszint középpontjának mélysége. A „talajszint” a modellben azokat a talaj-alrétegeket jelenti, amelyekre a talajszelvényt felosztjuk a szimuláció során a numerikus számítások miatt. Az előző egyenlet a hőmérsékletkülönbség és a páramozgás következtében létrejövő vízmozgást egyaránt magában foglalja (KOOREVAAR ET AL., 1983). Az Emax értéke nagyban függ a talajfelszín közeli talajszintek vastagságától, ezért ajánlott ezeknek a szinteknek a vastagságát 1 cm-nél nem vastagabbra állítani. A módszer hátránya, hogy a talajfelszínt érő külső hatásokat nem veszi figyelembe. A modellben empirikus függvényt is lehet használni az Ea számítására, de ehhez helyszíni kalibráció szükséges. A gyökérzóna egészére értelmezett maximális (potenciális) növényi vízfelvétel (Up) a Tp-val egyezik meg. A talajszelvényen belüli eloszlását a gyökérhossz-sűrűség eloszlásából számítja a modell (6. egyenlet) (BOUTEN, 1992). π gyök (z) (6) U p (z) = Tp , 0 π gyök (z) ∂z

∫− D

gyök

23

ahol Up (z) az adott δz rétegre értelmezett potenciális növényi vízfelvétel, πgyök (z) az adott δz rétegre jellemző gyökérhossz-sűrűség, Dgyök a gyökérzóna vastagsága, Tp a potenciális transzspiráció. A módszer hátránya, hogy egy adott talajrétegben kialakult szárazságstressz hatása nem kompenzálható egy másik rétegben megnövelt vízfelvétellel. A potenciális transzspirációt a víztöbblet, vízhiány és a magas talajoldat-koncentráció okozta stressz csökkenti, az így kialakuló transzpiráció az aktuális (tényleges) transzspiráció. A FEDDES ET AL. (1978) által javasolt vízstressz leírására alkalmas módszer lényege (7. egyenlet), hogy a Tp-t egy redukciós együtthatóval (αrv) csökkenti, ami a vízstressz (szélsőségesen alacsony vagy magas talajnedvesség-tartalom) miatti vízfelvétel-csökkenést fejezi ki. Ua (z) = αrv αrs Up(z),

(7)

ahol Ua (z) a tényleges növényi vízfelvétel-fluxus, αrv a vízstressz miatti redukciós együttható, a αrs a só-stressz miatti redukciós együttható (nem szikes talajon αrs = 0), Up(z) a potenciális növényi vízfelvétel-fluxus. A növényi vízfelvételre vonatkozóan a modellben a növényi vízfelvételt jellemző vízpotenciál értékek („HLIM”) a bemeneti paraméterek, ezek részletes leírása az M6. mellékletben található. A αrv a vízpotenciál (h) függvényében változik, a h3 vízpotenciál értéktől lineárisan csökken a h4 vízpotenciál értékig, ahol eléri a 0-t (2.2. ábra). A h2 vízpotenciál érték fölött a vízborítás miatt nem optimális a vízfelvétel, a αrv lineárisan csökken a h1 vízpotenciál értékig, ahol eléri a 0-át, a vízfelvétel megszűnik.

Talaj vízpotenciál (h) 2.2. ábra A vízstressz miatti redukciós együttható (αrv) a vízpotenciál (h) függvényében alacsony (Tlow) és magas (Thigh) potenciális transzspiráció esetén. (FEDDES ET AL., 1978 után)

A biomassza növekedésnek modellezéséhez három szubrutin közül lehet választani a SWAP modellben, ezek a részletes modell, a gyepre paraméterezett részletes modell és az egyszerűsített növényi modell. A LAI mellett a növény magasságát és a maximális gyökérmélységet kell definiálni a növekedési fázis függvényében. A vizsgált talajszelvény alsó határa eshet a telítetlen vagy a telített közegbe is, illetve időszakos telítettség is előfordulhat. A SWAP modellben bármelyik határfeltétel választható, és az alábbi módokon adható meg: 1. a talajvízszint vagy a szívóerő megadása az idő függvényében, 2. a szelvény alsó határfelületén átlépő fluxus megadása az idő függvényében, 3. a szelvény alsó határfelületén átlépő fluxus megadása a talajvízszint függvényében. Ha a talajvízszint mélyen található, és a talajszelvény nem áll vízhatás alatt, alsó határfeltételként a szabad mélybeszivárgás (free drainage) adható meg. Ilyenkor feltételezhetjük, hogy az alsó határfelületen a szívóerő grádiense (δh/δz) zéró, a SWAP modell is csak akkor számol vízáramlást, ha h ≥ 0.

24

A SWAP modellt sokan használták öntözési rendszerek értékelésére (SARWAR ET AL., 2001, UTSET ET AL., 2007, VAZIFEDOUST ET AL., 2008). Szikes vízzel való öntözéssel kapcsolatos kérdésekre keresték a választ segítségével TEDESCHI ÉS MENENTI (2002). Vízmérleg elemek meghatározására használták térben kiterjesztve DROOGERSA ET AL. (2000). Leggyakrabban szántóföldi területekre alkalmazták, gyepre és erdőre még kevesebbszer. Gyep és erdő területekre használták pl. LONDO ET AL. (2001), akik gyep és fűz energiaerdő hozamának becslését végezték el nedves hollandiai területen különböző talajvízszinteknél, amit pénzügyi számításokhoz használtak. ASHBY (1999) két különböző talajon található legelő és egy amazóniai esőerdő víz- és energiaforgalmát szimulálta a SWAP modell segítségével, az erdőirtás következményeinek feltárása érdekében. VAN DER SALM ET AL. (2006) az erdősítés hatásait vizsgálták, hollandiai területen. Hazánkban a SWAP modellt klímaváltozási szcenáriók csernozjom talajok vízforgalmára gyakorolt hatásának szimulációjára használták sikeresen szántóföldön FARKAS ET AL. (2008), és bodrogközi Tisza ártéren szántóföldön, gyepen, vizes élőhelyen és gyümölcsösben VÁRALLYAY ÉS FARKAS (2008). A szimulációs modellekkel nyert eredmények megbízhatóságát nagyban befolyásolja a használt referencia adatok mennyisége és pontossága, a mérési időszak hossza és időbeli felbontása. A modellezési gyakorlatban sokszor csak néhány hónap mért referencia adata áll rendelkezésre, és/vagy a mérések az óránkénti/napi léptéknél ritkábban történnek (pl. UTSET ET AL. 2007, EITZINGER ET AL., 2004, SINGH ET AL., 2006.) A modellek kalibrációjához mért ET adat ritkán áll rendelkezésre, így általában becsült ET értékeket vagy a talajnedvesség-tartalmat (vagy vízkészletet) használnak referencia adatként. Az ET direkt mérése lehetőséget ad a szimulációs modellek kalibrációjának javításához, az ET bizonytalanságának csökkentésével (SUMNER ÉS JACOBS, 2005). Ez két módon lehetséges, vagy a mért ET értékeket input adatként használva a modellben vagy a mért és szimulált ET értékek összehasonlításával. Mi a második lehetőséget alkalmaztuk. Az eddy kovariancia módszerrel mért energiaforgalmi adatok alapján az energia mérleg gyakran nem záródik (WILSON ET AL, 2001), és modellezéssel a méréshez képest felülbecsült fluxusok gyakran közelebb állnak a rendszer valós energia mérlegéhez, mint a mért adatok (FALGE ET AL., 2005). Így az eddy kovariancia adatokon alapuló modell kalibráció a mérés problémái miatt hibával terhelt, amit párhuzamosan más módszerekkel végzett mérésekkel lehet csökkenteni. Ezen felül tovább javíthatják a modell kalibrációt olyan módszerek, amelyek az evaporációt és a transzspirációt külön is meghatározzák (mint pl. KELLOMAKI ÉS WANG, 1999; WANG ET AL., 2004).

25

26

3 3.1

ANYAG ÉS MÓDSZER

Vizsgálati területek

A dolgozatban ismertetett kutatások három helyszínen folytak: 1. A Börzsöny hegységben, a Királyréti Erdészet területén végeztük, két, bükk által dominált erdőrészletben (Szokolya 2C, Szokolya 2J, 47,9º N, 18,9º E). A kutatott állomány a Szénpatak völgyét kísérő keleti-északkeleti kitettségű, 25%-os meredekségű lejtőn, 540-610 m tszf. magasságban helyezkedik el. A talaj andezit alapkőzeten kialakult, átlagosan 20-40 cm termőréteg-vastagságú, erősen vagy közepesen erodált agyagbemosódásos barna erdőtalaj. A Börzsönyi kismedencék földrajzi kistáj évi átlaghőmérséklete 8,5-9 °C, a vegetációs időszak középhőmérséklete 15 °C. Az átlagos évi csapadékmennyiség 800 mm (MAROSI ÉS SOMOGYI, 1990b). Az állomány erdészeti kezelés alatt álló, egykorú, többé-kevésbé homogén szerkezetű szubmontán (nudum) bükkös. A 2000-es üzemtervi adatok szerint kora 86 év, a fák átlagos magassága 25 m, törzsátmérője átlagosan 30 cm. A bükk (Fagus sylvatica) monodomináns. Az elegyfafajok: magas kőris (Fraxinus excelsior), korai juhar (Acer platanoides), hegyi juhar (Acer pseudoplatanus), mezei juhar (Acer campestre,), kislevelű és nagylevelű hárs (Tilia cordata, Tilia platyphyllos), és gyertyán (Carpinus betulus). A cserjeszint hiányzik. A vadnyomás jelentős. A vizsgálathoz 2000/2001 telén kör alakú lékeket vágtak az állományban, két méretben. A kis lékek átmérője fél fahossz (10-15 m), a nagy lékeké pedig másfél fahossz (35-40 m). A lékek területéről a fatörzseket eltávolították. A lékek nyitása előtt, 2000 őszén végzett felvételezéskor (MIHÓK, 2007), a lékek helyén igen gyér volt az aljnövényzet. A kiindulási fajkészlet igen szegényes volt, mindössze 20 fajból állt, a kvadrátonkénti átlagborítás 10% volt. Elsősorban a szubmontán bükkös jellemző lágyszárú fajai voltak jelen a területen (pl. Galium odoratum, Carex pilosa, Mercurialis perennis, Viola sylvatica), kvadrátonkénti maximum 3%-os átlagborítással. Emellett egyéb erdei fajok, pl. Luzula luzuloides, Mycelis muralis, Geranium robertianum is előfordultak, de még kisebb mennyiségben. A zavarástűrő fajok közül mindössze néhány kvadrátban, nagyon kis borítással volt megtalálható az Urtica dioica és a Rubus fruticosus. 2. Egy szurdokpüspöki mintaterületen, a Mátra hegység délnyugati lábánál (N 47,85˚, E 19,73˚, 278 m tsz.f.) (PINTÉR ET AL., 2007). Az éves középhőmérséklet 10,2 ºC, az éves csapadékösszeg pedig 622 mm. A talaj barna erdőtalaj. Az alapkőzet andezit (MAROSI ÉS SOMOGYI, 1990b). A vizsgálati terület plató helyzetű, ill. enyhe DNY-i lejtésű. A gyep irtásterület, melyet az erdő kivágása után szántóként hasznosítottak. A szántóhasznosítást 22 éve felhagyták, azt követően zárt gyep alakult ki, melyet 2004-ig legeltettek, azóta csupán kaszálják. A gyep domináns fűfajai: Poa pratensis, Carex caryophyllea, Festuca rupicola. A további jellemző növényfajok listája az M2. mellékletben található. Az erdőállomány (Szurdokpüspöki, 33F erdőrészlet) domináns fafaja a csertölgy (Quercus cerris) 50%-os elegyaránnyal. További jellemző fafajai (elegyarány: 20-20 %) a kislevelű hárs (Tilia cordata) és a mezei juhar (Acer campestre). Kisebb, 2-4 %-os elegyarányban akác (Robinia pseudo-acacia), vörös tölgy (Quercus rubra), erdei fenyő (Pinus sylvestris) és vadkörte (Pyrus pyraster) is előfordul. A lombkoronaszint borítása 40-100 %. A cserjeszint borítása 10-50 %, kislevelű hárs (Tilia cordata), csertölgy (Quercus cerris), mezei juhar (Acer campestre) és akác (Robinia pseudo-acacia) újulat, illetve egybibés galagonya (Crataegus monogyna), szeder (Rubus caesius), fagyal (Ligustrum vulgare), és vadrózsa (Rosa canina) cserjék alkotják. Az erdőben a gyepszint borítása 1-5 %, az aljnövényzet gyér. 3. Egy Bugacpusztán található (46,69°N, 19,60°E, 113 m tszf.) alföldi homoki száraz legelőn (Cynodonti-Festucetum pseudovinae, a a Kiskunsági Nemzeti Park területén. A gyepen 20 éve extenzív legeltetés folyik. A területen a felszín közeli üledék nagyrészt futóhomok, amit gyakran löszös betelepülések tagolnak (MAROSI ÉS SOMOGYI, 1990a). Az éves átlaghőmérséklet 10,4°C, az éves csapadékösszeg 562 mm. A talaj humuszos homoktalaj. A 27

gyep domináns fajai a Festuca ovina és a Carex stenophylla. A gyep további jellemző növényfajainak listája az M3. mellékletben található. 3.2

A három mintaterületen elvégzett szelvényfeltárások, mintavételek és helyszíni vizsgálatok rövid összefoglalása

A börzsönyi mintaterületen a lékhatás vizsgálata céljából a mesterséges lékekben és az azokat körülvevő állományban tanulmányoztam a talajnedvesség-tartalmat, a talajhőmérsékletet, a relatív megvilágítottságot és az aljnövényzetet a NAT-MAN FP6 projekt keretében. A léknyitást követő első év (2001) őszén kétszer, a második évben pedig (2002) tavasztól őszig kb. három hetente egy kis és egy nagy lékben mértem a felszíni talajréteg nedvességtartalmát. A méréseket 2002 júniusáig 1-1 lejtő és szintvonal irányú transzekt mentén, majd 2002 júliusától rácsháló mentén végeztem. 2005-ben két alkalommal három kis és két nagy lékben mértem a talajnedvesség-tartalmat rácsháló mentén. 2001-től 2002 júniusig az IMAG FD, majd a BR-30 talajnedvesség mérő műszert használtam. A 0-10 cm-es talajréteg hőmérsékletét a 2001 őszétől 2002. júliusig az IMAG talajnedvességtartalom mérő műszerrel mértem, ami a talajhőmérsékletet is rögzíti. A fényviszonyok vizsgálatát a NAT-MAN projekt keretében Mihók Barbara végezte. Térbeli modell használatával, vagyis az állományszerkezeti felvételezés adatait a tRayci programcsomaggal elemezve határozta meg a vegetációs időszakra és egyes hónapokra vonatkozó relatív megvilágítottságot (szórt és közvetlen komponens értékeit) a talajnedvesség-tartalom mérési gridpontokra. Az aljnövényzetet a talajnedvesség-tartalom mérési rácsháló pontjai körül elhelyezkedő 20 cm sugarú, kör alakú mintavételi egységekben felvételeztem a rácsháló menti talajnedvességtartalom mérésekkel egyidejűleg. A mátrai gyepen egy, az erdőben három szelvényben mértem talajnedvesség-tartalmat ECH2O kapacitív szondákkal a 15, 25, 35, 45 és 55 cm-es mélységekben két éven keresztül (2005-2006). Az erdőben és a gyepen 1-1 talajszelvényben 3-3 ismétlésben mértük az egyes talajrétegek mechanikai összetételét, Arany-féle kötöttségét, humusztartalmát (0-10, 10-20, 20-40, 40-60 és a 60-80 cm-es rétegek), víztartóképesség-görbéjét és térfogattömegét (0-5, 20-25 és 40-45 cm). A 0-10, 10-20, 20-40 és 40-60 cm-es talajrétegek telített vízvezetőképességét Wösten módszerével becsültem. A közel telített vízvezetőképességet mini lemezes infiltrométerrel mértem. A gyepen a laboratóriumi, csökkenő víznyomás módszerével (VÁRALLYAY, 1973b) is mértem a talaj telítettségi vízvezető képességét a 0-5, 5-10, 10-15 és 15-20 cm-es rétegére, valamint dupla keretes módszerrel beszivárgás mérést végeztem. A gyepen a csapadékot, az erdőben pedig a koronán áthulló csapadékot billenő edény típusú műszerrel mértem 2005 és 2007 között. A bugaci gyepen a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézetének az egy talajszelvényből meghatározott, a 0-10, 10-20 és 30-50 cm-es talajrétegekre vonatkozó mechanikai összetétel adatait, és a saját, a 0-30 és 40-50 cm-es rétegekre vonatkozó humusztartalom és térfogattömeg adatokat használtam. A mátrai és a bugaci gyepen a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézete által a Carbomont és Greengrass FP5, illetve a Carboeurope IP FP6 programok keretében folytatott vizsgálatok evapotranszspiráció, időjárási, normalizált vegetációs index (NDVI) és levél felület index (LAI) adatait használtam. A talajnedvesség-tartalom folyamatos mérése az állomásokon Campbell FDR műszerekkel folyt több mélységben (Mátra: 3, 8, 14, 20cm, Bugac: 3, 10, 30cm).

28

3.3

A börzsönyi bükkös lékeinek vizsgálati módszerei

3.3.1

A talajnedvesség-tartalom vizsgálati módszerei

A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázatát és szerkezetét a léknyitást követő első és második évben (2001 és 2002) egy kis és egy nagy lékben, 2005-ben pedig három kis és két nagy lékben is vizsgáltam. A talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezetét mindkét lékben két egymást metsző, a lejtő, ill. a szintvonal mentén futó transzekt mentén vizsgáltam, melyek a lékátmérő folytatásaként mindkét oldalon benyúltak az állomány alá is (3.1. ábra). A transzektek mentén a 10 cm hosszúságú elektródákkal rendelkező IMAG („Frequency Domain” (FD) elvű, MCM102-es alaptípus) nedvességmérő műszerrel mértem a 0-10 cm-es talajréteg talajnedvesség-tartalmát 2001 októberében és 2002. áprilistól júniusig kb. háromhetente. A mérések során változó, 0,5 és 1 méteres mintavételi távolságot alkalmaztam. Vizsgáltam a talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezetét és annak időbeli változását a transzekt adatok geostatisztikai analízisével, amihez a Variowin 2.2 szoftvert (PANNATIER, 1996) használtam. A nedvességadatokból számított félvariancia értékekre folytonos függvényeket illesztettem, kiválasztva a legmegfelelőbb függvénytípust. Egy időpontban vizsgáltam a mintavételi távolság és a mérési pontok számának hatását a félvariogram modellek paramétereire. Mivel a félvariogramok becslését a kiugró adatok jelentősen torzítják, vizsgáltam a kiugró értékek kiszűrésének hatását is. Az állomány és a lék talajnedvesség-tartalmának statisztikai összehasonlítására t-próbát, ill. ahol nem teljesült a normalitás feltétele, Mann-Whitney U-tesztet használtam a transzektek mentén mért adatokra. A normalitást Kolmogorov-Szmirnov próbával teszteltem. A térbeli mintázat feltárása céljából nem szabályos rácsháló elrendezésben is végeztem méréseket mindkét lékméretben (3.1. ábra), 2002-ben júliustól októberig kb. háromhetente, illetve 2005-ben egy alkalommal (április) egy kis és egy nagy, egy alkalommal (június) pedig három kis és két nagy lékben. A méréseket egy alkalommal az IMAG FD műszerrel és a BR30, kapacitív elven működő műszerrel párhuzamosan végeztem, majd az IMAG FD szondák sérülékenysége miatt a köves talajban a továbbiakban a BR-30 műszerrel mértem a talaj 5-6,5 cm közötti rétegének nedvességtartalmát. A BR-30 szenzor érzékelő részei 1,5 cm hosszúságúak, két hosszabb fémrúdon vannak elhelyezve, amik leszúrásának mélységével állítható az érzékelt talajréteg mélysége. 20

5 0 -5 -10

15

10

5

Lejtő irányú transzekt

Y koordináta (m)

10

Y koordináta (m)

15

Szintvonal irányú transzekt

0

-5

-15

N = 81

N = 152 20

15

10

5

0

-5

-10

-15

-20

-20

15

10

5

0

-5

-10

-10 -15

X koordináta (m)

X koordináta (m)

3.1. ábra A mintavételi elrendezés a nagy (a.) és a kis (b.) lékben; a berajzolt vonal a lékek határát jelöli, a pontok a mérési helyeket, a tengelyek a mérési transzekteket.

29

A rácsháló illeszkedett a NAT-MAN projektben végzett növényzeti felvételezés rácshálójához (GÁLHIDY ET AL., 2006). A méréseket a növényfelvételi kvadrátok ÉK-i sarkában végeztem. A nagy lékben 152, a kis lékben 83 mérési pont volt. 2005-ben a méréseket kiterjesztettem három kis és két nagy lékre. A nagy lékekben 76, ill. 73, a kis lékekben 45, 41, ill. 44 ponton végeztem talajnedvesség méréseket a BR-30 műszerrel. A rácshálóban mért adatok alapján talajnedvesség-tartalom térképeket készítettem a Surfer 8 programmal (GOLDEN SOFTWARE, 2002). A térképi interpolációt az ún. radiális bázisfüggvénnyel végeztem, ami kis mintaelem szám esetén (<250) is jó eredménnyel alkalmazható (CARLSON ÉS FOLEY, 1991). A radiális bázisfüggvény-interpoláció egy interpolációs módszercsoport, amelyben a bázisfüggvények helyettesítik a krígelésnél alkalmazott variogramokat. A bázisfüggvények közül a négyzetes függvényt használtam (8. egyenlet). B (h) = GYÖK (h2 + R2), (8) ahol: h az anizotropikusan újraskálázott relatív távolság adott pont és a grid csomópont között, R2 a felhasználó által megadott simítási tényező: (az adatok kiterjedésének átlóhossza) 2 / (25 * adatpontok száma). A rácsháló mintavételi pontjait helyzetük szerint három csoportba soroltam: lék közepe, lék széle és állomány. A három csoport talajnedvesség-tartalmának statisztikai összehasonlítására variancia analízist (ANOVA) használtam. Négy mérési időpont adatait faktoriális variancia analízissel (ANOVA) elemeztem. A többi, kisebb és változó mintaszámú mérés adatait egyutas ANOVA-val vizsgáltam. 2005-ben az öt vizsgált lék talajnedvesség-tartalmának összehasonlítását is ANOVA-val végeztem. A normalitást Kolmogorov-Smirnov próbával, a varianciák homogenitását Levene próbával teszteltem. Ahol nem teljesültek a feltételek, a nemparaméteres Kruskal-Wallis tesztet használtam. Post hoc tesztként a Fisher LSD tesztet alkalmaztam, illetve ott, ahol nem teljesült a varianciák homogenitása, a nemparaméteres Dunnett C tesztet. A kis és nagy lékben azonos időpontokban mért talajnedvesség-tartalom összehasonlítására Mann-Whitney tesztet használtam. F-próbával vizsgáltam, hogy a talajnedvesség-tartalom varianciája különböző-e a lékben és az állomány alatt, ill. a kis és a nagy lékben. 3.3.2

A talajhőmérséklet vizsgálati módszere

A transzektek mentén 2001. októbertől 2002. júniusig, és a rácsháló mentén a nagy lékben 2002.07.15-én, a kis lékben 2002.07.12-én mértem a 0-10 cm-es talajréteg hőmérsékletét az IMAG FD műszerrel, amely a nedvesség-tartalom mellett a talajhőmérsékletet is méri. A 2001. októbertől 2002. júliusig terjedő időszakban végzett mérési időpontokban t-próbával, ill. ahol nem teljesült a normalitás feltétele, a nemparaméteres Mann-Whitney U-teszttel vizsgáltam, hogy a lék és az állomány talajának hőmérséklete különböző-e. A normalitást Kolmogorov-Szmirnov próbával vizsgáltam. A rácsháló mentén mért adatokat lék, lék széle, és állomány kategóriákba soroltam,azok talajhőmérsékletének különbözőségét Kruskal-Wallis teszttel vizsgáltam. 3.3.3

A talajnedvesség-tartalom, a talajhőmérséklet és a fény közötti összefüggések vizsgálati módszerei

Összehasonlítottam a regeneráció szempontjából legfontosabb abiotikus tényezők térbeli mintázatát. Vizsgáltam, hogy az ezek alapján definiálható „lékek” határa egybeesik-e, és az hogyan viszonyul a léket határoló fatörzsek elhelyezkedéséhez. A talajnedvesség-tartalomhoz hasonlóan a fény térbeli mintázatát is a Surfer 8 programmal készített térképeken mutatom be, egy térképen ábrázolva a talajnedvesség-tartalom mintázatával. A NAT-MAN projekt keretében a kis és a nagy lékre 2003 nyarán állományszerkezeti felvétel készült. A felvett változók a következők voltak: a fák topográfiai helyzete, famagasság, a lombkorona alapjának magassága, a legszélesebb lombkoronarész magassága, a lombkorona 30

vetületének négy sugara (irány és a középponttól számított távolság). Az állományszerkezeti változókat a tRayci programcsomaggal elemezve (BRUNNER, 1998) kiszámoltuk a 0,7 m magasságra beérkező teljes, direkt (közvetlen) és diffúz (szórt) fényt a lombkorona feletti fénymennyiség százalékában az összes gridpontra, ahol talajnedvesség-tartalom mérés folyt. A beérkező fény mennyiségét számoltuk a teljes vegetációs időszakra és külön július, augusztus, szeptember és október hónapokra is. A program figyelembe veszi a terület lejtőszögét és égtáji kitettségét is. Az állományszerkezet felvételezés és a tRayci programcsomaggal végzett elemzés részletes leírása Mihók Barbara doktori disszertációjában olvasható (MIHÓK, 2007). A grid mentén négy időpontban mért (2002. július, augusztus, szeptember, október) talajnedvesség-tartalom és a mérési pontokra, adott hónapra számított relatív megvilágítottság értékek közötti összefüggést Spearman rangkorrelációval elemeztem. Mivel a talajhőmérséklet alakulására hatással van a talajfelszínre érkező fény (besugárzás) mennyisége, várhatóan összefüggés mutatható ki a két változó között. A 2002. júliusában mért talajhőmérséklet és a július hónapra meghatározott teljes relatív megvilágítottság adatok között levő összefüggést Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem. MIHÓK (2007) a NAT-MAN projekt keretében a lékeket a szórt fény relatív megvilágítottsági értékei alapján három zónára osztotta. A zárt állomány alatt és a kis lékek szélein a legkisebb a relatív megvilágítottság (0-10%, Z1 zóna), ennél nagyobb a kis lékek közepén és a nagy lékek szélén (10-20%, Z2), és legnagyobb a nagy lékek közepén (20-40%, Z3). A nagy lékben és környezetében a Z2 és a Z3, a kis lékben és környezetében pedig a Z1 és a Z2 fényzónába eső pontokon mértem talajhőmérsékletet. A nagy léknél nemparaméteres próbával vizsgáltam, hogy a két fényzónában a talaj hőmérséklete különböző-e, mert a két vizsgált csoport varianciája nem homogén (Levene F = 8,93, p < 0,01). A kis léknél t-próbát használtam ehhez, mivel mindkét zóna talajhőmérséklete normál eloszlást mutatott (Kolmogorov-Szmirnov teszt, p > 0,05), és a két csoport varianciája homogén (Levene teszt, p > 0,05). 3.3.4

Az aljnövényzet, és annak a talajnedvesség-tartalommal és a fénnyel való összefüggéseinek vizsgálati módszerei

A rácshálós talajnedvesség mérésekkel párhuzamosan növényzeti felvételezést végeztem 2002-ben. A felvételezési módszert a növényzet és a talajnedvesség közti összefüggés vizsgálatához optimalizáltam. Az optimalizálás szempontjai: a mintavételi egység megfelelően kis térbeli kiterjedésű legyen, hogy a talajnedvesség adatok vonatkoztathatóak legyenek a teljes területre, de megfelelően nagy legyen, hogy statisztikailag értékelhető mennyiségű növény forduljon elő, valamint rendelhessünk a növény adatokhoz olyan mennyiségi jellemzőt, amely összefüggésben lehet a talajnedvesség-tartalommal. E szempontok megfontolása eredményeként a talajnedvesség mérési pontok körüli 20 cm sugarú körben regisztráltam az előforduló fajok egyedszámát és az egyedekre vonatkozóan egy méret szerinti kódot (1-kicsi, 2-közepes, 3-nagy, 4-óriás). A mérettel súlyozott egyedszámmal (az egyedszám és a kód szorzatával) jellemeztem a növények mennyiségi jelenlétét, ezt nevezem a továbbiakban borításnak. A fás szárú fajoknál a magoncok és a csemeték egyedszámát regisztráltam. A grid mentén 2002. júl. 30, aug. 27. és szept. 11-én mért talajnedvesség-tartalom, ill. a vegetációs időszakra számolt relatív megvilágítottság és a növényfajok borítása közötti összefüggést Spearman-féle rangkorrelációval vizsgáltam (N = 230). A növényzeti adatokat a többszöri felvételezés után véglegesítettem. Ha az egyes időpontokban különbözött az egyedszám és/vagy a méret, mindig a legnagyobb értékeket vettem figyelembe. A növényfajokat MIHÓK (2007) csoportokba osztotta a megvilágítottsági zónákban való előfordulási gyakoriságaik alapján. Vizsgáltam, hogy mely csoportokba tartozó fajok korrelálnak a talajnedvesség-tartalommal, és a közvetlen és a szórt relatív megvilágítottsággal. 31

A statisztikai elemzéseket a STATISTICA szoftverrel végeztem. 3.4

A mátrai gyepen és erdőben végzett vizsgálatok módszerei

A szurdokpüspöki gyepen a Szent István Egyetem Növénytani és Ökofiziológiai Intézete által létrehozott mikrometeorológiai állomáshoz kapcsolódva alakítottam ki egy talajnedvességforgalmat mérő rendszert, amit a gyep mellett kiterjesztettem egy, az állomás mellett található erdőállományra is. 3.4.1

Talajvizsgálatok

A gyepen és az erdőben egy-egy talajszelvényben meghatároztuk az Arany-féle kötöttséget, a szemcseösszetételt és a humusz tartalmat (BUZÁS, 1988a, b) a 0-10, 10-20, 20-40, 40-60 és a 60-80 cm-es rétegekre 3-3 ismétlésben. A szemcseösszetétel vizsgálata alapján meghatároztuk a homok-, a vályog- és az agyagtartalmat az Atterberg-féle kategóriarendszer alapján (Stefanovits et al., 1999). A víztartóképesség-görbe jellemző értékeinek (a 0,01m, 0,025m, 0,1m, 0,3m, 1m, 2m, 5m, 25m, 150m magas vízoszlop nyomásának megfelelő szívóerő ellenében a talajban visszatartott vízmennyiségnek) meghatározása VÁRALLYAY (1973a) módszerével történt. A térfogattömeget és a víztartóképességet a 0-5, 20-25 és 40-45 cm-ről vett 100 cm3-es eredeti szerkezetű mintákon, 3-3 ismétlésben mértük. A telített vízvezetőképességet Wösten módszerével becsültem (WÖSTEN ET AL., 1995). Terepi beszivárgás-méréseket végeztünk, a gyepen dupla keretes módszerrel (BUZÁS, 1988a) és mini lemezes infiltrométerrel (DECAGON, 2006), az erdőben pedig csak mini lemezes infiltrométerrel, mivel tapasztalataink szerint erdőben nem megoldható a dupla keretes módszerrel történő mérés, illetve nehezen értelmezhető a kapott eredmény. A víztartóképesség-görbét kilenc mért pontra illesztettem, a 3 paraméteres van Genuchtenmodellel (VAN GENUCHTEN, 1984). Az illesztést a RETC programmal végeztem (VAN GENUCHTEN ET AL., 1991). 3.4.2

A talajnedvesség-tartalom mérése

A talajnedvesség-tartalom mérését kapacitív talajnedvesség-mérő szenzorokkal (ECH2O) (DECAGON DEVICES, INC., 2005) végeztem. A műszert kalibráltam a mintaterület talajára. 2005. április 14-én a gyepen egy, az erdőben három talajszelvénybe szelvényenként öt szenzort helyeztünk el, 15, 25, 35, 45 és 55 cm-es mélységekben, a talajfelszínnel párhuzamosan. A szondákban az elektródok lemezbe vannak ágyazva. A szondákat a lemez felszínével a talajfelszínre merőlegesen helyeztük el, a gyártói javaslat szerint, mivel így nem gyűlhet össze rajtuk víz, és nem akadályozzák a vízmozgást. A szondákat adatgyűjtőkhöz rögzítettük, melyek a mért talajnedvesség-tartalmat félóránként rögzítették. A gyep és az erdő alatti talajnedvesség-tartalmat és az abból számolt vízkészletet 2005 és 2006 tavasztól őszig terjedő időszakaiban hasonlítottam össze. 3.4.3

A csapadék vizsgálata

A csapadékot a gyepen a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézete által működtetett mikrometeorológiai állomáshoz kapcsolódva 2006. június 8.-tól mértem egy „HOBO Data Logging” csapadékmérővel (ONSET COMPUTER CO., 1998), a lentebb ismertetett erdő alatti mérésekkel való összehasonlíthatóság érdekében. A csapadékmérő 0,2 mm felbontású mérést végez „billenő edény” módszerrel, minden billenést rögzítve. A mérések alapján meghatároztam a csapadék események számát, időtartamát, a csapadék mennyiségét és intenzitását. Egy csapadékeseményt úgy definiáltam, mint egy időszak, amikor folyamatosan csapadékot regisztrálunk, és az más hasonló időszakoktól legalább 2 óra csapadékmentes időközökkel van elválasztva (ROBINSON ÉS HENDERSON, 1992). Meghatároztam a csapadékesemények jellemzőinek (intenzitás, mennyiség, időtartam) havi átlagait. A koronán áthulló csapadékot az erdő gyepszintjén 2005. április 14.-től a három szelvény mellett elhelyezett 1-1 „HOBO Data Logging” csapadékmérővel regisztráltam, 2007. májustól 32

augusztusis pedig további három csapadékmérővel is mértem, vagyis összesen hat helyen. Az erdőben a mérési helyeket úgy választottam ki, hogy azok reprezentatív mérési eredményeket szolgáltassanak. A csapadék = intercepció + koronán áthulló csapadék + törzsi lefolyás egyenlet alapján a csapadék és a koronán áthulló csapadék különbségeként meghatároztam az intercepció és a törzsi lefolyás összegét, ennek a csapadék %-ában kifejezett értékét vizsgáltam. 3.4.4

Lombzáródás vizsgálati módszere

Az erdei mérési helyeken a lombról készített fényképek (látószög: 24 mm, CANON EOS 300D) alapján több időpontban meghatároztam a záródás értékeket. A képeket úgy készítettem, hogy a fényképezőgépet a lencsével felfelé nézve a csapadékmérők tetejére helyeztem. A lombról készített fotókat az ENGELBRECHT ÉS HERZ (2001) által leírt protokoll alapján, az Adobe Photoshop 7.0 (ADOBE SYSTEMS INC., USA) szoftverrel elemeztem. A protokoll szerint a kép típusát színesről szürkeskálájúra kell állítani, majd a kontrasztot maximálisra (+100-ra) kell állítani, a fényerőt pedig minimálisra (-100-ra). Így csak fekete és fehér pixelekből álló képet állítunk elő, ahol a fekete pixelek aránya adja a lombborítást (záródás), a fehér pixeleké pedig a nyílt felület arányát. A protokollon változtattam, mégpedig a fényességet 0-ra állítottam, amikor az ég túl felhős, azaz sötét volt. 3.5

A mátrai és a bugaci gyepen végzett kutatások módszerei

3.5.1 Az aktuális evapotranszspiráció (ET) vizsgálati módszerei Mivel a vízmérleg elemei közül az aktuális (tényleges) evapotranszspiráció meghatározása a legnehezebb, kiemelt célom volt a több módszerrel kapott adatok összevetése. Az összevetett módszerek az eddy- (vagy örvény-) kovariancia mérési módszer és a vízmérleg szimulációs modell módszer. Az ET-t a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézete mérte az általuk működtetett bugaci és mátrai mikrometeorológiai állomásokon eddy kovariancia módszerrel (PINTÉR ET AL., 2007) a CARBOMONT, GREENGRASS (FP5) és CARBOEUROPE (IP FP7) projektek keretében. A mért paraméterek és a használt mérőműszerek felsorolása a 3.1. táblázatban található. Az eddy kovariancia módszerhez használt műszerek egy háromdimenziós szonikus anemométer (CSAT-3 Campbell) és egy nyílt utas infravörös gáz analizátor (LiCor-7500 LICOR). Az adatgyűjtés CR5000 típusú (Campbell UK) adatgyűjtővel, félóránként történik 2003. május 24. óta. 3.1. táblázat A mikrometeorológiai állomáson mért paraméterek és mérőműszerek. Mért paraméter H2O koncentráció CO2 koncentráció Turbulencia (u,v,w) Léghőmérséklet Relatív páratartalom Páranyomás Sugárzás-egyenleg Rövidhullámú besugárzás Fotoszintetikusan aktív radiáció (PAR) Hőfluxus Talajhőmérséklet Szélsebesség

Műszer típusa Nyílt utas IRGA (infravörös gázanalizátor) Nyílt utas IRGA (infravörös gázanalizátor) Szonikus anemométer hőmérséklet és relatív páratartalom (RH) szenzor hőmérséklet és relatív páratartalom (RH) szenzor hőmérséklet és relatív páratartalom (RH) szenzor Nettó besugárzás szenzor

Gyártó és modell LiCor-7500 LICOR LiCor-7500 LICOR CSAT-3 Campbell HMP45C, Vaisala HMP45C, Vaisala HMP45C, Vaisala NRlite, Campbell

rövidhullámú sugárzás-szenzor

CM3, Kipp& Zonen

PAR szenzor

P1100, Skye

Hőfluxus szenzor Króm-konstantán termoelemek Szélmérő

HFP01, Campbell E type, Campbell Vaisala WAA151

33

Csapadék

Billenő edény módszer

ARG100, Campbell

Talajnedvességtartalom

Frequency Domain nedvességmérő Campbell CS616

A SWAP 2.0 (Soil-Water-Atmosphere-Plant, VAN DAM, 2000) agrohidrológiai szimulációs modellt használtam a terület vízforgalmának modellezésére, elsősorban az evapotranszspiráció modellezéssel történő meghatározására. A bemeneti meteorológiai adatok (besugárzás, léghőmérséklet, páranyomás, szélsebesség, csapadék) rendelkezésre álltak a teljes időszakra napi felbontásban a két állomás mérései alapján. A modell a potenciális evapotranszspirációt a Penman-Monteith egyenlet alapján, az ALLEN ET AL. (1998) által javasolt módszerrel számolja (9. egyenlet).

, (9) ahol Δ a telítettségi vízgőz-nyomás görbe adott hőmérséklethez tartozó meredeksége [kPa °C1], Rn a nettó besugárzás [MJ/m2/nap], G a talaj hőfluxus (a napi felbontásnál 0-nak tekinthető), γ a pszichrometriai állandó [kPa °C-1], T = (Tmax-Tmin)/2) [°C], ahol Tmax a napi maximum léghőmérséklet, Tmin a napi minimum léghőmérséklet, u2 a szélsebesség 2 m magasságban [m/s], (es-ea) a vízgőz-nyomás deficit [kPa]. A kezdeti feltételeket a mért talajnedvesség-tartalmakból számolt vízpotenciál értékek formájában adtam meg, a víztartóképesség-görbe ismeretében. Alsó határfeltételként a talajszelvényből való szabad elfolyást állítottam be, mivel a vizsgált talajréteg és a telített zóna között egyik területen sincs hidraulikai kapcsolat, tehát alulról víz nem érkezik. A felső határfeltételeket a modell számítja a megadott meteorológiai adatok alapján. A növényi növekedés szimulációjához a modell egyszerűsített növény-modulját használtam. A pF-görbe analitikus leírására a van Genuchten, a vízvezető képességre pedig a Mualem modellt (VAN GENUCHTEN, 1980) használtam (10-12. egyenlet). n1 ⎞ ⎛ S(h )=⎜1 + 1 −a g * h ⎟ ⎝ ⎠

[

(

−n 2

k (S) = k S * S l 1 − 1 − S1/ n 2

k ( h)= k S

[

(10)

)n ] 2

2

n1 −1 n1 ⎛ 1 + ag ⋅ h ⎜1 − a g ⋅ h ⎝

[1 + a

g

⋅h

]

n1 n2 l

(11)

]

− n2

⎞ ⎟ ⎠

2

(12)

A relatív telítettséget az alábbi módon definiálják: Θ(h) − Θr (13) Θs − Θr Ahol h: nedvességpotenciál (szívóerő) [L], Θs: telítettségi víztartalom (h=0) [L3L-3], Θr: reziduális víztartalom [L3L-3], ks: telítettségi vízvezető-képesség (h=0) [LT-1], ag [L-1], n1 [-] és l [-]: talajspecifikus paraméterek, n2= 1-n1-1. S( h ) =

A szurdokpüpöki területre a mért pontokra illesztett víztartó-képesség görbék paramétereit (Θr, Θs, α, λ, n) használtam bemeneti adatként. A λ paraméter értékét általában MUALEM (1976) munkája alapján 0,5-nek veszik, azonban SIMUNEK ÉS VAN GENUCHTEN (2008) többféle talajt tartalmazó adatbázison tesztelve a van Genuchten-Mualem függvényt 34

kimutatták, hogy a görbesereg a legjobban a -1 -es λ értéknél illeszkedett legjobban a mért adatokra. Így a modell kalibrációja során teszteltem a –1-es λ értéket. A talaj telített vízvezető-képességére bemeneti adatként különböző futtatások során megadtam a laboratóriumi, csökkenő víznyomás módszerével (VÁRALLYAY, 1973b) mért, a mechanikai összetételből, a humusztartalomból és a térfogattömegből becsült (Wösten-féle becslés), és a terepi beszivárgás mérésekkel (dupla keretes módszerrel és mini beszivárgásmérővel) meghatározott értékeket, és inverz modellezéssel vizsgáltam, hogy melyik telítettségi vízvezető képesség érték lehet pontosabb. A növényzeti paraméterek közül a LAI-t a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézetétől származó néhány ceptométerrel meghatározott napi adat alapján becsléssel határoztam meg, gyökérmélységet méréssel, a növény magasságot és a gyökéreloszlást becsléssel. A bugaci terület talajára vonatkozóan a térfogattömeget 100 cm3-es bolygatatlan talajmintákból (BUZÁS, 1988a) határoztuk meg. A humusztartalom mérése Tyurin módszerével történt (BUZÁS, 1988a). A mechanikai összetétel adatokat a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézetétől kaptam. A víztartóképesség-függvény paramétereit az iszap-, az agyag- és a homoktartalomból becsültem a TALAJTANONC szoftver segítségével (FODOR ÉS RAJKAI, 2005). A talaj telítettségi vízvezető-képességét az iszap-, az agyag-, és a humusztartalomból, és a térfogattömegből a WÖSTEN ET AL. (1995) által javasolt módszerrel, és a homok-, az iszap-, az agyagtartalomból és a térfogattömegből a Campbellféle módszerrel becsültem (CAMPBELL, 1985). A víztartóképesség-függvény paraméterek becslését és a Campbell-féle becslést a TALAJTANONC szoftver segítségével végeztem (FODOR ÉS RAJKAI, 2005). A SZIE Növénytani és Növényélettani Intézet állomásának napi levél felület index (LAI), gyökérmélység és -eloszlás, és növény magasság adatait használtam. A LAI értékeket az állomáson NDVI (normalizált vegetációs index) értékekből határozták meg. Mivel a modellben a gyepre paraméterezett részletes modellbe be van építve, hogy bizonyos LAI elérésekor a gyepet lekaszálják, ezt kiküszöbölendő, az egyszerűsített növényi modellt használtam, ami abból a szempontból is megfelelőbbnek bizonyult, hogy abban a LAI részletesebben (növekedési fázis függvényében, maximum hét adat bevitelével) megadható, így a gyakori bugaci LAI adatok jobban használhatóak voltak. A nem ismert talaj- és növényzeti paramétereket a modell kalibrációja során állítottam be, melyet a mért és szimulált talajnedvesség-tartalmak összehasonlításával és a köztük levő különbség minimalizálásával végeztem. A vízszintesen elhelyezett nedvességmérő szondák által mért értékeket a szondák mélységéhez képest ±2 cm-es talajrétegre tekintettem érvényesnek (CAMPBELL SCIENTIFIC INC., 2002), ezért ezekre a 4 cm-es rétegekre számolt szimulált értékekkel hasonlítottam össze. Az adatsorok illeszkedését az ADDISCOTT (1993) által ajánlott módszerrel értékeltem (14. egyenlet), vagyis a kívánt pontosság (p) megadása után azt összehasonlítottam a mért (Θmért.) és szimulált (Θszim.) talajnedvességtartalmak közti különbségek átlagával (M). 1 N (14) M = ∑ Θ meas − Θ sim N i =1 ahol N az esetek száma. Az illeszkedés jellemzésére minden esetben meghatároztam az átlagos négyzetes gyök eltérés (RMSE) értékeket és a mért és szimulált értékek szórásdiagramjára illesztett lineáris görbe regressziós együtthatóját (r) is. Referencia adatként a Campbell talajnedvesség-tartalom mérő műszerekkel 3, 8, 14 és 20 cm talajmélységben mért napi talajnedvesség-tartalom adatokat használtam. Mivel a pF-mérés (RAJKAI ÉS VÁRALLYAY, 1992) és a Campbell talajnedvesség-tartalom mérő műszer gyártó szerinti (CAMPBELL SCIENTIFIC INC., 2002) hibája (tipikus telített talajnál) egyaránt ± 2,5 %, és a szondák közötti különbség ± 0,5 % a kívánt pontosságot ± 3 %-ra állítottam. 35

A mért és szimulált talajnedvesség-tartalom értékekből 4 cm-es talajrétegekre kiszámoltam a vízkészletet (mm) és a szimulált és mért heti vízkészlet változás (ΔVK) értékek közötti illeszkedést szintén az ADDISCOTT (1993) által ajánlott módszerrel értékeltem. A kívánt pontosságot (p) ± 1,2 mm-nek határoztam meg, ami megfelel a ± 3 %-os mérési hibának. A mért és szimulált értékek szórásdiagramjára illesztett lineáris görbe regressziós együtthatóját (r) is meghatároztam a szimulációk értékelése céljából. Az r értékek értékelését az alábbi kategóriarendszer szerint végeztem: 0 < R< 0,2: Nincs kapcsolat, 0,2 < R < 0,4: Laza, 0,4 < R < 0,6: Mérsékelt erősségű, 0,6 < R < 0,8 Közepesen erős, 0,8 < R < 0,9 Szoros, 0,9 < R < 0,98 Igen szoros, 0,98 < R < 1 Determinisztikus kapcsolat. Az eddy kovariancia módszerrel mért ET-t (ETeddy) összehasonlítottam a modellezett értékekkel (ETswap). A napi és havi értékeknél mért és szimulált értékek szórásdiagramjára illesztett lineáris görbe regressziós együtthatóját (r) vizsgálva értékeltem az illeszkedést. Az éves adatoknál a két érték közötti különbséget a mért érték százalékában határoztam meg, és az illeszkedés értékelésénél a különbséget a mérési módszer hibája 20 %-os hibájához hasonlítottam. Az összehasonlítást a csak csapadékmentes napokra is elvégeztem, mivel az eddy kovariancia mérések megbízhatóságát jelentősen befolyásolja az eső (MEIRESONNE ET AL, 2003). Mivel a modell külön számítja az evaporációt és a transzspirációt, a szimulációval becslést tudtam adni az ET két tényezőjének éves értékeire, arányára, amit méréssel nehéz és költséges meghatározni. 3.5.2 Az ET és az azt meghatározó tényezők közötti összefüggések vizsgálati módszerei A 2003-2006-ig terjedő időszakban vizsgáltam az ET-t és az azt meghatározó tényezők közötti összefüggéseket a szurdokpüspöki és a bugaci mintaterületen, a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézet adatait használva. A négy vizsgált évre meghatároztam és összehasonlítottam a két területen az évi ET-t, illetve a napi ET maximumát. A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggést több módon vizsgáltam. 1. Az egyes években a napi talajnedvesség-tartalom és a napi ETeddy adatok közötti összefüggést Pearson-teszttel, illetve ahol nem teljesült a normalitás feltétele, Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem, elkülönítve azokat a napokat, amikor a talajnedvesség-tartalom a holtvíztartalomnál kisebb, illetve nagyobb volt. A hervadáspont az a talajnedvesség-állapot, amelynél a növényeken a tartós hervadás jelei figyelhetők meg, talajfizikai vizsgálatokban konvencionálisan a pF-görbe pF4,2-es értéke, azonban természetesen nagyon változó különböző fajú, egészségi állapotú növényeknél, stb. Az ehhez a vízpotenciálhoz tartozó talajnedvesség-tartalom a holtvíztartalom, vagyis az a vízmennyiség, ami a talajban olyan erősen kötött, hogy a növények nem képesek felvenni. Az elv szerint a talajnedvességtartalom nem csökkenhet ez alá, de mivel a valóságban a növények ennél erősebben kötött vizet is felvehetnek, a gyakorlatban ez nem feltétlenül érvényesül. Ezzel és a következő 2 módszerrel azt teszteltem, hogy kimutatható-e, hogy az ennél kisebb talajnedvesség-tartalom limitálja az evapotranszspirációt (a gyepen elsősorban a növények transzspirációját), míg az efölötti nem. Mivel 2004 és 2006 között Bugacon nem (vagy csak kevés napon keresztül) süllyedt a talaj nedvesség-tartalma holtvíztartalom alá, ezért a bugaci talajra vonatkozóan vizsgáltam azt is, hogy van-e a hervadáspont-közeli nedvességállapotoknak olyan intervalluma, ahol kimutatható az alacsony talajnedvesség-tartalom limitáló hatása az ET-ra.

36

2. Mann-Whitney U-teszttel ellenőriztem, hogy az ETeddy és a ET0 aránya különböző-e a holtvíztartalomnál szárazabb és annál nedvesebb talajjal jellemezhető napokon. Ezt a teljes 2003-tól 2006-ig terjedő időszakra és csak a vegetációs időszakokra is vizsgáltam. 3. Kiszámoltam, hogy a holtvíztartalomnál nedvesebb és annál szárazabb talajjal jellemzett napokon milyen arányban kisebb az ETeddy /ET0 arány 1-nél, illetve 0,5-nél. Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem, hogy az ETeddy /ET0 arány és a talajnedvesség-tartalom között van-e összefüggés a két tartományban. 4. A mátrai területen az ETeddy és az ET0 közötti összefüggést lineáris görbével írtam le. Az összefüggést Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem. Meghatároztam a lineáris ETeddy (ET0) függvény alapján számított és a mért ET értékek közötti különbségeket (reziduum), vizsgáltam ezek átlagának évek közötti különbözőségét. Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem a talajnedvesség-tartalom és a reziduumok közötti összefüggést. A bugaci gyepen az ET és az ET-t meghatározó tényezők közti összefüggéseket más módszerrel is vizsgáltam, mivel itt rendelkezésre álltak a teljes időszakra a napi LAI értékek. A napi ETeddy és a napi LAI értékek közötti kapcsolatot lineáris függvény illesztésével írtam le. A lineáris függvény és az ETeddy értékek közötti eltérések (reziduumok) kapcsolatát vizsgáltam a talajnedvesség-tartalommal, a léghőmérséklettel, a besugárzással (Rn), és a vízgőznyomással, aminek tesztelését Spearman-féle rangkorrelációval végeztem. Vizsgáltam, hogy a reziduum különböző-e azokban az időszakokban, amikor a talajnedvesség-tartalom holtvíztartalom alatti, illetve fölötti, ennek ellenőrzésére t-próbát alkalmaztam, a normalitás feltételét Kolmogorov-Szmirnov próbával teszteltem. Megvizsgáltam, hogy az időjárási tényezőknek és a talajnedvesség-tartalom limitáló hatásának mekkora szerepe lehet a szurdokpüspöki és a bugaci terület ET-ja közti különbség kialakításában. Az ETeddy és az (ET0) aránya az ET0 feltételrendszerében szereplő referencia növényzettől való eltérések mellett elsősorban a talajnedvesség-tartalom limitáló hatását fejezi ki. Az ETeddy és az ET0 arányának és a talajnedvesség-tartalomnak az összefüggését több módon vizsgáltam. Mindkét gyepen Mann-Whitney U-teszttel ellenőriztem, hogy az egyes években különbözik-e az ETeddy és a számított ET0 aránya a holtvíztartalomnál kisebb talajnedvesség-tartalmú napokon és azokon a napokon, amikor nedvesebb a talaj. A négy év május és szeptember közötti időszakaira vonatkozóan Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem, hogy van-e kapcsolat ez az arány és a talajnedvesség-tartalom között. Továbbá vizsgáltam, hogy mekkora azoknak a napoknak a százalékos aránya, amikor az ETeddy és az ET0 aránya 1-nél, illetve 0,5-nél kisebb, a hervadáspont alatti és fölötti nedvességállapotú talajjal jellemezhető napokon. Minden időszakban meghatároztam azon napok számát, amikor hervadáspont alatt volt a talajnedvesség-tartalom, illetve Bugacon abban a tartományban, ahol a talajnedvességtartalom korrelált az ETeddy -val. Összehasonlítottam a két gyep ET-jának időbeli dinamikáját. Meghatároztam azokat a jelentősebb időszakokat, amikor az ETeddy napi értéke tartósan különbözött a két terület között, t-próbával ellenőrizve és szintén t-próbával teszteltem, hogy az ET0, illetve az ET-t meghatározó időjárási tényezők különbözőek-e ezekben az időszakokban, illetve vizsgáltam, hogy a két területen különböző-e azoknak a napoknak a száma, amikor a talajnedvességtartalom holtvíztartalom alatt volt. Vizsgáltam az ETeddy évek közötti változatosságát. Az évi csapadékmennyiség és az évi ETeddy közötti korrelációt Spearman-féle rangkorrelációval teszteltem és a szórásdiagramra illesztett lineáris görbével és az illeszkedés R2 értékével jellemeztem. Az evapotranszspirációs koefficiens (a) és az évi ETeddy összeg, illetve az a és az ET ráta (mm/h) éves átlaga közötti összefüggést a szórásdiagramra illesztett lineáris görbével és az illeszkedés R2 értékével jellemeztem. Vizsgáltam, hogy az egyes évek vegetációs időszakaiban mely időszakokban volt a talajnedvesség-tartalom holtvíztartalom alatti, az NDVI index pedig a vegetációs időszakon kívüli értékekhez hasonlóan alacsony. Összevetettem a két gyepen a fontosabb időjárási tényezők (az évi és nyári csapadék összeg, az évi és nyári átlag hőmérséklet, az évi 37

ET0 és ET összeg, és az éves átlag evapotranszspirációs koefficiens) évek közötti változékonyságát, azok variációs koefficiensét (CV = szórás/átlag) használva. 3.6

A talajnedvesség-mérő műszerek kalibrációja

A kalibrációt mindegyik műszer esetében (CAMPBELL TDR, BR-30, IMAG FD, ECH2O) azonos módon végeztem (CAMPBELL SCIENTIFIC INC., 2002). A terület légszáraz talaját meghatározott nedvesség-tartalmakra kevertem be, majd megfelelő méretű edénybe töltöttem. Ismert, a terepi átlagértékkel megegyező térfogattömegre (Királyrét: 1,0 g cm-3, Szurdokpüspöki: 1,3 g cm-3) hat nedvességi állapotból álló nedvességi sort állítottam be. A bekevert talaj nedvesség-tartalmát szárítószekrényes módszerrel ellenőriztem. A mintákban 33 mérést végeztem a műszerekkel, majd az átlag számítással kapott hat pontra függvényt illesztettem.

38

4 4.1

EREDMÉNYEK

Talajnedvesség-mérő műszerekkel kapcsolatos tapasztalatok

Talaj nedvességtartalom, V/V%

A Királyréten használt IMAG FD és BR-30 kapacitív mérőműszerek által mért permittivitás, ill. kapacitív ellenállás nemlineáris összefüggést mutat a terület talajának nedvességtartalmával (4.1. és 4.2. ábra). Mérésük helyi kalibrációval megbízható, mindkét műszer alkalmas a felszínközeli talajnedvesség-tartalom monitorozására. Az IMAG FD szenzorok igen sérülékenynek bizonyultak a mintaterület köves talaján, így azok sokszor ismételt, kézi leszúrásos használata hasonló talajon nem javasolható, inkább fixen a talajba telepítve, adatgyűjtőhöz kötve, hosszútávú folyamatos mérésre alkalmasak. Ekkor viszont a mérési pontok számával megegyező számú szenzorra van szükség, ami jóval költségesebb megoldás. A BR-30 műszer vastagabb elektródái révén kevésbé sérülékeny, viszont az IMAG FD-vel szemben hátránya, hogy nem mér talajhőmérsékletet. 50

mért érték

40

Illesztett másodfokú függvény

30 20

y = -0.013x2 + 1.7347x - 2.9401 R2 = 0.9943

10 0 0

10

20

30

40

50

Permittivitás, mV

Talajnedvességtartalom, V/V%

4.1. ábra Az IMAG FD szenzor kalibrációs görbéje a királyréti talajra 50

mért értékek

40

Illesztett másodfokú függvény

30 20

2

y = -0.0078x + 1.1956x - 2.3643 2 R = 0.9919

10 0 0

10

20 30 40 50 Kapacitív ellenállás , mV

60

4.2. ábra A BR-30 nedvességmérő műszer kalibrációs görbéje a királyréti talajra

Az ECH2O műszer által kijelzett feszültség értékek és a talaj nedvességtartalma között lineáris összefüggést kaptam (4.3. ábra), az összefüggés azonban kicsit gyengébb, mint a Campbell FDR esetében. A nagy agyagtartalmú talajokon a térfogatváltozások, a talaj duzzadása és zsugorodása miatt nem egyszerű a nedvességtartalom mérése. A szurdokpüspöki területen használt ECH2O műszerrel is adódtak problémák emiatt. A talaj száraz állapotában az okoz hibát, hogy nem feltétlenül biztosított a szonda teljes felülete és a talaj közötti érintkezés, nagyon nedves állapotban pedig feltehetőleg szintén megnő a műszer hibája, a talaj duzzadása miatt, illetve a műszer elvéből következően. A műszer hibájának mértéke ismeretlen, mivel a térfogatváltozások miatt megfelelő pontosságú szárítószekrényes módszerű ellenőrzésre nem volt mód.

39

Nedvesség tartalom, cm3/cm3%

50 45 40 35 30 25 20 15

y = 0.0652x - 50.683 R2 = 0.9544

10 5 0 750

950

1150

1350

1550

Feszültség (mV)

4.3. ábra Az ECH2O szonda kalibrációs görbéje a szurdokpüspöki talajra.

A Campbell szondák által kijelzett periódus idő és a talajnedvesség-tartalom között a királyréti területen nemlineáris, négyzetes (4.4. ábra), Szurdokpüspökiben pedig lineáris összefüggés adódott (4.5. és 4.6. ábra). A műszer megbízható mérést biztosított, viszont az előző műszereknél jóval nagyobb a költségigénye. Az ECH2O szondákhoz hasonlóan a nagy agyagtartalmú talajon csak nedves állapotban lehet a talajba szúrni, előszúró segítségével, ami biztosítja a két elektród párhuzamos elhelyezkedését is. A 30 cm-es elektródok hossza miatt viszont ez kicsit nehézkes. Nedvességtartalom (V/V%)

40 y = -45.232x2 + 146.6x - 83.867 R2 = 0.9882

35 30 25 20 15 10 5 0 0.8

1

1.2 1.4 Periódus idő(microsec)

1.6

1.8

40

CS615 mért értékei

35

3

-3

Nedvességtartalom (m m )

4.4. ábra A Campbell CS615 szonda kalibrációs görbéje a királyréti talajra.

Illesztett lineáris görbe

30 25 20 15

y = 38.699x - 24.753 2 R = 0.979

10 5 0 0.6

0.8

1.0 1.2 Periódus idő (microsec)

1.4

1.6

4.5. ábra A Campbell CS615 szonda kalibrációs görbéje a szurdokpüspöki talajra.

40

-3 3

35

CS616 mért értékei

30

Illesztett lineáris görbe

Nedvességtartalom (m m )

40

25 20 15 10

y = 1.7903x - 27.684

5

R = 0.995

2

0 15

20

25

30

35

40

Periódus idő (microsec)

4.6. ábra A Campbell CS616 szonda kalibrációs görbéje a szurdokpüspöki talajra.

4.2 4.2.1

Lékek hatása egy börzsönyi bükkösben A lékképződés hatása a talajnedvesség-tartalomra

A transzekt mentén mért talajnedvesség adatok geostatisztikai elemzésének eredménye

A számolt félvariancia értékekre legjobban illeszkedő függvénytípus szférikus vagy Gaussgörbe volt. Az illesztett függvények paramétereit a 4.1. táblázatban foglalom össze. A különböző mérési időpontok félvariogramjai eltérő szerkezetet mutatnak, vagyis időben változó a talajnedvesség térbeli szerkezete. 4.1. táblázat A 2002-ben transzektek mentén mért talajnedvesség-tartalom adatokból számított félvariogram modellek paraméterei és a talajnedvesség-tartalom átlagai (Θ átlag). L:lejtő irányú, SZ:szintvonal irányú transzekt. *: a kiugró értékek kiszűrve. Mérési távolság: két mért pont közötii távolság. Időpont

Transzekt iránya

Kis lék 05.08. L* 05.08. SZ* 06.05. L* 06.05. SZ* Nagy lék 04.18. L 04.18. L 04.18. L* 04.18. SZ 04.18. SZ 04.18. SZ* 05.07. L* 05.07. SZ* 05.28. L* 05.28. SZ*

Mérési távolság (m)

N, mért pontok száma (db)

Röghatás (%2)

Hatástávolság (m)

Küszöbszint (%2)

Θ átlag (v/v%)

0,5 0,5 0,5 0,5

118 121 119 106

21.4 23.2 42.0 34.3

12.6 4.1 11.6 14.6

16.1 7.9 75.6 66.3

39.0 37.9 36.5 34.1

28.9 31.2 21.9 46.6 36.4 17.6 15.8 36.8 24.0 38.6

10.6 12.2 6.9 3.7 3.8 24.9 16 14.5 31.7 21.4

6.8 8.4 5.7 4.9 15.6 5.1 2.5 21.1 38.2 84.0

1 0,5 0,5 1 0,5 0,5 1 1 0,5 0,5

185 186 104 112 105 113

35.5 34.3 36.9 35.2 30.1 28.7

Mindegyik félvariogramra nagy röghatás jellemző, melynek oka a talaj változó, többnyire jelentős kőtartalma lehet. Az áprilisban mért adatokból a kiugró értékeket kiszűrve csökkent a röghatás, de továbbra is jelentős maradt. A továbbiakban a kiugró értékeket mindig kiszűrtem. Mindkét irányban előfordultak kiugró értékek; a kis értékek a kiugróan laza, köves helyeken fordultak elő, a nagyok a kevésbé köves, nagyobb térfogattömegű helyeken. A kis lék esetében a röghatás és a küszöbszint jelentősen megnőtt júniusban, amikor kisebb volt az átlagos talajnedvesség-tartalom. A hatástávolság májusban jelentősen eltért a két transzektnél, a szintvonal menti transzekthez tartozó 8 méterrel rövidebb. Júniusban a hatástávolság mindkét irányban a májusi lejtő mentihez volt hasonló. 41

A nagy lékben a május végi, szárazabb állapot félvariogramja jóval nagyobb küszöbszintű, mint a két korábbi mérési időpontban (kivéve 04.18., a szintvonal irányú transzekt mentén, a kiugró értékeket kiszűrve), és a hatástávolság is nagyobb. A talajnedvesség-tartalom három mérési időpontból kétszer anizotrópnak bizonyult, vagyis a szintvonal menti és a lejtő irányú hatástávolság eltérő volt, május 7-én viszont nem különbözött jelentősen (4.1. táblázat). A mérési távolság és a röghatás kapcsolata nem egyértelmű, mivel a mérési távolságot 1 m-ről 0,5 m-re csökkentve a röghatás a szintvonal menti transzektnél csökkent, a lejtő mentinél nem. A kis lék esetében a hatástávolság a lék átmérőjének megfeleltethető. Mivel a hatástávolság az a távolság, amin belül vett minták egy populációba tartoznak, ez azt mutatja, hogy a kis lék talajnedvesség-tartalma homogénnek tekinthető, a léken kívül viszont attól eltérő talajnedvesség-tartalom mérhető. A nagy lékben a hatástávolság a lék átmérőjénél kisebb volt, vagyis a talajnedvesség-tartalomnak a nagy léken belüli térbeli mintázata heterogén. Ezzel összhangban elkülöníthető nedvességtartalmú foltokat mutattam ki a rácsháló mentén végzett mérések alapján. A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata a lékekben és környezetükben a rácsháló mentén végzett mérések alapján

15 10 5 0 -5

15

10

5

0

-5

-10

-10 -15

Távolság a lék közepétől (m)

A rácsháló pontjait, amely mentén végeztük a talajnedvesség-méréseket, elhelyezkedésük alapján lék, lék széle és állomány (zárt erdőállomány) kategóriákba soroltam (4.7. és 4.8. ábra). A léket és az állományt a léket határoló fatörzsek elhelyezkedése alapján különítettem el. A lék széle kategóriába a lék és az állomány kategóriákba nem egyértelműen besorolható pontokat osztályoztam. Ezek legnagyobb része a léket határoló fatörzsekkel egy vonalban van, ezért nem egyértelmű a besorolás. A lék széle kategóriába kerültek olyan pontok is, melyeket a léktől fatörzsek választják el, de nincs fölöttük zárt lombtakaró, és olyanok, melyek a fatörzsek (ezek egy részének teteje sérült, letört) által határolt léken belül, annak szélén vannak, fölöttük zárt lombtakaróval. Ezek a pontok a léket határoló fák vonalától mindössze 1-2 méter távolságban vannak.

Távolság a lék közepétől (m) Lék Lék széle Erdő 4.7. ábra A kis léket határoló fák () és a rácsháló pontjainak elhelyezkedése, a pontok besorolása alapján meghúzott lék-erdő határvonal (—).

42

15 10 5 0 -5 -10 -15 20 15 10

5

0

-5 -10 -15 -20

Távolság a lék közepétől (m)

20

-20

Távolság a lék közepétől (m) Lék Lék széle Erdő 4.8. ábra A nagy léket határoló fák () és a rácsháló pontjainak elhelyezkedése, a pontok besorolása alapján meghúzott lék-erdő határvonal (—).

A grid menti mérések alapján előállított térképeken látható a talajnedvesség-tartalom térbeli mintázatának trendje (4.9. és 4.10. ábra). Mindkét lékben nedvesebb a talaj, mint a körülötte levő erdőállomány alatt, a lékeken belül pedig a talajnedvesség-tartalom a lék közepétől az állomány felé haladva csökken. Míg a kis lékben egyértelmű grádiens figyelhető meg, a nagy lékben összetettebb a mintázat, elkülönülő mikroheterogenitások figyelhetők meg.

V/V%

júl.31.

júl.12.

aug.23.

szept.5.

4.9. ábra A kis lékről készült talajnedvesség-tartalom térképek a 2002-es év négy mérési időpontjára. A fekete vonal a fatörzsek által határolt lék határát jelöli.

43

júl.15.

júl.30.

aug.27.

szept.11.

4.10. ábra A nagy lékről készült talajnedvesség-tartalom térképek a 2002-es év négy mérési időpontjára. A fekete vonal a fatörzsek által határolt lék határát jelöli.

A lékbeni és az állomány alatti talajnedvesség-tartalom összehasonlítása

•

2001. október-2002. június (transzektek menti mérések)

A transzektek mentén mért talajnedvesség-tartalmakat bemutató ábrákat az M4. mellékletben mutatom be. A kis lékben a talajnedvesség-tartalom általában a szabadföldi vízkapacitás (ami a felső talajrétegben 38,3 V/V%, HAGYÓ ÉS RAJKAI, 2004) közelében volt (30,9-42,4%), az állomány alatt pedig annál alacsonyabb (25,2-31,3%). Két mérési időpontban (2002. ápr.19. és máj.8.) közelítette meg az állomány alatti talajnedvesség-tartalom a lék talajnedvesség-tartalmát, amikor a mérés előtt nagyobb mennyiségű csapadék hullott. A lék és az erdő közötti különbség csak 2002. április 19-én nem volt szignifikáns (4.2. táblázat), a mérés előtt ápr.10-14. között 36,2 mm eső esett. Május 8-án az átlagok közti eltérés mindössze 2,1 % volt (4.2. táblázat). Előtte 5-én és 6-án 12,5 mm csapadék esett, ami az állomány alatt is benedvesítette a talajt, de annak nedvességtartalma még szignifikánsan különbözött a lékbeni nedvességtartalomtól. 4.2. táblázat A t-próba, ill. a Mann-Whitney-teszt eredményei a transzekt mentén mért adatokra (kis lék). * p<0,05, ** p<0,01 2001.10.04. 2001.10.17. 2002.04.19. 2002.05.08. 2002.06.05.

Nállomány 31 74 155 156 135

Nlék 38 76 78 83 78

Átlag Θállomány 38,4a 25,2a 30,0a 37,7a 31,3a

44

t (*Z) Átlag Θlék 44,4b -4,83** 35,4b -11,06** 30,9a -1,036 39,8b -2,69** 42,4b *8,339**

A nagy lékben minden mérési időpontban szignifikánsan nagyobb volt a talajnedvességtartalom, mint az állomány alatt (4.3. táblázat). Az áprilisi mérési időpontban a kis lékhez hasonlóan itt is kicsi volt az átlagértékek közötti különbség (1,5%), de a t-próba szerint a különbség szignifikáns. 4.3. táblázat A t-próba eredményei a transzekt mentén mért adatokra (nagy lék). * p<0,05, ** p<0,01 Dátum 2001.11.22 2002.04.18 2002.05.07 2002.05.28.

•

Nállomány 20 259 153 153

Nlék 30 137 63 65

Átlag Θállomány 30,9a 32,0a 34,7a 25,5a

Átlag Θlék 34,6b 33,5b 39,3b 38,6b

t -2,0225* -2,144* -5,225** -13,315**

2002. július-október (rácshálós mérések)

Júliustól október elejéigig a mindkét lékben kb. 25 és 30 % közti volt a felső talajréteg átlagos nedvességtartalma, míg az állomány alatt kb. 12 és 23 % közötti. Mindkét lék esetén kimutatható volt a lék hatása (4.4. táblázat). A páronkénti összehasonlítás alapján szignifikáns különbség az állomány és a lék, ill. a lék és a lék széle között volt, illetve egy esetben, 2002. szept.5-én a kis lék esetében csak a lék és az állomány között. A lék szélén tehát a talaj nedvességtartalma az állományéhoz hasonló, annál statisztikailag nem igazolható mértékben nagyobb. 4.4. táblázat A variancia analízis eredményei. A talajnedvesség-tartalom (V/V%) átlagai a lékben, lék szélén és az állomány alatt. df = 2. Az átlagok szignifikánsan különbözőek, ha a melletük levő betű különböző. H (*F) 2002.07.12. 2002.07.31. 2002.08.23. 2002.09.05. 2002.10.04.

*6,96 28.12 29.23 17.50 *22,67

2002.07.15. 2002.07.30. 2002.08.27. 2002.09.11. 2002.10.03.

15.11 65.13 *61,87 70.83 *49,54

N

Állomány Kis lék 50 15,52a 81 17,88a 81 22,96a 81 17,15a 81 20,33a Nagy lék 59 18,96a 147 13,82a 147 18,34a 147 12,26a 147 16,62a

Lék széle

Lék

16,77a 20,89a 24,71a 19,47ab 22,19a

26,52b 28,01b 30,54b 25,39b 28,24b

21,82a 15,34a 18,68a 15,36a 18,77a

29,24b 25,60b 28,56b 26,38b 26,74b

Mindezek alapján a léket határoló fatörzsek közelében a nem egyértelműen besorolható mintavételi pontok („lék széle”) a talajnedvesség-tartalom szempontjából a zárt erdőállományhoz tartoznak. Ebből a talajzónából még vesznek fel vizet a fák gyökerei és/vagy itt még érvényesül az intercepció. Tehát a talajnedvesség szempontjából két zóna különíthető el: a lék és a zárt állomány. A két zóna határa nem éles, nem húzható meg egyértelműen sem a lombkorona, sem a fatörzsek elhelyezkedése alapján. Ennek oka az, hogy több tényező együttes hatása alakítja a talajnedvesség-tartalmat, a fatörzsek (ill. gyökerek) a vízfelvételen, a lombkorona az intercepción keresztül hatnak. •

A léknyitást követő ötödik év (2005)

2005-ben, a léknyitás utáni ötödik vegetációs időszakban újra vizsgáltuk a talajnedvességtartalom alakulását a lékekben. 2005 április 26-án a kis lék, a lék széle és az állomány alatti talajnedvesség-tartalom a variancia-analízis eredménye alapján nem különbözött szignifikánsan (F(2, 40) = 2,209, p>0,05). A talaj nedves volt az egész területen (4.11. ábra), a mért értékek intervalluma szűk (30,1 - 39,3 V/V%). A lékben 36,2 V/V%, a lék szélén 35,2 V/V%, az állomány alatt pedig 34,5 V/V% volt a talajnedvesség-tartalom átlaga. 45

35

32.5

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

15 Távolság a lék közepétől (m)

37.5

10 5 0 -5

15

10

5

0

-5

-10

-10

-15

Távolság a lék közepétől (m) 4.11. ábra A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata a kis lékben 2005. április 26-án. •: fatörzsek, + mintavételi pontok

A nagy lékben 33,2 V/V%, a lék szélén 31,3 V/V%, az állomány alatt pedig 31,4 V/V% volt a talajnedvesség-tartalom átlaga. A lék közepe és az állomány, ill. a lék közepe és a lék széle között szignifikáns különbség volt (F (2, 76) = 6,89, p < 0,01, Fisher LSD poszt hoc teszt , p < 0,01). A lék széle és az állomány ekkor sem különíthető el a talajnedvesség-tartalom alapján, vagyis egy zónának tekinthetők. A mért talajnedvesség-tartalom a nagy lékben és környékén 26 és 37,9 V/V% között volt, a terület nagy részén 30 V/V% fölött, néhány szárazabb folttal (4.12. ábra).

15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -15 -10 -5

0

5

Távolság a lék közepétől (m)

20

Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 35

32.5

30

26

-20 10 15 20

Távolság a lék közepétől (m)

4.12. ábra A talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata a nagy lékben 2005. április 26-án. •: fatörzsek, + mintavételi pontok

2005. július 26-án, már öt léket vizsgálva, egy szárazabb időszakot mintáztam meg, amikor a lékekben a talajnedvesség-tartalom átlaga 30 V/V% alá csökkent, az állomány alatt pedig a lékeknél nagyobb mértékű száradás hatása volt megfigyelhető, a talajnedvesség-tartalom átlaga 20 V/V% alá csökkent (4.13. ábra). A két nagy és a három kis lék talajnedvességtartalma között nem volt szignifikáns különbség (ANOVA: F (4, 112) = 1,903, p>0,05).

46

Talajnedvesség-tartalom (v/v%)

Állomány 30

Lék széle

26.5

26.8 24.9

25

23.1

22.2

20.4

20

2005. július 26.

Lék

18.7

17.3

16.2

15.1

15

16.0 12.8

12.2

15.7 13.5

10 5 0

K1

K2

K3

N1

N2

4.13. ábra A talajnedvesség-tartalom átlaga a lékben, a lék szélén és az állomány alatt 2005. július 26-án három kis és két nagy lékben. K: kis lék, N: nagy lék.

A lékhatást vizsgálva az összes lék esetében hasonló eredményt kaptam, miszerint a lék és az állomány, ill. a lék és a lék széle között szignifikáns különbség volt, a lék széle és az állomány között pedig nem (4.5. táblázat). 4.5. táblázat A lék, a lék széle és az állomány alatti talajnedvesség-tartalom összehasonlítása (ANOVA, ill. KW Kruskal-Wallis teszt, poszt-hoc teszt: Fisher LSD). ** p<0,01. df = 3-1 = 2; K1, K2, K3: kis lékek, N1, N2: nagy lékek jelzései. E: erdő, L: lék, SZ: lék széle. Lék

N

F (*H)

K1 K2 K3 N1 N2

45 41 44 76 73

14,46** 14,83** 27,83** KW 23,96** 43,466**

Poszt-hoc teszt alapján különböző kezelések E-L**, L-SZ** E-L**, L-SZ** E-L**, L-SZ** E-L**, L-SZ** E-L**, L-SZ**

A kis és a nagy lék talajnedvesség-tartalmának összehasonlítása

2002-ben, a kis lékben általában nagyobb volt az átlag talajnedvesség-tartalom, mint a nagyban (kivéve a szeptemberi mérési időpontban). Szignifikáns különbség egyik időpontban sem volt köztük (júl: t = 1,558, p>0,05, aug: t = 1,706, p>0,05, szept: t = 0,533, p>0,05, okt.: t = 1,258, p>0,05, 4.29. 4.14. ábra).

4.14. ábra A kis és a nagy lék talajnedvesség-tartalma a rácshálós mérési időpontokban.

47

2005 áprilisában a kis lék talajnedvesség-tartalma (átlag = 36,1 %) szignifikánsan nagyobb volt (t = 4,48, p < 0,01), mint a nagy léké (átlag = 33,2 %). Vagyis a kis és a nagy lékekben, a legtöbb időpontban hasonló volt a talajnedvesség-tartalom (kivéve 2005 áprilisában) és az öt lékre kiterjesztett vizsgálat is megerősítette, hogy a lékekben a lékmérettől függetlenül hasonló a talajnedvesség-tartalom. A két lékben mért talajnedvesség-tartalom értékek varianciája nem különbözött egyik 2002-es időpontban sem (4.6. táblázat). 4.6. táblázat A két lékben mért talajnedvesség-tartalom értékek varianciája és azok összehasonlítására használt F-teszt eredményei. Időpont, nagy lék Időpont, kis lék 07. 30. 07.31 08. 27. 08. 23. 09. 11. 09.05. 10. 03. 10.04.

St.dev. kis lék 8,01 5,37 8,71 5,71

St.dev. nagy lék 7,33 5,68 7,28 6,10

F 1,192 1,120 1,432 1,141

A talajnedvesség-tartalom varianciája a lékekben és az állomány alatt

A variancia a legtöbb esetben szignifikánsan nagyobb volt a lékekben, mint az állomány alatt (4.7. és 4.8. táblázat), vagyis a lékképződéssel egy változatosabb vízellátású élőhelyfolt jött létre. A zárt állományban a talajfelszínt egyenletesen vastag avarréteg borítja, így feltételezhető, hogy az evaporáció nem jelentős és térben homogén. Bár az erdőben a jelentős intercepció a csapadék eloszlását heterogénné teszi, a fák vízfogyasztása az eredmények alapján – a zárt állományban nem mutatható ki a fák törzsének elhelyezkedésétől függő mintázat - egyenletesen kiszárítja a talajt, a fatörzsek között is. Ezzel szemben a lékekben a fák kivágása okozta bolygatás miatt változatos felszín alakult ki, változatos térfogattömegű, eltérő aljnövényzeti- és avarborítású foltokkal, ami térben változó evapotranszspirációt, intercepciót és beszivárgást eredményez, ennek következménye lehet a térben változatosabb és általában nagyobb talajnedvesség-tartalom. Az októberi méréskor, amikor a növényi vízfogyasztás már nem jelentős, nem volt különbség a lék és az állomány között. 4.7. táblázat A nagy lék és az állomány alatti talajnedvesség-tartalom varianciájának összehasonlítására alkalmazott F-próba eredményei. **: p<0,01, *: p<0,05 07. 30. 08. 27. 09. 11. 10.03.

St.dev. E St.dev. L 5,02 7,33 4,01 5,68 3,33 7,28 4,14 5,81

F 2,13* 2,01 4,77** 1,96

4.8. táblázat A kis lék és az állomány alatti talajnedvesség-tartalom varianciájának összehasonlítására alkalmazott F-próba eredményei. **: p<0,01 07.31. 08.23. 09.05 10.04.

4.2.2

St.dev. E St.dev. L 3,44 8,01 3,19 5,37 3,57 8,71 5,40 3,94

F 5,43** 2,84** 5,95** 1,88

A talajnedvesség-tartalom és a relatív megvilágítottság mintázatának összehasonlítása

A talajnedvesség-tartalom a kis és a nagy lék közepén hasonlóan nagy értékeket ér el, míg a relatív megvilágítottság a nagy lékekben akár háromszorosa is lehet a kis lékek közepére jutónak. A nagy lékekben jóval nagyobb a relatív megvilágítottság értékek által átfogott intervallum is, mint a kis lékekben (4.9. táblázat).

48

4.9. táblázat A teljes, a közvetlen, és a szórt fény fatörzsek által határolt léken belüli értékeinek (a lombkorona feletti fénymennyiség százalékában) intervalluma a kis és a nagy lékben. Teljes (%) 6,4-12 10,8-31,8

Kis lék Nagy lék

Direkt (%) 2,9-12,5 2,0-36,5

Diffúz (%) 9,0-12,9 16,5-30,7

A teljes és a közvetlen relatív megvilágítottság a talajnedvesség-tartalomtól eltérő térbeli mintázatot mutatott. Míg a talajnedvesség-tartalom a lék közepétől a zárt állomány felé haladva csökken, a teljes és a közvetlen relatív megvilágítottság nem a lékek közepén, hanem azok északi-északnyugati részén – benyúlva a zárt állomány alá („kiterjedt lék”) - volt legnagyobb (4.15. és 4.16. ábra), ami az északi féltekén keleti kitettségben általánosan érvényes (MIHÓK, 2007). A szórt fény a nagy lékben a talajnedvességhez hasonlóan a lék közepén a legnagyobb, és a zárt állomány felé haladva csökken (4.17. ábra). A kis lékben a szórt fény is a lék északnyugati részén a legnagyobb, de a fatörzsek által határolt lék belsejébe esik a legnagyobb értékekkel jellemezhető zóna legnagyobb része, és a talajnedvességtartalomhoz hasonlóan a szórt fény mintázata is zonális. A talajnedvesség-tartalom szempontjából a lék határa a lék szélén álló fatörzseknél, ill. azoktól 1-2 méterrel a lék belseje felé húzódik, míg a fény esetében a direkt besugárzás a lékek északi felén a zárt lombsátor alatt, akár 5-10 méterre a léket határoló fatörzsektől is megnöveli a megvilágítottságot (MIHÓK, 2007). A talajnedvesség-tartalom a lék közepétől a zárt állomány felé csökken, a kis lékekben határozott grádiens mentén, míg a nagy lékben jellemző a kisebb léptékű foltosság is. A relatív megvilágítottság ezzel ellentétben a nagy lékben változik kifejezettebb grádiens mentén, és a kis lékben figyeltünk meg eltérő megvilágítottságú foltokat, bár ezek a foltok nem térnek el jelentősen környezetüktől, a megvilágítottság értékek intervalluma szűk a kis léken belül (4.15. ábra). Teljes relatív megvilágítottság (%) Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 6

20

10 5 0 -5 -10 -15 20 15 10

5

0

-5 -10 -15 -20

40

Távolság a lék közepétől (m)

15

-20

35

32.5

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

15 10 5 0 -5

15

Távolság a lék közepétől (m)

37.5

10

5

0

-5

-10

-10 -15

Távolság a lék közepétől (m)

40 35 30 25 20 15 10

Távolság a lék közepétől (m)

4.15. ábra A talajnedvesség-tartalom (2002.júl.30., ill. 31.) és a teljes relatív megvilágítottság a nagy és a kis lékben. •: fatörzsek, + mintavételi pontok.

49

Közvetlen fény (%) Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 6

20

10

40

10 5 0 -5 -10 -15 20 15 10

5

0

-5 -10 -15 -20

Távolság a lék közepétől (m)

15

-20

37.5

35

32.5

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

15 10 5 0 -5

15

10

Távolság a lék közepétől (m)

5

0

-5

-10

-10 -15

Távolság a lék közepétől (m)

40 35 30 25 20 15 10

Távolság a lék közepétől (m)

4.16. ábra A talajnedvesség-tartalom (2002.júl.30., ill. 31.) és a közvetlen relatív megvilágítottság a nagy és a kis lékben. •: fatörzsek, + mintavételi pontok

Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 40 35 30 25 20 15 10

6

Diffúz fény 10 35

32.5

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

15 10 5 0 -5

15

Távolság a lék közepétõl (m)

37.5

10

5

0

-5

-10

-10 -15

Távolság a lék közepétől (m)

Távolság a lék közepétõl (m)

40

Távolság a lék közepétől (m)

4.17. ábra A talajnedvesség-tartalom (2002.júl.30., ill. 31.) és a diffúz relatív megvilágítottság a nagy és a kis lékben. •: fatörzsek, + mintavételi pontok

A különböző időpontokban mért talajnedvesség-tartalom és az adott hónapban a talajfelszín közelébe jutó szórt fény (a lombkorona feletti fénymennyiség százalékában) közötti Spearman-féle rangkorreláció analízis szerint mindkét lékben, az összes vizsgált időpontban szignifikáns pozitív korreláció volt a két változó között (4.10. táblázat). Ez nem jelent közvetlen kapcsolatot a két tényező között, de megerősíti a térbeli mintázatuk hasonlóságát.

50

4.10. táblázat A talajnedvesség-tartalom és a szórt fény közötti Spearman-féle rangkorreláció-analízis r értékei a kis és a nagy lékben. (N = 83), a szignifikancia szint jelölésével: **: p < 0,01, *: p < 0,05.)

Hónap (2002) Július Augusztus szeptember Október

4.2.3

r Nagy lék 0,46** 0,69** 0,77** 0,67**

Kis lék 0,65** 0,66** 0,72** 0,58**

A lékképződés hatása a talajhőmérsékletre

A zárt állományban a talajfelszín vegetációs időszakban alacsonyabb hőmérsékletű, mint a mellette található nyílt területeken, az erdő lombtalan időszakában azonban a besugárzás energiája az állomány alatt is felmelegítheti (MÁTYÁS, 1996). Feltételeztem, hogy a lékkeletkezés hatására is megváltoznak a fény-, ill. besugárzás-viszonyok, ami a talajhőmérsékletre is hatással lehet, és hogy ez a hatás időben, a lombkorona és az időjárási viszonyok változásaival eltérő lehet. A fák törzsei által lehatárolt lék és a körülötte levő zárt állomány talajhőmérsékletét összehasonlítva, a különbség a legtöbb vizsgált időpontban statisztikailag nem volt szignifikáns (4.11. táblázat). Kivétel a kis lékben egy őszi időpont (2001.okt. 4.), amikor a zárt állomány alatt szignifikánsan nagyobb a talajhőmérséklet, a nagy lékben pedig két tavaszi időpont (2002.ápr. 18. és máj. 28.), ezen belül áprilisban az állomány alatt, május végén pedig a lékben volt szignifikánsan nagyobb a talajhőmérséklet (4.11. táblázat). Tehát egy őszi és egy tavaszi időpontban (amikor a lombkorona nem teljes) az állomány alatt, míg egy késő tavaszi időpontban (a vegetációs időszakban) a lékben volt nagyobb a talajhőmérséklet. Mivel a talajhőmérséklet várhatóan a talajfelszín közelébe jutó fénnyel mutat összefüggést, annak mintázata pedig nem a fatörzsek által határolt léket követi, ez érthető is. 4.11. táblázat A 0-10 cm-es talajréteg hőmérséklet átlaga az állomány alatt és a lékben az egyes mérési időpontokban, vastag betűvel jelölve azok az időpontok, amikor szignifikáns különbség volt a lék és az állomány között: * p<0,05, ** p<0,01. A különbség igazolására a t-próba, a Mann-Whitney (mw), és Kruskal-Wallis (kw) teszteket használtam.

Időpont

teszt

Lék

2001.10.04.* 2001.10.17. 2001.11.22. 2002.04.18.** 2002.04.19. 2002.05.07. 2002.05.08. 2002.05.28. ** 2002.06.05. 2002.07.12. 2002.07.15.

mw t t t t t t t kw kw kw

kis kis nagy nagy kis nagy kis nagy kis kis nagy

T átlag állomány 13,37 12,43 2,52 9,16 9,28 11,89 11,93 15,41 14,31 19,37 19,92

T átlag lék 13,2 12,36 2,63 8,63 9,42 12,28 11,87 17,05 14,16 19,6 20,56

A fény mintázata felől közelítve a kérdést megvizsgáltam azt is, hogy a talaj hőmérséklete különböző-e az egyes fényzónákban. A nagy lékben a Z2 és Z3 fényzóna (Mann-Whitney U teszt, Z = -4,34, p < 0,01, NZ2 =27, NZ3 = 32), és a kis lékben a Z1 és a Z2 fényzóna talajhőmérséklete között is szignifikáns különbség volt (t = -2,05, NZ1 = 30, NZ2 = 9) (4.18. ábra). Mindkét lékben a nagyobb megvilágítottságú zónában volt magasabb a talajhőmérséklet.

51

23.0 22.0

22.5

átlag átlag±SD

Kis lék 2007.07.12.

21.5 21.0 20.5 20.0 19.5 19.0

22.0 Talajhőmérséklet (oC)

Talajhőmérséklet (oC)

22.5

Nagy lék 2002.07.15.

21.5 21.0 20.5 20.0 19.5

18.5 18.0

átlag átlag±SD

Z1

19.0

Z2

Z2

Z3

4.18. ábra A 0-10 cm-es talajréteg hőmérséklete a. a kis lékben és környezetében a Z1 és a Z2 fényzónában, és b. a nagy lékben és környezetében a Z2 és Z3 fényzónában 2007. júl. 12-én, ill. 2007. júl. 15-én.

A talajhőmérséklet és a relatív megvilágítottság kapcsolatát egy időpontban vizsgáltam (4.12. táblázat), közöttük mindkét léknél szignifikáns pozitív korrelációt mutattam ki. 4.12. táblázat A 2002. júliusában mért talajhőmérséklet és a július hónapra meghatározott teljes relatív megvilágítottság közötti Spearman-féle korreláció-elemzés r értékei és a mintaméretek (N). * p<0,05, ** p<0,01 r Nagy lék (2002.7.15.) 0,420** 0,434** Kis lék (2002.7.12.)

N 59 39

Összegezve, a megvilágítottság és a talajhőmérséklet között összefüggést mutattam ki. A nagyobb megvilágítottságú zónákban nagyobb a talajhőmérséklet, és az a megvilágítottság növekedésével nő. A talajhőmérséklet a megvilágítottsághoz hasonlóan nem a léket határoló fatörzsek által definiált lék határa mentén változik, hiszen az így definiált lék és a zárt állomány között a vizsgált időpontok nagy részében nem mutattam ki különbséget. Amennyiben a különbség kimutatható volt, ősszel és tavasszal a zárt állomány alatt, míg a vegetációs időszakban a lékben volt nagyobb a talajhőmérséklet. 4.2.4

A növényzet és a vizsgált abiotikus tényezők (talajnedvesség-tartalom és relatív megvilágítottság) közötti összefüggések

A mintavételi körökben összesen 37 növényfaj fordult elő (M5. melléklet). A fajok frekvenciája kicsi volt, a leggyakoribb fajé 21% (4.13. táblázat). A legtöbb növényfaj mindkét lékben előfordult, kivéve kettőt (Conyza canadensis és Cirsium arvense), melyeket csak a nagy lékben találtunk meg. Két olyan faj volt, amely több mintavételi egységben fordult elő a kis lékben, mint a nagyban (a nagy lék nagyobb mintamérete ellenére), a Fagus sylvatica magonc és a Moehringia trinervia. A fénnyel és a talajnedvesség-tartalommal való összefüggést a minimum 6 mintavételi egységben (frekvencia: 2,6%) előfordult fajok esetén elemeztem, a 38 fajból 16 tartozik ebbe a csoportba. Az összes talajnedvesség-mérési pontra meghatározott relatív megvilágítottság és a pontok körüli körökben felvett növényzeti borítás adatok közötti korreláció-elemzés szerint a szórt (és teljes) fénnyel a legtöbb faj korrelál, a közvetlen fénnyel csak két faj (4.13. táblázat). Utóbbiak MIHÓK (2007) besorolása alapján tipikusan a nagy lék középső részén (Z3 fényzóna) megjelenő fajcsoportba tartoznak; közülük a Scrophularia nodosa irtásnövény, a Cirsium arvense pedig egy gyomfaj, amely a mintavételi körökben csak a nagy lékben fordult elő. Szintén ebbe a csoportba tartozik két zavarástűrő növény, a Rubus idaeus („fénynövény”, Collins et al. 1985) és az Erigeron canadensis is, de ezek korrelációját a direkt fénnyel nem sikerült kimutatni. A több lékben végzett felvételezés alapján a direkt fénnyel más fajok, az Atropa bella-donna, a Rubus idaeus és a Rubus fruticosus korreláltak (GÁLHIDY ET AL., 2006), vagyis a több lékben végzett vizsgálat eltérő eredményt adott. Ez a lékek közötti 52

jelentős növényzeti különbségekből adódhat (MIHÓK, 2007), amiket nem az abiotikus tényezők térbeli mintázata, hanem a mikroélőhelyek, a talajban található magok térbeli mintázata (magbank) és a véletlen hozhatnak létre (GÁLHIDY ET AL., 2006). Minden faj esetében pozitív a korreláció a relatív megvilágítottsággal, kivéve a bükk (Fagus sylvatica) magoncokat, melyek az árnyékosabb helyeken fordulnak elő inkább. Ez összefüggésben lehet azzal, hogy a bükk árnyéktűrő, igen alacsony megvilágítottság mellett is képes megtelepedni (WELANDER ÉS OTTOSSON, 1998). A nagyobb megvilágítottságú helyeken pedig a forrásokért a nagyobb borítással megjelenő aljnövényzettel való kompetíció is befolyásolhatja a bükk növekedését (WELANDER ÉS OTTOSSON, 1998). SZWAGRZYK ET AL. (2001) Kárpátokban végzett vizsgálatai alapján a bükk csírázása független volt a megvilágítottságtól, viszont a későbbi növekedés, túlélés szempontjából fontos lehet a fény intenzitása. A szórt fénnyel pozitívan korreláló fajok mind a főleg a nagy lékek közepén megjelenő gyomok és irtásnövények vagy a kis és nagy lékek közepén előforduló, a talajnedvességgel is korreláló fajok közé tartoznak. Kivétel a Fragaria vesca, mely a kis lék közepén és a nagy lék közepén és szélén egyaránt előfordult, de borítása pozitívan korrelált a szórt fénnyel és a talajnedvesség-tartalommal is. Az aljnövényzeti fajok egyik, megvilágítottsági zónákban való előfordulási gyakoriság alapján kialakított csoportjába (MIHÓK, 2007) olyan fajok tartoznak, melyek kvadrátonkénti átlagborítása hasonlóan nagy volt mindkét léknek a közepén, vagyis különböző megvilágítottságú, de hasonló talajnedvesség-tartalmú helyeken: Atropa bella-donna, Urtica dioica (tipikus vágásnövények), Epilobium montanum, Hypericum perforatum, Stachys sylvatica. Várhatóan elsősorban ezek borítása korrelál a talajnedvesség-tartalommal. A megvilágítottsági zónákban való előfordulási gyakoriság alapján kialakított fajcsoportok közül háromnak a fajai fordultak elő az elemzéshez megfelelő mennyiségben: 1. csoport: a nagy lékek Z3 zónájára jellemző fajok, 2. csoport: a nagy lékek Z3 és a kis lékek Z2 zónájára, vagyis mindkét léknek a közepére jellemző fajok, 5. csoport: közép-európai bükkösök jellemző fajai, a zárt erdőben és a kis lékekben jellemzőek (4.13. táblázat, GÁLHIDY ET AL., 2006). Előzetes várakozásom az volt, hogy elsősorban a 2. csoport fajai vannak összefüggésben a talajnedvesség-tartalommal, mivel ezek különböző megvilágítottságú, de hasonló talajnedvesség-tartalmú helyeken a leggyakoribbak. Ennek megfelelően ennek a csoportnak a fajai közül mindhárom korrelált a talajnedvesség-tartalommal (Atropa belladonna, Urtica dioica, Epilobium montanum). Emellett azonban más fajok borítása is korrelált a talajnedvesség-tartalommal, így az 1. csoport fajai közül a Scrophularia nodosa minden vizsgált időpontban, két zavarástűrő faj, a Rubus idaeus és az Erigeron canadensis és a Fragaria vesca pedig két alkalommal korrelált, egyszer nem. A 16 vizsgálatba vont faj közül mindössze négynek a borítása nem korrelál a talajnedvességgel, melyek a következők: Fagus sylvatica magonc, Mycelis muralis, Moehringia trinervia, Cirsium arvense (4.13. táblázat). Ezek közül a Mycelis muralis és a Moehringia trinervia előfordulása a fénnyel sem mutat összefüggést. A Mycelis muralis a közép-európai bükkösök jellemző faja, és inkább az állomány alatt és a kis lékben fordul elő. A Moehringia trinervia nyirkos és mezofil tölgyesek és bükkösök növénye. Előfordult mindkét lékben, a lékek szélén és közepén is, de a kis lékben több mintavételi egységben, mint a nagy lékben. A fásszárúak közül a bükkel (Fagus sylvatica) ellentétben a kecskefűz (Salix caprea) magoncainak borítása a három vizsgált időpont közül kétszer korrelált a talajnedvességtartalommal (4.13. táblázat). MIHÓK (2007) a NAT-MAN projekt keretében, az összes lékben végzettt növényzeti felvételezése alapján a Salix caprea pionír fafaj jelent meg legnagyobb gyakorisággal a lékekben az elegyfajok közül, elsősorban a nagy lékekben fordult elő és erős pozitív korrelációt mutatott a fénnyel. Ezt a korrelációt a csak két lékben végzett felvételezés alapján nem sikerült kimutatnia. A lékekben a 2005 után végzett felvételezés alapján KELEMEN (2007) nem tapasztalt új Salix megtelepedést, míg az 50 cm feletti

53

méretosztályban számos Salix csemetét regisztrált, vagyis a nagy megvilágítottságú lékekben gyors növekedést mutatott a fűz. 4.13. táblázat Az összborítás, ill. a vizsgált növényfajok borítása és a talajnedvességtartalom (Θ), a vegetációs időszakra számolt szórt és közvetlen fény közti szignifikáns korrelációk Spearman-féle rangkorreláció elemzéssel meghatározott r értékei. Szignifikancia: ** : p<0,01; * : p<0,05. Fajcsoportok: 1: a nagy lékek Z3 zónájára jellemző fajok, 2: a nagy lékek Z3 és a kis lékek Z2 zónájára jellemző fajok, 5: közép-európai bükkösök jellemző fajai, a zárt erdőben és a kis lékekben jellemzőek. Frekvencia: azon mintavételi egységek száma (db), (és aránya, %), melyekben adott faj előfordul. N = 230 Összborítás Scrophularia nodosa Rubus idaeus Fragaria vesca Conyza canadensis Cirsium arvense Epilobium montanum Urtica dioica Atropa bella-donna Mycelis muralis Moehringia trinervia Fagus sylvatica magonc Salix caprea

Csoport

Frekvencia db (%)

1 1 1 1 1 2 2 2 5 5 Fa

49 (21) 24 (10) 11 (4,8) 11 (4,8) 6 (2,6) 39 (17) 32 (14) 19 (8,3) 12 (5,2) 10 (4,3)

Fa

8 (3,5)

Θ 07.30

Θ 08.27. Θ 09.11.

0,411** 0,253** 0,171** 0,188** 0,159*

0,389** 0,199**

0,433** 0,245** 0,215** 0,190** 0,148*

0,327** 0,279** 0,165**

0,269** 0,353** 0,145**

0,291** 0,365** 0,172**

Szórt fény Közvetlen fény 0,317** 0,437** 0,207** 0,288** 0,209** 0,268** 0,166* 0,148* 0,277** 0,246**

-0,452**

24 (10) 0,134*

0,136*

Feltételezhető, hogy a későbbiekben a lékek közepén a gyors biomassza növekedés a kezdetben a zárt erdőhöz képest megnőtt talajnedvesség csökkenéséhez vezet (RITTER ET AL. 2005, RITTER ÉS VESTERDAL 2006), ami a talajnedvesség-tartalom által limitált fajok produkciójának csökkenésével járhat. KELEMEN (2007) szerint egyes gyakori fajok, pl. az Urtica dioica, a Scrophularia nodosa és a Calamagrostis epigeios borítása is nagymértékben lecsökkent a léknyitások utáni 3-4. évben, míg pl. a Rubus fruticosus borítása folyamatosan és jelentősen nőtt. A lékekben a biomassza növekedésével, a lékek bezáródásával az egyéb forrástényezők mennyisége is csökken (pl. megvilágítottság, felvehető nitrogén-tartalom (ld. pl. RITTER ÉS VESTERDAL, 2006), ezen változások különbözı időbeli mintázata pedig jelentősen befolyásolhatja a gyakori és tömeges fajok borításának időbeli változását.

54

4.3

Gyep és erdő mintaterületen

4.3.1

talajnedvesség-forgalmának

összehasonlítása

a

mátrai

A gyep és az erdő talajának fizikai tulajdonságai és humusztartalma

A talaj humuszos szintjének mélysége az erdőben 40 cm, határa hullámos. A gyepen határozottabb a szint határa és 20 cm mély. Az erdőben 40 cm-ig nagyobb a humusztartalom, mint a gyepen, az alatt viszont erősen lecsökken (1% alá), a gyepen pedig egészen a 60-80 cm-es rétegig 1 % fölött marad (4.19. a. ábra). A gyepen a 20-25 és a 40-45 cm-es talajrétegekben a térfogattömeg nagyobb, mint a felszíni rétegben (4.19. b. ábra), itt feltehetően az egykori szántó tömődöttebb eketalprétegét találtuk meg. Az erdőben kiegyenlítettebb a térfogattömeg, a talajszelvényben lefelé haladva a szerves anyag mennyiségének csökkenésével párhuzamosan enyhén nő. A talaj fizikai félesége mindkét területen a teljes talajszelvényben agyag, a gyep felső 10 cmes talajrétegét kivéve, ami agyagos vályog. Az erdőben a 0-10 és 10-20 cm-es rétegekben az agyagtartalom jelentősen nagyobb, a vályog aránya pedig kisebb, mint a gyepen, a 20 cm alatti rétegekben nincs jelentős különbség (4.19. e.,f. ábra). A homoktartalom mindkét területen igen alacsony (4.19. d. ábra). Az Arany-féle kötöttségi szám (KA) az erdőben a mélységgel nem változik (4.19. c. ábra), a gyepen viszont nő, így a különbség csökken a szelvényben lefelé haladva. a.

Humusz %

b.

Térfogattömeg (g cm-3) 40

-2

0

Mélység (cm)

Mélység (cm)

Mélység (cm)

-30

-22

-40

Gyep

Gyep

-60

-30 -40

Gyep

-60

Erdő

Erdő

d.

2

4

6

8

36

0 -10

Erdő

Mélység (cm)

Gyep

46

34

56

0

0

-10

-10

-20

-20

-30 -40

-50

-50

-60

-60

-70

-70

Gyep Erdő

f.

Agyag %

e.

Vályog %

10

Mélység (cm)

Homok % 0

Erdő

-70

-42

-70

Mélység (cm)

-20

-50

-50

-40

80

-10

-20

-30

60

0

-10

-20

c.

KA

1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

0.7 1.2 1.7 2.2 2.7 3.2

44

54

-30 -40 -50 -60

Gyep Erdő

-70

4.19. ábra A talaj humusztartalma és a vizsgált talajfizikai jellemzők profiljai a gyepen és az erdőben.

A felszíni talajréteg víztartóképesség-görbéjének lefutása hasonló a két vegetációtípusban (4.20. ábra, A). A telített és közel telített talaj (pF 0-0,4) nedvességtartalma a felső 5cm-es 55

rétegben az erdőben volt nagyobb. Ez a különbség a nagyobb térfogattömeggel és a sok lebomlatlan növényi maradvánnyal magyarázható. A szántóföldi vízkapacitás és a hervadásponthoz tartozó nedvességtartalom is hasonló, viszont a két pont közti tartományban a nedvességtartalom végig 5-7%-kal nagyobb a gyep esetében. Ugyanakkor az erdőben a nagyobb KA, agyag- és humusztartalom mind arra mutat, hogy az erdőben a felszíni talajréteg több vizet tudna felvenni, mint a gyepen, tehát lehetséges, hogy a tényleges értékek a feltalajban az erdőnél nagyobbak, mint a gyepnél. A nagy agyagtartalmú talaj duzzadása miatti pF-mérési nehézségek eredményezhették, hogy ez nem jelenik meg a mért pFértékekben. A B1 szint víztartóképesség-görbéje nagyobb mértékben különbözik a két területen. A telített nedvességtartalom az erdőben 14%-kal nagyobb, mint a gyepen (4.20. ábra, B1). Ezt magyarázhatja a kisebb tömődöttség (1.33 vs. 1.43 g/cm3), amihez hozzájárulhat a fák gyökereinek lazító hatása és az erősebb szerkezetesség (ami jól látható és a nagyobb szerves anyag tartalom is utal rá) és az erdő talajának bolygatatlansága. Az alacsony szívóerőtartományban megfigyelhető kb. 10%-os nedvesség-tartalom különbség a nagyobb szívóerő tartomány felé csökken, majd a hervadáspontnál kiegyenlítődik. A B2 szintben eltűnik a két terület közti különbség (4.20. ábra, B2). A mért pF értékekre illesztett görbék van Genuchten paraméterei a 4.14. táblázatban találhatók. erdő, mért

20-25 cm

erdő, illesztett

70 60 50 40 30 20 10 0

gyep, mért gyep, illesztett

0

2

4 pF (lg(cm))

Nedvességtartalom (V/V%)

Nedvességtartalom (V/V%)

0-5 cm

erdő, illesztett

70 60 50 40 30 20 10 0

gyep, mért gyep, illesztett

0

6

erdő, mért

2

4 pF (lg(cm))

A

6

B1 erdő, mért

Nedvességtartalom (V/V%)

40-45 cm

erdő, illesztett

60 50 40 30 20 10 0

gyep, mért gyep, illesztett

0

2

4

6

pF (lg(cm))

B2

4.20. ábra Az erdőben és a gyepen az A, a B1 és a B2 talajrétegekben mért víztartóképesség-görbe értékek és a rájuk illesztett görbék (van Genuchten-modell). 4.14. táblázat A mért pF értékekre illesztett van Genuchten paraméterek 0-5 20-25 40-45

gyep erdő gyep erdő gyep erdő

α 0,0219 0,2809 0,0022 0,0678 0,0026 0,0044

n 1,139 1,122 1,166 1,099 1,221 1,179

R2 0,97 0,99 0,97 0,99 0,98 0,95

A mini beszivárgásmérővel mért vízvezetőképesség (k0,5) értékeknek nagy a szórása (4.15. táblázat). A gyep és az erdő 0,5 cm szívóerőnél mért k értékei között nem volt szignifikáns különbség (Medián teszt: χ2 = 2.7225 (2, N= 9) p > 0,05). 56

4.15. táblázat A mini beszivárgásmérővel 0,5 cm szívóerőnél meghatározott vízvezető képesség (k0,5) értékek.

k0,5 ismétlés 1. 16.85 Gyep 12.96 Erdő

2. 35.86 12.96

3.

4.

20.74

5.

4.22

16.85

A Wösten-féle becslés, amely a mechanikai összetételből, humusztartalomból és térfogattömegből becsli a talajmátrix telítettségi vízvezető képességét (Ks). A vizsgált talajrétegekre az erdőben nagyobb értékeket adott, mint a gyepen, a 0-10 cm-es rétegben a különbség nem volt jelentős, a mélyebb rétegekben viszont igen (4.16. táblázat). 4.16. táblázat A Wösten-féle becsléssel meghatározott telített vízvezetőképesség értékek az egyes talajrétegekre a gyepen és az erdőben. Mélység (cm) 0-10 10-20 20-40 40-60

4.3.2

Ks gyep (cm/nap) 3.0 2.4 2.3 2.6

Ks erdő (cm/nap) 3.2 3.1 3.0 2.9

Talajnedvesség-tartalom a gyepen és az erdőben

A talajnedvesség-forgalom vizsgálati éveinek főbb időjárási jellemzőit a 4.19. táblázatban foglaltam össze. Az éves csapadékmennyiség 2006-ban a sok éves átlaghoz (622 mm) közeli, 2005 pedig nedvesebb év volt. 40 mm-nél nagyobb napi csapadékmennyiség mindkét évben előfordult. 4.17. táblázat A léghőmérséklet és a csapadék jellemzői a vizsgált években (2005-2006). Léghőmérséklet (2m) Hőösszeg Napi átlagok minimuma Napi átlagok maximuma Közepes napi átlag Csapadék Max napi összeg Éves csapadékmennyiség

Mértékegység

2005

2006

ºC (napok, amikor>5ºC) ºC ºC ºC

3757 -7,4 26,5 10,6

3957 -10,5 27,5 11,7

mm/nap mm

46,7 704

66,6 650

Az erdőben a 10-20 cm-es talajréteg nedvességtartalma a 2005-ös és a 2006-os nyári száraz időszak során a 1.sz. és a 3.sz. szelvényben sokkal jobban lecsökken, mint a 2-esben (4.21. ábra). A mélyebb rétegekben hasonló a három szelvényben a talajnedvesség-tartalom lefutása, bár a száraz időszakok végén változó mértékben száradt ki a talaj. A 3-as szelvény sokszor kisebb nedvességértékeket mutat, mint a másik kettő és nagyobb talajnedvesség-tartalom ingadozás jellemzi. erdő1 erdő2 erdő3 gyep

10-20 cm

50 40 30 20 10 0

10. 15.

9. 15.

8. 15.

7. 15.

5. 15.

2006 6. 15.

erdő2 gyep

10. 14.

8. 14.

7. 14.

9. 14.

erdő1 erdő3

10-20 cm

6. 14.

4. 14.

5. 14.

2005

50 40 30 20 10 0

4.21. ábra A 10-20 cm-es talajréteg nedvesség-tartalmának időbeli dinamikája a 2005.4.14.-10-11. és a 2006.5.15. -10.31. időszakokban a három erdei szelvényben és a gyepen.

57

Az erdőben és a gyepen hasonló volt a talajnedvesség-tartalom dinamikája (4.22. ábra). Tavasszal a 10-20 cm-es réteg volt a legszárazabb a két erdei szelvényben és a gyepen is. A 20 cm alatti rétegekben június elejéig hasonló volt a három szelvény talajnedvesség-tartalma, júniustól viszont az erdőben erősebben csökkent, mint a gyepen. Ez összefüggésben van azzal, hogy a gyep gyökérzetének legnagyobb része a felső 20 cm-ben található, míg az erdőben a fák gyökérzete ennél jóval mélyebbre hatol.

Mélység (cm)

Erdő 1

4.14. 5.4.

5.24. 6.13.

7.3.

7.23. 8.12. 9.1.

9.21. 10.11.

5.24. 6.13.

7.3.

7.23. 8.12. 9.1.

9.21. 10.11.

Mélység (cm)

Erdő 2

Mélység (cm)

4.14. 5.4.

Erdő 3

7.3.

7.23. 8.12. 9.1.

9.21. 10.11.

Mélység (cm)

42 40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 0

Gyep 4.14. 5.4.

5.24. 6.13.

8.12. 9.1.

9.21. 10.11.

48 44 40 36 32 28 24 20 16 12 10 0

Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 4.22. ábra A négy vizsgált talajszelvény nedvességtartalom profiljának időbeli dinamikája, 2005.4.14. – 10.11.

A 0-50 cm-es rétegben tárolt vízkészlet 2005. mindkét vizsgált időszakában (ápr.-máj. és aug.) nagyobb a gyepen, mint az erdőben, de míg a különbség a vegetációs időszak elején elhanyagolható (4.23.a.ábra), a nyár végén már jelentősebb, az átlagos eltérés (M) az 1.sz. és a 3.sz. szelvényben meghaladja a ± 3% mérési pontosságot (4.23.b. ábra). 58

Vízkészlet (cm / 50cm)

22

M (1) = 0,57 M (2) = 0,93

2005

21

erdő1 erdő2 gyep

20 19 18 17 16

Vízkészlet (cm /50cm)

4. 8.

4. 18.

8. 6.

5. 8.

5. 18.

8. 11.

8. 16.

5. 28.

erdő1 erdő3

M (1) = 5,41 M (2) = 1,53 M (3) = 3,27

2005

22 20 18 16 14 12 10

4. 28.

8. 21.

8. 26.

6. 7.

a.

erdő2 gyep

8. 31.

9. 5. b.

4.23. ábra A 0-50 cm-es réteg vízkészlete (cm) a vizsgált szelvényekben (a) 2005.4.14.-5-28, (b) 2005.8.8.-9.2., feltüntetve az átlagos eltérést az erdő és a gyep között (M1, M2, M3 a három erdei szelvénynél). M = Σ |θgyepθerdő| / N. N: mintanagyság.

A felső 20 cm-es réteg vízkészlete 2005-ben a vegetációs időszak elején hasonló volt a gyepen és az erdőben (6-8 cm/20cm között mozgott). A nyár végén voltak különbségek, de azok nem haladták meg a ± 3% mérési pontosságot (4.24. ábra). A 2-es számú erdei szelvény felső 20 cm-es rétegében 6 cm körül mozgott a vízkészlet mennyisége, csak szeptember elején süllyedt 6 cm alá, míg a gyepen és a 3-as erdei szelvényben 4-6 cm körüli értékeket kaptunk. A következő év tavaszára a különbségek csökkentek, kivéve a 3-as erdei szelvényt, amelyben kiugróan nedvesebb, később pedig szárazabb volt a felső réteg, mint a többi szelvényben. A gyep felső talajrétege viszont enyhén szárazabb volt, mint a másik két erdei szelvényé.

Vízkészlet (cm / 20cm)

9

erdő1 erdő2 gyep

M (1) = 0,25 M (2) = 0,16

2005

8 7 6 5 4. 8.

4. 18.

4. 28.

5. 8.

59

5. 18.

5. 28.

6. 7.

Vízkészlet (cm / 20cm)

9

erdő2 erdő3 gyep

M (2) = 1,28 M (3) = 0,73

2005

8 7 6 5 4 3 8. 6.

8. 16.

2006

9 Vízkészlet (cm / 20cm)

8. 11.

8. 21.

8. 26.

8. 31.

M (1) = 0,53 M (2) = 0,37 M (3) = 1,02

8

erdő1 erdő2 erdő3 gyep

7 6 5 4 4. 3.

4. 13.

4. 23.

9. 5.

5. 3.

5. 13.

4.24. ábra A 0-20 cm-es talajréteg vízkészlete a vizsgált szelvényekben (a) 2005.4.14.-5-28, (b) 2005.8.8.-9.3., (c) 2006.4.5.-5.5, feltüntetve az átlagos eltérést az erdő és a gyep között (M1, M2, M3 a három erdei szelvénynél). M = Σ |θgyep-θerdő1| / N.

4.3.3

Csapadék és lombkoronán áthulló csapadék

A csapadékesemények jellemzőinek 2006 és 2007 vizsgált hónapjaira vonatkozó havi átlagait a 4.18. táblázatban foglaltam össze. A 2006-os év augusztusában kiugróan sok csapadék esett, de a másik két nyári hónapban is jóval nagyobb volt a csapadék mennyisége, mint szeptemberben és októberben. A 2007-es évben májusban és augusztusban esett a legtöbb csapadék. Ebben az évben is csapadékos volt a nyár, az őszi csapadék mennyisége (125,4 mm) nem érte el a nyárit (140 mm). Vagyis két csapadékos nyarú évben vizsgáltam a csapadékeseményeket. 2007 augusztusában felhőszakadás volt, így ez a hónap kiugró a csapadék intenzitás tekintetében, emiatt az összefüggés vizsgálatokból kizártam. 4.18. táblázat A csapadék mennyisége, a csapadékesemények havi átlagos intenzitása, csapadék-mennyisége és időtartama a vizsgált hónapokban. Hónap 2006 jún júl aug szept okt 2007 máj jún júl aug szept okt

Csapadék Csapadék (mm) intenzitás átlag (mm/h)

Csapadék intenzitás (mm/h) szórása

Csapadékmennyiség/ Átlagos esemény átlag (mm) időtartam (min)

77,4 38,4 148,4 14,2 19,4

8,4 7,5 3,8 1,5 2,8

7,0 8,3 3,3 0,5 3,4

8,6 6,4 8,2 2,2 6,0

101,4 98 126 99 187

72,8 51,6 10,6 77,8 52,6 40

4,2 5,9 0,47 8,1 1,05 1,08

3,8 10,4 0,2 15,5 0,3 0,8

4,3 3,9 1,7 5,6 6,5 2,8

70 147 231 101 374 192

2006. június 10. és 2007. október 31. között 115 csapadékeseményt regisztráltam. Időtartamuk 4 perc és 22,7 óra között volt, az átlag 143 perc (4.25.b. ábra). Az átlagos 60

Gyakoriság (darab)

csapadékmennyiség 5,1 mm, a legnagyobb pedig 70 mm volt. Utóbbi esemény augusztus 1-én történt, időtartama 11,4 óra, intenzitása pedig 6,1 mm/h volt. 2mm-nél kevesebb csapadék hullott az események 43,5%-ában, 2-10 mm az események 44,3%-ában, 10-15 mm az események 4,3%-ában. A csapadék intenzitása 0,2 és 55 mm/h között változott, átlaga 3,7 mm/h (4.25.a. ábra). 2 mm/h-nál kisebb az események 53%-ában, 2-10 mm/h az események 37,4%-ában.Az extrém nagy 55 mm/h-ás intenzitást 2007. augusztus 21-én regisztráltuk, amikor 22 mm csapadék hullott 24 perc alatt. A csapadékesemények zömének intenzitása 10 mm/h-nál kisebb (90,4%), időtartama 5 óránál kevesebb (88,7%), az egy csapadékesemény alatt lehulló csapadék mennyisége pedig 10 mmnél kevesebb (87,8%) (4.25.c. ábra). 35 30 25 20 15 10 5 0 <1

1-2

2-5

5-10 10-20 20-30 30-50 >50

60 50 40 30 20 10 0

a.

40

Gyakoriság (darab)

Gyakoriság (darab)

Csapadék intenzitás (mm/h)

<1

1-5

5-10

10-15

Időtartam (h)

>15

30 20 10 0

<1

1-2

2-5

5-10 10-15 15-60 >60

Csapadékmennyiség (mm)

b.

c.

4.25. ábra A csapadék mennyiségének, időtartamának és intenzitásának gyakorisági eloszlása a vizsgált csapadékesemények során.

4.3.4

A koronán áthulló csapadék, összefüggése a csapadék mennyiségével, intenzitásával és a lombborítással

A lombkoronán áthulló csapadék 2005 és 2007 között a május-októberi hónapokban 32 és 100 % között volt a csapadék százalékában kifejezve (átlag = 76%, CV = 24%), éves átlaga 67 és 84% között volt (4.19. táblázat). Összehasonlításképpen a koronán áthulló csapadék és a törzsi lefolyás összege mérsékelt övi erdőkben LEVIA ÉS FROST (2003) által az irodalomból összegyűjtött adatok alapján 70-90% közötti. LLORENS ÉS DOMINGO (2007) irodalmi áttekintése szerint pedig a Quercus cerris, a mintaterületem domináns fafaja azok közé a fajok közé tartozik, amelyeknél a koronán áthulló csapadék aránya a legnagyobb a csapadék százalékában (85-88 %). 4.19. táblázat A koronán áthulló csapadék (a csapadék %-ában kifejezett) havi arányainak minimuma, maximuma, átlaga és variációs koefficiense (CV), ill. a vizsgált hónapok száma, 2005-2007.

2005 2006 2007

Koronán áthulló Koronán áthulló Koronán csapadék (%) minimum csapadék (%) maximum csapadék átlag 32 99 67 68 100 84 53 100 78

áthulló CVKoronán (%) csapadék (%) 34 14 20

áthulló

N 6 5 6

Időnként előfordult, hogy a koronán áthulló csapadék mennyisége (csapadékeseményenkénti mennyisége vagy havi összege) nagyobb volt, mint a gyepen mért csapadék. Ennek két oka lehet. Az egyik a csapadék térbeli változatossága, vagyis az egymástól néhány 100 m távolságban levő gyep és erdő fölötti csapadékmennyiség közötti eltérés. A másik a koronán áthulló csapadéknak a csapadék lombkorona általi újraelosztásából következő helyenként 61

Csapadék (mm) Koronán áthulló csapadék (mm)

megnövekvő mennyisége, vagyis az, hogy a lomb térben változatosan, helyenként összegyűjtve vezeti le a vizet az erdő gyepszintjére, - emellett időben is elnyújtva - a lombról csöpöghet le víz a csapadékesemény után. Az erdőben 2007-ben hat ismétlésben mért koronán áthulló csapadék havi összegének szórása jelentős, a variációs koefficiens (CV) a vegetációs időszakban 26 és 31% között volt. A CV a lombhullás folyamán, szeptembertől novemberig fokozatosan csökkent (4.26. ábra), legkisebb, amikor már nincs lomb. 2007 augusztusában az intenzív felhőszakadás során szinte a teljes csapadékmennyiség átzúdult a koronán, ezért volt kicsi a szórás.

100 80

min = 36.8 max = 72.8 átlag = 52,0 CV = 26 %

60

Csapadék 1 2 3 4 5 6

min = 76,8 max = 95,8 átlag = 82,0 CV = 10 %

120

min = 31,0 max = 60,2 átlag = 42,2 min = 23,2 min = 27,8 CV = 27 % max = 41,6 max = 39,0 átlag = 34,4 átlag = 33,2 CV = 20 % CV = 14 %

min = 27,2 max = 54.2 átlag = 39,1 CV = 28 %

40

min = 3,6 max = 8,4 átlag = 5,6 CV = 31%

20 0 2007 máj

2007 jún

2007 júl

2007 aug

2007 szept

2007 okt

2007 nov

4.26. ábra A csapadék és az erdőben hat ismétlésben mért koronán áthulló csapadék havi összegei, feltüntetve a koronán áthulló csapadék statisztikai adatait (minimum, maximum, átlag, variációs koefficiens /CV/)

Lombkoronán áthulló csapadék (%)

A csapadék és a lombkoronán áthulló csapadék havi összegei között 2005-ben és 2006-ban nem volt összefüggés, a 2007. május és szeptember közötti időszakban viszont szoros korreláció volt (4.27. ábra). 120 100 80 60

y = 0.5274x + 48.004 R2 = 0.69

40 20 0 0

50 Csapadék (mm/hó)

100

4.27. ábra A csapadék havi összege és a lombkoronán áthulló csapadék (a csapadék %-ában) közti összefüggés (2007. május-szeptember).

A csapadék havi átlag intenzitása és a lombkoronán áthulló havi csapadékösszeg aránya (a csapadék %-ában) között a 2006.júl.-okt. és 2007. máj.-okt. közötti időszakban gyenge összefüggés volt kimutatható (Spearman R = 0,35, p>0,05) (4.28. ábra), aminek az lehet az oka, hogy az őszi hónapokban a csapadék intenzitása mellett a lombborítás változása is erősen befolyásolja a lombkoronán áthulló csapadék arányát. Az őszi hónapokban kisebb csapadékintenzitásoknál is nagyobb a koronán áthulló csapadék aránya. A tavaszi-nyári

62

Lombkoronán áthulló csapadék (%)

Lombkoronán áthulló csapadék (%)

hónapokban, amikor teljes a lombkorona, szoros korreláció figyelhető meg (Spearman R = 0,83, p<0,05). 100 80 60

y = 2.2315x + 67.003 R2 = 0.27

40 0

5

10

80 60 40

Csapadék intenzitás (mm/h)

a.

y = 4.7x + 50.1 R2 = 0.76

100

0

5 Csapadék intenzitás (mm/h)

10

b.

4.28. ábra A csapadék intenzitás és a lombkoronán áthulló csapadék aránya (a csapadék %-ában) közötti összefüggés. a. 2006.júl.-okt. és 2007. máj.-okt. (¡: tavaszi-nyári adatok, ‘: őszi adatok), b. csak a tavaszinyári időszakokra (2006 júl.-aug. és 2007 máj.-aug.).

A lombzáródás átlagértéke vegetációs időszakban 86-91% között volt, kora tavasszal alacsonyabb (37-61%) (4.20. táblázat). A CV a márciusi-áprilisi időszakokban nagyobb, mint amikor már kifejlett a teljes lombkorona, ami a lombfakadás térbeli változatosságára utal. 4.20. táblázat A lombborítás átlag és CV értékei, illetve a mintaméret a vizsgált időpontokban.

N Lombborítás átlag (%) CV

2005 ápr. 3 61,6 0,27

máj. 3 87,4 0,062

2006 júl. 3 86,1 0,053

okt. 3 85,5 0,054

márc. 3 42,8 0,21

máj. 6 85.7 0,07

2007 ápr. 6 37,3 0,27

máj. 6 89,1 0,06

jún. 6 91,4 0,05

Az erdőben különböző helyeken elhelyezett csapadékmérőkkel mért koronán áthulló havi csapadékösszeg és az adott hónapban meghatározott lombzáródás között 2005. májusban és októberben három mérési hely adatai alapján erős negatív összefüggés volt. Míg 2005. májusban a nagyobb mennyiségű csapadék (48 mm) több, mint 95%-a átjutott a lombkoronán, a 2005. októberben esett igen kevés csapadék (7,9 mm) nagy részét (54-85%-át) felfogta a korona (4.29. a., b. ábra). Ez a különbség a lomb víztároló kapacitásának szerepére utal. 2007. áprilisban, májusban és júniusban már hat helyen mérve, a koronán áthulló havi csapadékösszeg és az adott hónapban meghatározott lombzáródás között nem volt kimutatható összefüggés (4.29. c.,d.,e. ábra), ami a csapadék jellemzőivel nem magyarázható, mert azok nem voltak kiugróak. Az összefüggés hiányának oka az lehet, hogy a záródás mellett egyéb növényi tényezők is befolyásolják a koronán áthulló csapadék mennyiségét, úgy mint a lomb víztároló kapacitása és a lomb-és ágszerkezet. Ezek a tényezők térben igen változatosak lehetnek, azért is, mert az erdőállományt több fafaj alkotja, de az egyes fák között is lehetnek különbségek. 2007. áprilisban is kevés csapadék esett (6,4 mm), de ekkor a lombfakadás még nem volt teljes, feltehetőleg ezért a csapadék nagyobb arányban jutott át a koronán, mint a hasonló csapadékmennyiségű 2005. októberi hónapban (4.29. c. ábra). A többi hónaphoz viszonyítva azonban ekkor is kisebb volt a koronán áthulló csapadék aránya (31-84%), a hat helyszínből csak két helyen volt 50%-nál nagyobb.

63

Koronán áthulló csapadék (%)

Koronán áthulló csapadék (%)

y = -0.4026x + 132.42 R2 = 0.84

100 98 96 94 80

85

90

95

y = -3.3193x + 315.8 R2 = 0.97

60 40 20 0 80

85

b. 2005. október

100 y = 0.3332x + 43.296 R2 = 0.03 50 0 20

40

60

Koronán áthulló csapadék (%)

a. 2005. május

Koronán áthulló csapadék (%)

95

Lombzáródás (%)

Lombzáródás (%)

0

90

100 80 60 40 20

y = 1.514x - 63.41 R2 = 0.17 80

Lombzáródás (%)

85

90

95

100

Lombzáródás (%) d. 2007. május

Koronán áthulló csapadék (%)

c. 2007. április

100 50 0

y = 1.694x - 79.9 R2 = 0.14 80

85

90

95

100

Lombzáródás (%) e. 2007. június 4.29. ábra A lombzáródás és a lombkoronán áthulló csapadék (a csapadék %-ában kifejezve) közötti összefüggés különböző időpontokban.

Az intercepció és a törzsi lefolyás havi összegének átlaga, amit a 15. egyenlet alapján a csapadék és a több ismétlésben mért koronán áthulló csapadék közötti különbség átlagaként határoztam meg, igen változó, a csapadék 4-94 %-a volt a vizsgált időszakban (4.21. táblázat). A variációs koefficiens (CV) értéke szintén változó volt (0 - 0,9). A három vizsgált év májustól októberig terjedő időszakaira vonatkozóan a csapadék havi összege és a CV érték között nem volt erős összefüggés (R2 = 0,13, N = 15, 2006-ban három hónapban nem számolható CV, mert N = 1). Cs = K + T + I,

(15)

Ahol Cs: csapadék, K: koronán áthulló csapadék, T: törzsi lefolyás, I: intercepció. 4.21. táblázat Az intercepció és a törzsi lefolyás összegének (I+T) havi átlagai és variációs koefficiensei (CV) a 2006-ban három, 2007-ben hat helyen végzett mérések alapján. Hónap 2005 máj jún júl aug szept okt

Csapadék (mm) 48,2 20,0 74,0 161,4 38,0 7,9

(I+T) átlag (%) 4,1 25,0 42,2 39,2 23,0 67,9

64

N

CV I+T

2 2 2 2 3 3

0 0,34 0,36 0,82 0,85 0,23

nov 2006 ápr máj jún júl aug szept okt 2007 máj jún júl aug szept okt nov

4.4

27,8

41,5

3

0,57

24,8 135,9 114 38,4 148,4 14,2 19,4

40,6 93,8 31,6 21,2 23,5 16,2 27,8

3 1 3 3 1 2 1

0,12 0,70 0,62 0,92 -

72,8 51,6 10,6 77,8 52,6 40 32,8

48,0 60,9 94,4 18,0 57,8 65,6 66,8

0,28 0,18 0,02 0,44 0,20 0,11 0,07

A mátrai és a bugaci gyep vízforgalma

3 2.5 2 1.5 1 0.5 0

12. 3.

11. 3.

10. 3.

9. 3.

8. 3.

7. 3.

6. 3.

5. 3.

4. 3.

3. 3.

2. 3.

LAI mért adatok

1. 3.

LAI

4.4.1 A mátrai gyep vízforgalmának vizsgálata modell módszerrel A mátrai területen a SWAP modell kalibrációját a 2005-ös évben végzett mérések alapján végeztem, mivel ekkor volt legteljesebb a mért adatok sora. A kalibráció során a mért és a szimulált ET értékek illeszkedését is figyeltem, de elsősorban a talajnedvesség-tartalom alapján végeztem a kalibrációt, mivel annak mérése jóval kisebb hibával terhelt (ld.3.5.1. fejezet). A gyep talajának fő talajfizikai jellemzőit az M7. mellékletben található táblázatban foglaltam össze. A növényzet fejlődése mindkét gyepen január elsején indul és december végéig tart, mivel nincs kaszálás a területeken. Mivel a talajszelvényben nem mutatható ki a gyökérzet növekedését akadályozó tömör vagy alapkőzetet tartalmazó réteg, a gyökérzet a teljes talajszelvényen áthatol. A növényzet magassága minden évben kezdetben 10 cm, majd július 1-ig lineárisan 70 cm-re nő, és év végéig akkora is marad. A levél felület index (LAI) bemeneti adatokat a 2003-ban végzett mérések alapján becsültem (4.30. ábra), illetve a legcsapadékosabb évben inverz modellezéssel nagyobb értékeket állítottam be (4.31. ábra).

4.30. ábra A 2003-ban mért levél felület index (LAI) értékek és az azok alapján megadott bemeneti adatokból (LAI a fejlődési fázis függvényében) a SWAP modell által számolt LAI görbe.

65

12. 3.

11. 3.

10. 3.

9. 3.

8. 3.

7. 3.

6. 3.

5. 3.

4. 3.

3. 3.

2. 3.

1. 3.

LAI

3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0

4.31. ábraA 2004-es évre inverz modellezéssel meghatározott LAI görbe.

A vízforgalom modellezését a talajszelvény felső 60cm-es rétegét figyelembe véve végeztem el. A talajvizsgálatok alapján a talajszelvényt három rétegre osztottam (4.22. táblázat). A 020cm-es réteg reprezentálja a gyökérzettel átszőtt feltalajt, mivel a gyökerek 90%-a ebben a rétegben található. A növényi vízfelvételt szabályozó HLIM paraméterekre (M6. melléklet) a két gyepen azonos értékeket állítottam be. A víztartóképesség görbét a mért pontokra illesztett van Genuchten- modell paraméterekkel jellemeztem a modellben (4.22. táblázat). A λ értéket SIMUNEK ÉS VAN GENUCHTEN (2008) ajánlása alapján –1-re állítva jobb eredményeket kaptam, így ezt használtam a szokásos 0,5-ös érték helyett. 4.22. táblázat A bemeneti talajadatok. Θr: a reziduális nedvességtartalom (pF6,2), Θs: a telített nedvességtartalom (pF0), Ks: a telítettségi vízvezető-képesség, α, λ, n: a van Genuchten függvény paraméterei: Θr Θs Ks (cm/nap) α λ n

0-20 cm 0,05 0,46 115 0,00042 -1,0 1,33

20-40 cm 0,05 0,48 115 0,0022 -1,0 1,166

40-60 cm 0,07 0,48 115 0,0026 -1,0 1,221

A talaj telített (és közel telített) vízvezető képességét több módszerrel határoztam meg. A laboratóriumban bolygatatlan mintákból - a talaj nedvesedésekor fellépő duzzadás miatt nehezen meghatározható volt a telített vízvezetőképesség (Ks), mért értéke a 0-20 cm-es rétegben 0,02 cm/nap. A mechanikai összetételből, humusztartalomból és térfogattömegből becsült Ks (Wösten-féle becslés), ami a talajmátrixra vonatkozó értéket ad, a laborban mérthez képest több nagyságrenddel nagyobb (4.23. táblázat). 4.23. táblázat A Wösten-féle becsléssel meghatározott telített vízvezetőképesség (Ks) értékek az egyes talajrétegekre. Mélység (cm) 0-10 10-20 20-40 40-60

Ks (cm/nap) 3.0 2.4 2.3 2.6

A terepi beszivárgás mérések (dupla gyűrűs módszerrel és mini beszivárgásmérővel) közel telített talajra vonatkozó eredményeit is vizsgáltam. A dupla keretes módszerrel mért beszivárgás alapján számított beszivárgási kapacitásra hatvány függvényt illesztettem (4.32. ábra). Az ez alapján számított egyensúlyi vízvezetőképesség nagy szórású volt (9,6 cm/nap, 21,6 cm/nap, 115,2 cm/nap), melynek oka a talajban található nagyméretű repedések nem egyenletes térbeli eloszlása lehet. A módszer ugyanis a laboratóriumi Ks-méréssel és a Wösten-féle becsléssel szemben a talaj makropórusainak, repedéseinek vízvezetését is méri. 66

Infiltrációs kapacitás (m -2 h-1)

mért értékek 1. ismétlés mért értékek 2. ismétlés mért értékek 3. ismétlés Illesztett hatvány görbe (1. ismétlés) Illesztett hatvány görbe (2. ismétlés) Illesztett hatvány görbe (3. ismétlés)

10000 1000 y = 18.607x-0.61 R2 = 0.9319

100

y = 4.8918x-1.0284 R2 = 0.9616

10 1

y = 2.2768x-0.9942 R2 = 0.9842

0.1 0

2

4

6

8

Idő (h)

4.32. ábra A dupla gyűrűs módszerrel három ismétlésben mért infiltrációs kapacitás az idő függvényében, log10 skálán ábrázolva.

A mini beszivárgásmérővel két ismétlésben vízvezetőképesség: 16,85 cm/nap és 35,86 cm/nap.

mért

0,5

cm

szívóerőhöz

tartozó

A különböző módszerekkel meghatározott telített vízvezető képesség értékek közül mindhárom rétegre dupla keretes beszivárgásmérővel mértet beállítva kaptam a legjobb illeszkedést a mért és a szimulált talajnedvesség-tartalom és ET között. A mért és szimulált talajnedvesség-dinamikát az M8. mellékletben mutatom be. 2005-ben a szimuláció átlagos hibája az 1-5 cm-es és a 12-16 cm-es talajrétegnél volt ± 3% alatti, a másik két rétegben enyhén nagyobb volt ennél a megadott hibahatárnál (4.24. táblázat). 4.24. táblázat A 2005-ös évre végzett szimuláció adatai. N: napok száma; M: a mért és szimulált θ értékek (V/V%) közti különbségek átlaga; R: regressziós koefficiens; RMSE: átlagos négyzetes gyök eltérés; θ átlag (mért) a mért talajnedvesség-tartalom értékek átlaga (V/V%). Mélység (cm) N M R RMSEθ (m3/m3) θ átlag (mért)

1-5 303 2,72 0.78 0,20 32,03

6-10 257 3,24 0.86 0,26 30,81

12-16 303 2,21 0.82 0,17 36,03

18-22 255 3,16 0.84 0,22 32,43

A 2003-as aszályos évben a laboratóriumban mért víztartóképesség értékekre illsztett van Genuchten függvény paramétereit használva, a 6-10 cm-es mélységben a szimulált talajnedvesség-tartalom általában a mért értékeknél nagyobb (M8. melléklet), a mért és szimulált talajnedvesség-tartalom eltérése jelentős (M > p, 4.25. táblázat). 4.25. táblázat A 2005-ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival (1), és az ehhez képest csökkentett holtvíztartalommal (2) végzett szimulációk adatai a 2003-as évre. N: napok száma; M: a mért és szimulált θ értékek (V/V%) közti különbségek átlaga; R: regressziós koefficiens; RMSE: átlagos négyzetes gyök eltérés; θ átlag (mért) a mért talajnedvesség-tartalom értékek átlaga (V/V%). Mélység (cm) Szimuláció N M (Addiscott) R RMSEθ (m3/m3) θ átlag (mért)

6-10 1 190 7,07 0,79 0,57 25,4

2 190 3,20 0,91 0,28 25,4

67

18-22 1 190 3,73 0,36 0,33 28,9

2 190 4,64 0,37 0,37 28,9

Ez abból adódhat, hogy a modellben a talaj nedvesség-tartalma a holtvíztartalomnál (pF 4,2 ponthoz tartozó nedvességtartalom) kisebb nem lehet, a mért értékek viszont tartósan kisebbek voltak. Ennek több magyarázata is lehet. Az egyik az, hogy a növények a pF 4,2 értéknél kisebb vízpotenciál mellett is képesek vízfelvételre, ezt azonban a modellek nem teszik lehetővé. Másik ok lehet az, hogy a terület talajára száraz állapotban jellemző a repedezettség, ami a nedvesség-tartalom mérésének a hibáját növeli. Harmadrészt a nagy agyagtartalmú talaj száraz térfogattömege nagyobb a víztelített talajénál, a pF-mérés tömegszázalékos nedvességtartalmát pedig ezzel a térfogattömeggel számítják, ezért a hervadásponti nedvesség-tartalom a valósnál nagyobb értéket vehetett fel. Modellhasználati lehetőség a víztartóképesség-görbe pF 4,2 pontjához tartozó nedvességtartalom csökkentése. A hervadásponti 26,6 V/V%-t 23 V/V%-ra csökkentettem. A modellben az így átalakított pF görbe van Genuchten paramétereit adtam meg. Az így elvégzett szimuláció jobban közelítette a 6-10 cm-es, tartósan extrém száraz talajréteg mért talajnedvesség-tartalmának időbeli alakulását, viszont a 18-22 cm-es rétegét kevésbé (4.25. táblázat). 2004-ben szintén erősen lecsökkent a talajnedvesség-tartalom a nyári időszakban (június végén indult a szárazodás), és alacsony is maradt egészen októberig. Bár a 2005-ös évre végzett kalibráció bemeneti adataival is jó illeszkedést kaptam a 2004-es mért és szimulált értékek között (4.26. táblázat), az évre jellemző talajnedvesség-tartalom dinamikát jobban leírta az a szimuláció, amikor a 2003-as évhez hasonlóan 23V/V%-ra csökkentettem a holtvíztartalmat (M8. melléklet). Az átlagos hiba a 6-10 cm-es rétegben volt csak a ±3%-os elfogadható hibahatáron belül. 4.26. táblázat A 2005-ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival (1), és az ehhez képest csökkentett holtvíztartalommal (2) végzett szimulációk adatai a 2004-es évre. N: napok száma; M: a mért és szimulált θ értékek (V/V%) közti különbségek átlaga; R: regressziós koefficiens; RMSE: átlagos négyzetes gyök eltérés; θ átlag (mért) a mért talajnedvesség-tartalom értékek átlaga (V/V%). Mélység (cm) Szimuláció N M (Addiscott) R RMSEθ (m3/m3) θ átlag (mért)

1-5 1

2

126 6,02 4,57 0,76 0,87 0,66 0,46 27,85

6-10 1

2

264 3,30 2,59 0,74 0,84 0,27 0,20 30,33

12-16 1

2

126 3,27 4,28 0,63 0,74 0,36 0,47 35,50

18-22 1

2 264 4,33 3,74 0,58 0,73 0,32 0,28 32,04

Az átlagos eltérés (M) 2006-ban az eredeti holtvíztartalommal számolva a négyből kettő, azt csökkentve pedig három talajrétegben a ±3%-os hibahatáron belül volt (4.27. táblázat). A holtvíztartalom lecsökkentése (a 2003-as évhez hasonlóan 4%-kal, 23V/V%-ra) 2006-ban is növelte az illeszkedés erősségét (kivéve az 1-5 cm-es mélységben, ugyanakkor a talajnedvesség-dinamikát tekintve az így szimulált talajnedvesség-tartalom görbe csak a június végén kezdődő szárazodástól követi jobban a mért görbét (M8. melléklet), ekkor viszont sokkal jobban. Ennek okaként az agyagos talaj száraz állapotában kialakuló repedések említhetők. 4.27. táblázat A 2005-ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival (1), és az ehhez képest csökkentett holtvíztartalommal (2) végzett szimulációk adatai a 2006-os évre. N: napok száma; M: a mért és szimulált θ értékek (V/V%) közti különbségek átlaga; R: regressziós koefficiens; RMSE: átlagos négyzetes gyök eltérés; θ átlag (mért) a mért talajnedvesség-tartalom értékek átlaga (V/V%). Mélység (cm)

1-5

Szimuláció N M (%) R RMSEθ (m3/m3) θ átlag (mért)

1 52 0,96 0.85 0,17

6-10 2 0,98 0.92 0,18 36,49

1 279 3,89 0.87 0,28

12-16 2 2,19 0.94 0,17 29,01

68

1 77 2,29 0.08 0,36

18-22 2

1,66 0.07 0,31 38,59

1 286 4,23 0.86 0,31

2 3,49 0.92 0,25 33,62

A talajnedvesség-tartalomból a 4 cm-es talajrétegekre számolt vízkészlet mért és szimulált heti változását összevetetve, egy kivétellel (2005, 18-22 cm) minden évben és minden rétegben a ± 3%-os elfogadható hibáhatárnak megfelelő 1,2 mm-en belül volt az átlagos hiba (M) (4.28. táblázat). 4.28. táblázat A 4cm-es talajrétegek mért és szimulált heti vízkészlet változása (ΔVK) közötti átlagos hiba (M), az átlagos négyzetes gyök eltérés (RMSE), a ΔVK átlaga, és a mintaméret (N). *: M < 1,2 mm.

2003 2004

2005

2006

Réteg (cm) 6-10 18-22 1-5 6-10 12-16 18-22 1-5 6-10 12-16 18-22 1-5 6-10 12-16 18-22

Heti vízkészlet változás (ΔVK) M RMSE ΔVK N (mm) átlag 0,77* 0,26 0,10 27 0,74* 0,27 0,00 27 0,4* 0,5 0.13 14 0,6* 0,1 0,01 35 1,0* 0,4 0,03 14 0,7* 0,2 -0,01 24 1,18* 0,26 0,13 44 0,82* 0,90 -0,12 32 1,13* 0,23 0,07 32 1,54 0,34 -0,27 42 0,20* 0,1 -1,03 6 0,50* 0,1 -0,07 36 0,50* 0,2 -0,53 10 0,60* 0,1 -0,12 38

2005-ben a kalibráció során beállított, fentebb részletezett paraméterekkel kaptam a legjobb illeszkedést a mért és szimulált éves ET között is (4.29. táblázat). Az évi evapotranszspiráció összeg szempontjából 2003-ban és 2004-ben a holtvíztartalom beállításától függően nincs jelentős különbség. 2006-ban viszont az egész évre vonatkozóan a holtvíztartalom változtatása kb. 10%-kal megnöveli a mért és szimulált évi ET összeg közötti különbséget. A 2006-os évben a nagyobb eltérést feltehetőleg az okozhatta, hogy ebben az évben a LAI a 2003-as mérések alapján kialakított LAI görbétől lényegesen eltérően alakult. Az átlagos évi eltérés a modell és az eddy kovariancia módszer becslése között 78 mm (a holtvíztartalom csökkentésekor 93 mm), vagyis az évi átlag ET 20,3 (ill. 24,3) %-a, ami az évek közötti eltérésekhez hasonló nagyságrendű. A mért ET éven belüli alakulását jól követték a szimulált értékek (M9. melléklet). A havi mért és szimulált ET összegek közötti illeszkedés az r értékek alapján 2003-ban közepesen erős, 2004-ben és 2005-ben szoros, 2006-ban pedig igen szoros (4.29. táblázat). 4.29. táblázat A mért és a szimulált évi ET összegek (mm) és a köztük levő különbség (%), és a havi mért és szimulált ET összegek közötti lineáris regresszió regressziós együtthatója (R) a négy vizsgált évben (1) a 2005ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival, és (2) az ehhez képest csökkentett holtvíztartalommal végzett szimulációk esetében. *: 2003-ban jún.1-től – dec.31-ig. 1

2

ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm) Különbség (%) R ET, SWAP (mm) Különbség (%) R

2003* 250 232,2 7,7 0,65 254 9,4 0,67

2004 511 426,3 19,9 0,81 528 23,9 0,87

2005 547 467.4 17,0 0,80 -

2006 543 412,6 31,6 0,92 583 41,3 0,95

A napi mért és szimulált ET értékek közötti illeszkedés (4.30. táblázat) 2003-ban mérsékelt erősségű, ill. a holtvíztartalom csökkentésével végzett szimulációnál csak a csapadékmentes napokra közepesen erős. 2004-ben és 2005-ben közepesen erős (kivéve 2004-ben az eredeti holtvíztartalommal végzett szimulációnál csak a csapadékmentes napokra). 2006-ban az eredeti holtvíztartalommal végzett szimulációnál közepesen erős, csökkentett 69

holtvíztartalommal végzett szimulációnál pedig szoros. A csak a csapadékmentes napokra elvégzett értékelés csak 2003-ban javította az illeszkedést, tehát a csapadékos napokon végzett mérés nagyobb hibája nem játszik fontos szerepet az eltérés kialakításában. 4.30. táblázat A napi mért és szimulált ET értékek közötti lineáris regresszió regressziós együtthatója (R) a négy vizsgált évben a 2005-ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival, és az ehhez képest csökkentett holtvíztartalommal végzett szimulációk esetében.

2003 2004 2005 2006

R 2005-ös kalibráció bemeneti adataival Holtvíztartalom =25V/V% Teljes év Csapadékmentes Teljes év Csapadékmentes napok napok 0,53 0,56 0,57 0,62 0,63 0,58 0,69 0,66 0,63 0,60 0,77 0,77 0,82 0,82

4.4.2 A bugaci gyep vízforgalmának vizsgálata modell módszerrel A bugaci gyepen 2004-ig csak a 10 cm-es mélységben mért talajnedvesség-tartalom adatok álltak rendelkezésre, ezért a modell kalibrációját elsősorban a 2005-ös mérések alapján végeztem, amikor három talajmélységben (3, 10, 30 cm) folyt mérés. A bugaci humuszos homoktalajon a felső 25 cm-es humuszos réteg, illetve azon belül egy 0-5 cm-es, gyökerekkel sűrűn átszőtt, és a 25 cm alatti világosabb talajréteg különíthető el. A gyep talajának fő talajfizikai jellemzőit az M7. melléklet táblázatában foglaltam össze. A 0-20 cm-es és a 30-50 cm-es talajrétegre a mechanikai összetételből becsült pF-görbék (4.33. ábra) közül az előbbit a modellben a 0-5cm-es és az 5-25 cm-es, utóbbit a 25-50 cm-es talajrétegre alkalmaztam, a van Genuchten paraméterek megadásával (4.31. táblázat). A 0-5 cm-es talajréteg víztelített nedvességtartalmát inverz modellezéssel határoztam meg (ANDRÉN ET AL., 1992). A legjobb illeszkedést a 0-20 cm-es rétegre becsült 44 V/V%-nál kisebb, 41 V/V%-os értékkel kaptam, ami azért elfogadható, mert a gyökerekkel sűrűn átszőtt talajban a gyökerek csökkentik a tényleges összporozitást (FARKAS ET AL, 1999, DE LEÓN-GONZÁLEZ ET AL., 2007). 50

0-20 cm

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50 40 30 20 10

30-50 cm

40 30 20 10 0

0 0

2

4

6

0

pF (lg(cm))

2 4 pF (lg(cm))

6

4.33. ábra A 0-20 cm-es és a 30-50 cm-es talajrétegre becsült pF-görbék. 4.31. táblázat A modellbemeneti talajadatok a 2005-ös évre végzett kalibráció alapján. Θr: a reziduális nedvességtartalom (pF6,2), Θs: a telített nedvességtartalom (pF0), Ks: a telítettségi vízvezető-képesség, α, λ, n: a van Genuchten függvény paraméterei.

Θr (%) Θs (%)

Ks (cm/nap)

α λ n

0-5 cm 5 41 270,4 0,030176 -1,0 1,287

70

5-20 cm 5 44 309,2 0,030176 -1,0 1,287

20-50 cm 7 41 206,2 0,02553 -1,0 1,57

A növényzetre megadott bemeneti paraméterek közül a maximális gyökérmélység egész évben 60 cm, a felső 5 cm-en maximális a gyökérsűrűség, onnan 10cm-ig 70%-ra, onnan 60 cm-ig pedig 0-ig lineárisan csökken. A növényzet magassága kezdetben 10 cm, majd július 1ig lineárisan nő 40 cm-ig, és az év végéig 40 cm marad. A LAI értékeket maximum hét időpontra lehet megadni, a modell ez alapján számolja a LAI-t az idő függvényében, lineáris összefüggést feltételezve a megadott értékek között. (4.34. ábra). 5

2003

4

2

1

0

0

4. 9.

6

7. 18.

10. 26.

2005

2. 3.

10. 6.

1. 14.

6

LAI mért értékek

5

4. 23.

8. 1.

2006

5

4

4

LAI

LAI

3 2

1

3

2

1

1

0

11. 9.

2. 17.

LAI mért értékek

3

2

11. 9.

LAI mért értékek

4

3

1. 0.

2004

5

LAI

LAI

6

LAI mért értékek

0

2. 17.

5. 28.

9. 5.

12. 14.

3. 24.

1. 0.

4. 9.

7. 18.

10. 26.

2. 3.

4.34. ábra Az NDVI értékekből meghatározott (mért) LAI értékek és a bemeneti adatokból (LAI a fejlődési fázis függvényében) a SWAP modell által számolt LAI görbék a négy vizsgált évre.

Ezekkel a beállításokkal a szimulált és a mért talajnedvesség-tartalom görbe mind a négy évben jó egyezést mutatott (M10. melléklet). Az átlagos hiba (M) csak a 30 cm-es rétegben esett kívül a ± 3%-os elfogadható hibahatáron (illetve 2003-ban a 10 cm-es mélységben 3,04% volt) (4.32. táblázat). A szimulált és a mért értékek közötti eltérés a 30 cm-es rétegnél elsősorban az okozza, hogy ebben a rétegben igen száraz volt a talaj a vizsgált időszakban, a modellben viszont nem sikerült megoldani, hogy jelentősen a hervadáspont alá csökkenhessen a vízpotenciál. Ezt a vízpotenciál értékek átállításával próbáltam megoldani, amely alatt a gyökerek már nem képesek optimális vízfelvételre (HLIM3), illetve amely alatt egyáltalán nem képesek vizet felvenni (HLIM4) (M6. melléklet). 4.32. táblázat A 2005-ös év alapján végzett kalibráció bemeneti adataival végzett szimulációk adatai. N: napok száma; M: a mért és szimulált θ értékek (V/V%) közti különbségek átlaga; R: regressziós koefficiens; RMSE: átlagos négyzetes gyök eltérés; θ átlag (mért) a mért talajnedvesség-tartalom értékek átlaga (V/V%). Mélység (cm) N M (%) R RMSEθ (m3/m3) θ átlag (mért)

2003 10 299 3,04 0,91 3,70 15,80

2004 10 278 1,91 0,91 2,60 17,35

2005 10 272 2,60 0,76 3,24 6,46

3 183 1,53 0,77 1,91 9,21

30 79 4,50 0,98 2,25 17,9

3 305 2,96 0,70 4,01 10,83

2006 10 199 2,34 0,34 3,14 13,59

30 297 3,47 0,83 3,71 7,38

A talajnedvesség-tartalomból a 4 cm-es talajrétegekre számolt vízkészlet mért és szimulált heti változását összevetetve minden évben minden rétegben a ± 3%-os elfogadható hibahatárnak megfelelő 1,2 mm alatti volt az átlagos hiba (M) (4.33. táblázat).

71

4.33. táblázat A 4cm-es talajrétegek mért és szimulált heti vízkészlet változása (ΔVK) közötti átlagos hiba (M), az átlagos négyzetes gyök eltérés (RMSE), a ΔVK átlaga, és a mintaméret (N). *: M < 1,2 mm. Réteg (cm) 8-12 8-12 1-5 8-12 28-32 1-5 8-12 28-32

2003 2004 2005 2006

Heti vízkészlet változás (ΔVK) M RMSE ΔVK N (mm) átlag 0,75* 0,20 0,04 20 0,72* 0,18 0,05 36 0,84* 0,35 -0,14 23 0,83* 0,20 0,23 10 0,13* 0,06 0,00 32 0,87* 0,20 -0,15 33 0,71* 0,23 -0,08 22 0,34* 0,08 -0,05 42

A mért és szimulált talajnedvesség-dinamika legjobb illeszkedését adó beállításokkal végzett szimulációk az ET évi összegét tekintve jó egyezést mutattak az eddy kovariancia módszerrel mért értékekkel (4.34. táblázat). Az átlagos évi eltérés 16,25 mm, az átlag ET 3,6 %-a, ami az évek közötti eltéréseknél jóval kisebb mértékű. 4.34. táblázat A mért és a szimulált évi ET összegek (mm) és a köztük levő különbség (%), és a havi mért és szimulált ET összegek lineáris regressziós együtthatója ( R )a bugaci gyepen a négy vizsgált évben. *kiugró értékek kivételével. 2003 346 339 0,32/*0,80 12 / *9 2,07

ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm) R N Különbség (%)

2004 506 506 0,89 12 0

2005 477 473 0,88 12 0,90

2006 420 474 0,61/*0,91 12 / *11 11,4

A szimuláció jól közelíti a mért ET időbeli dinamikáját (M11. melléklet). A havi mért és szimulált ET értékek 2004-ben és 2005-ben jól egyeztek (4.34. táblázat). 2003-ban az illeszkedés laza, mert a szélsőséges időjárású, aszályos, és néhány heves záporral jellemezhető május, június és augusztus hónapokban nagy az eltérés a mért és szimulált ET összegek között. A mérések alapján május végén volt egy erőteljes ET növekedés, míg a modell ezt kisebbnek szimulálja, a július végén regisztrált ET növekedést viszont augusztusra teszi és nagyobb növekedést, hosszabb ideig nagyobb ET-t szimulál (4.35. ábra). A május végi különbség oka az lehet, hogy a modell a május elejétől május végéig csökkenő ETp-t figyelembe véve az ET-t csökkenti május elejétől, a májusban magas, éven belüli maximumot mutató LAI értékek ellenére. A mérések ezzel ellentétben azt mutatják, hogy a ET0 lokális csökkenése ellenére az ET május végéig nőtt. A május, június és augusztus hónapokat kivéve az értékelésből az illeszkedés szoros (4.34. táblázat). WILSON ET AL. (2001) is azt tapasztalták, hogy a talajvíz mérleg és az eddy kovariancia módszerekkel meghatározott ET adatok erős talajfelszíni szárazság esetén és esőzések utáni időszakokban nagyon változékony és hibával terhelt.

12. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

2003

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

1. 1.

SWAP eddy

11. 1.

8 7 6 5 4 3 2 1 0

4.35. ábra A SWAP modell által szimulált (SWAP) és a mért (eddy) napi aktuális evapotranszspiráció értékek alakulása 2003-ban.

72

2006-ban a havi ET összegek közötti illeszkedés közepesen erős. A különbséget elsősorban az okozta, hogy júliusban a mérés szerint sokkal nagyobb volt az ET, mint a szimuláció szerint. A havi értékek összehasonlításából ezt a hónapot kivéve igen szoros az illeszkedés (4.34. táblázat). A napi mért és szimulált ET értékek között nagyok a különbségek (4.35. táblázat), amihez az is hozzájárulhat, hogy míg a mérésekből század mm/nap pontossággal adtuk meg az ET-t, a modell csak mm/nap felbontásban számol. A mért és a szimulált értékek közötti illeszkedés 2003-ban laza, 2004-ben és 2005-ben közepesen erős, 2006-ban mérsékelt erősségű. A csak a csapadékmentes napokra elvégzett értékelés egyik évben sem adott jobb egyezést, vagyis a csapadékos napok figyelembe vétele nem növelte az eltérést (4.35. táblázat). 4.35. táblázat A napi mért és szimulált ET értékek lineáris regressziós együtthatója (R) a négy vizsgált évben. 2003 2004 2005 2006

R (teljes év) 0,31 0,63 0,66 0,48

R (csapadékmentes napok) 0,29 0,65 0,62 0,36

Mivel az eddy kovariancia módszer általában inkább alulbecsüli az ET-t (SILBERSTEIN ET AL., 2001, WILSON ET AL, 2003, FALGE ET AL., 2005), a mérési hiba azokban az időszakokban lehet az oka a különbségnek, amikor a mért ET értékek kisebbek a szimulált értékeknél. Az eltérést okozhatja az is, hogy az ET szabályzása eltér a modellben alkalmazottnál – a modellben beállított (FEDDES ET AL., 1978), a vízstressz miatti vízfelvétel-csökkenést kifejező redukciós együttható (αrv) bizonyos h-knál nagyobb, mint a bugaci gyepre jellemző érték (eltérő a αrv(h) függvény). A modell a T-t a Tp-ból a αrv alapján számolja, amit a vízpotenciál (h) és a Tp függvényében számít, úgy, hogy a HLIM3 paraméternél megadott h értéktől lineárisan csökken a HLIM4 h értékig, ahol eléri a 0-t. Így a HLIM3 és a HLIM4 paraméterek állításával lehet befolyásolni a vízfelvétel limitációját. A modellben a HLIM3 és a HLIM4 értéke –16000 cm-ben van minimálva (pF 4,2). Mivel ez az érték nem bizonyult elegendően alacsonynak, mert a vizsgált gyepeken vannak olyan időszakok, amikor a talaj nedvességtartalma ennél nagyobb mértékben kiszárad (a modellben pedig ez nem történt meg), illetve mérésekkel igazolt, hogy a növények vízpotenciálja akár kb. –4MPa-ig is lecsökken (Nagy Zoltán, szóbeli közlés), ezt a határt átállítottuk –36000 cm-re. A modell a talajnedvesség-tartalmat azonban így sem engedte a hervadásponti érték alá (vagy nem nagyon), így ez nem javította a szimuláció eredményét. A probléma megoldására a továbbiakban érdemes lenne tesztelni, hogy javul-e a becslés, ha a mérési eredmények birtokában a modellben be lehetne állítani a αrv(h) függvény értékeit. Ehhez felhasználhatóak lennének a 4.4.3 fejezetben ismertetett, az ET és a talaj nedvességtartalma közötti összefüggések. 4.4.3 A két gyep vízmérlege Mivel a modell kalibrációja sikeres volt mindkét gyepre, az éves és évszakos vízmérleg elemek becsülhetők a területre a SWAP modellel, így becslést tudunk adni az elkülönített evaporációról és transzspirációról is (4.36. táblázat). A mátrai gyepre vonatkozóan az E és a T értékek becslésének a részletesebb LAI adatok hiányában feltehetően nagyobb a hibája, de hozzávetőleges becslés így is adható. Ugyanakkor a mért és a szimulált ET értékek összehasonlítása kimutatta, hogy azok napi felbontásban nem, havi felbontásban elég jól, éves szinten pedig jól egyeztek, tehát a napi felbontású szimulált vízmérleg elemek alapján csak óvatos következtetéseket lehet levonni. Éves időléptéken a T/ET arány a mátrai gyepen 0,63 és 0,68 között, a bugaci gyepen pedig 0,71 és 0,77 között változott. Az intercepció (I) csapadékhoz viszonyított %-os aránya a Mátrában 4,5 és 5,7 % között, Bugacon pedig 6,1 és 10,9 között volt. Az éves T/ET arány és az intercepció (I) a bugaci gyepen minden évben nagyobb volt, mint a Mátrában. Az intercepció évek közötti változatossága is nagyobb volt Bugacon (CVBugac = 0,29, CVMátra =

73

0,10; de ez adódhat abból, hogy a bugaci gyepre a részletes LAI adatok birtokában évre jellemző LAI görbét használtam, ami különbözött az egyes években). Az éves T/ET arány Bugacon 2003-ban volt a legkisebb és 2006-ban a legnagyobb, ami összefüggést mutat azzal, hogy 2003-ban jelentősen lecsökkent a LAI értéke a nyári száraz időszakban, míg 2006-ban volt a leghosszabb időszakban magas a LAI értéke (4.34. ábra). A T mindkét gyepen jelentősen kisebb volt 2003-ban, mint a csapadékosabb években, de az EThez viszonyított aránya nem kisebb. Az E tekintetében a mátrai gyepen kisebbek a különbségek. A bugaci gyepen nem csak 2003-ban, hanem 2006-ban is jóval kisebb az E, mint a másik két évben (4.36. táblázat), de 2003-ban ennek oka az aszály, 2006-ban pedig a nagyobb LAI értékek, ami miatt ekkor kisebb az E aránya a T-hoz képest. A csapadéknak jelentős része (20-32%) a modellezett talajrétegnél mélyebb rétegekbe jutott, a homok- és az agyagos talajon egyaránt. Ennek oka a homoktalaj esetében a nagy vízvezetőképesség, ami a nedvesség-tartalom növekedésével nő, az agyagtalajnál pedig a talaj repedezettsége, ami száraz állapotban jellemző. Ez azt mutatja, hogy a mélyebb rétegek bevonása is fontos a modellezésbe, a mélyebbre jutó gyökérzet még onnan is vehet fel vizet, aminek jelentős szerepe lehet a növények vízellátásában. 4.36. táblázat Amért éves csapadékösszgek, a vízmérleg elemek modellezett éves összegei, a mért évi evapotranszspiráció összeg, az intercepció és a mélybeszivárgás csapadék %-ában kifejezett aránya, és a T/ET arány a négy vizsgált évben. I : intercepció, Ep: potenciális evaporáció, Tp: potenciális transzspiráció, ETp: potenciális evapotranszspiráció E: aktuális evaporáció, T: aktuális transzspiráció, ETp: aktuális evapotranszspiráció. A mélybeszivárgás lefelé irányuló. ΔVK: vízkészlet változás az év során, a Mátrában a 0-60 cm-es, Bugacon a 0-50 cm-es modellezett talajrétegre.

Csapadék (mm) I (mm) Ep (mm) Tp (mm) ETp (mm) E (mm) T (mm) ET (mm) - mért ET (mm) - modellezett Mélybeszivárgás (mm) ΔVK I (csapadék%) T/ET Mélybeszivárgás (csapadék %)

Mátra 2003 461 23 383 768 1151 146 249 395 146 -17,55 5,0 0,63 31,7

2004 635 35 348 676 1024 185 326 426,3 511 185 -12,66 5,5 0,64 29,1

2005 704 32 353 653 1006 187 360 467.4 547 187 7,82 4,5 0,66 26,6

2006 650 37 346 672 1018 174 369 412,6 543 174 -44,61 5,7 0,68 26,8

Bugac 2003 456 28 391 679 1070 97 249 339 346 143 -42,6 6,1 0,72 31,4

2004 728 47 310 537 847 146 360 506 506 225 -37,56 6,5 0,71 30,9

2005 587 42 319 448 767 134 343 473 477 117 -35,39 7,2 0,72 19,9

2006 524 57 193 596 789 97 323 474 420 140 -90,58 10,9 0,77 26,7

Az E és a T időbeli dinamikájának becslése a fentiek miatt feltehetően nagyobb hibával terhelt, mint az éves összegeké, de a hiba mértéke nem ismert, mivel erre vonatkozó méréseink nincsenek. A szimuláció alapján a T az extrém száraz 2003-as évben mindkét gyepen elsősorban a májustól júliusig terjedő időszakban kisebb, mint a csapadékosabb években (4.36. és 4.37. ábra), augusztusban viszont az intenzív július végi záporoknak köszönhetően jelentősen megnőtt.

74

2006 T 2005 T 2004 T 2003 T 2005 E 2006 E 2004 E

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

2004 E

1. 1.

E (mm) T (mm)

400 350 300 250 200 150 100 50 0

400 350 300 250 200 150 100 50 0

2004 T 2005 T 2006 T 2003 T 2004 E 2005 E 2006 E

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

2003 E

1. 1.

E (mm) T (mm)

4.36. ábra A transzspiráció (T) kumulatív görbéje a mátrai gyepen a négy vizsgált évben.

4.37. ábra Az evaporáció (E) és a transzspiráció (T) kumulatív görbéje a bugaci gyepen a négy vizsgált évben.

4.4.4

A mért évi evapotranszspiráció a két területen

Evapotranszspiráció (mm)

Az évi evapotranszspiráció összege az eddy kovariancia módszerrel történt mérések alapján 2004-ben és 2006-ban a bugaci területen volt nagyobb, 2005-ben hasonló volt a két területen (4.38. ábra). 600 500 400

Szurdokpüspöki 506 Bugac 426 339

467 473

413

474

300 200 100 0 2003

2004

2005

2006

4.38. ábra Az eddy kovariancia módszerrel mért évi evapotranszspiráció összeg a szurdokpüspöki és a bugaci területen a vizsgált években

Az ET maximuma Szurdokpüspökiben 3,8 és 5,1 mm/nap között, Bugacon 3,9 és 5,3 mm/nap között változik a négy vizsgált évben (4.37. táblázat). Ezek az értékek KELLIHER ET AL. (1993) gyepek evapotranszspirációjára vonatkozó széleskörű áttekintése alapján az 75

irodalomban található adatokkal (napi ETmax mediánja az irodalmi adatokból: 4,6 mm/nap) összevethetőek. 4.37. táblázat Az ET (mm/nap) maximuma a négy vizsgált évben.

Mátra Bugac

4.4.5

2003 3,8 3,9

ET (mm/nap) 2004 2005 2006 5,1 5,0 4,0 5,3 4,4 4,8

A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggés

1. 2003-2006-ig négy évben az áprilistól augusztus végéig terjedő időszakokban vizsgáltam, hogy a hervadáspont alapján elkülönített két talajnedvesség-tartalom tartományban milyen a nedvesség-tartalom és az ET kapcsolata. A hervadásponthoz tartozó talajnedvesség-tartalom abban a talajrétegben, ahol a nedvesség-tartalmat mértem, vagyis a két tartomány határa Bugacon 7,6 V/V%, Szurdokpüspökiben pedig 28 V/V%. A szurdokpüspöki gyepen azokat a napokat vizsgálva, amikor a talajnedvesség-tartalom holtvíztartalom alatt volt, 2003-2005-ig a talajnedvesség-tartalom és az ET között szoros korreláció volt kimutatható. A talaj nedvességtartalmának csökkenésével csökkent az ET, vagyis a talaj nedvességtartalma korlátozta az ET-t. A 2006-os évben nem volt kimutatható a korreláció, ami azzal magyarázható, hogy ebben az évben kevés napon volt 28%-nál kisebb a talaj nedvességtartalma és keskeny volt a 28% alatti intervalluma (min = 25,3%, max = 27,9%) (4.39. ábra).

ET (mm/nap)

5

2003

r = 0,74** R2 = 0,64

2004

r = 0,56** R2 = 0,28

2005

r = 0,61** R2 = 0,31

2006

R2 = 0,01

4 3 2 1 0 15

20

25

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 4.39. ábra A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggés Szurdokpüspökiben azokon a napokon, amikor holtvíztartalom alá süllyedt a talajnedvesség-tartalom, 2003-2006-ig. R2: regressziós koefficiens. r: Spearman-féle rangkorrelációs elemzés értéke.

Bugacon a négy vizsgált év közül csak 2003-ban volt hosszabb időszak hervadáspont alatti talajnedvesség-tartalommal. Erre az időszakra erős pozitív korreláció mutatható ki a talajnedvesség-tartalom és az ET között (Pearson r = 0,69, p<0,01, N = 113) (4.40. ábra).

76

2003

ET (mm/nap)

5 4

y = 0.7692x - 2.8647 R2 = 0.52

3 2 1 0 4

5

6

8

7

Talajnedvesség-tartalom (V/V%) 4.40. ábra A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggés Bugacon 2003 azon napjain, amikor holtvíztartalom alá süllyedt a talajnedvesség-tartalom

Az ET viszont, bár kisebb mértékben, de a többi évben is kisebb volt az ET0-hoz képest (4.38. táblázat), ezért kerestem olyan talajnedvesség-tartalom tartományt, ahol erős összefüggés mutatkozik az ET és a talajnedvesség-tartalom között, ez pedig 2004-ben a 13 V/V% alatti, 2006-ban pedig a 12 V/V% alatti tartományban volt megfigyelhető (4.39. táblázat). 2005-ben nem volt olyan tartomány, ahol szignifikáns korreláció lett volna a talajnedvesség-tartalom és az ET között. 4.38. táblázat Az ET/ET0 arány a négy vizsgált évben Bugacon. 2003

2004

2005

2006

ET/ET0 0,38

0,72

0,75

0,77

4.39. táblázat A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti regressziós egyenletek , a Spearman-féle rangkorreláció r értékei és a mintaszám (N) különböző talajnedvesség-tartalom tartományokban, a 2004-es és a 2006-os évekre. **: p < 0,05. 0: nincs szignifikáns korreláció. 2004 Talajnedvességtartalom intervallum (V/V%) < 10 < 11 < 12 <13

2006

Egyenlet y = 0.69x - 3.50 y = 0.64x - 3.17 y = 0.34x - 0.74 y = 0.30x - 0.44

r

N

0,81** 0,82** 0,61** 0,60**

49 56 70 77

Egyenlet y = 1.42x - 12.10 y = 0.81x - 6.22 y = 0.48x - 3.03 0

r 0,43* 0,39* 0,44**

N 84 104 128

A hervadáspont feletti talajnedvesség-tartalmú napokat elemezve azt figyelhetjük meg, hogy növekvő talajnedvesség-tartalommal csökken az ET. A köztük levő összefüggés hátterében az állhat, hogy felhős, csapadékos, hűvösebb időszakokban, amikor az időjárási tényezők kisebb párolgást eredményeznek, általában nagyobb a talaj nedvesség-tartalma. Bugacon 2003-ban és 2004-ben erős az összefüggés a két változó között, a másik két évben viszont nem (4.41. ábra). Szurdokpüspökiben csak 2006-ban volt szignifikáns összefüggés köztük, ami szintén negatív volt (4.42. ábra). 4

2003 R = -0,71** R2 = 0,68

3

ET (mm/nap)

ET (mm/nap)

5

2 1 0 -1 0

10

20

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

6 5 4 3 2 1 0 -1 0

R = -0,65** R2 = 0,41

2004

10

20

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

77

2005

4

ET (mm/nap)

ET (mm/nap)

5

R = -0,14* R2 = 0,04

3 2 1 0 0

10

20

6 5 4 3 2 1 0

2006 R = -0,46** R2 = 0,007

0

30

5

10

15

20

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

4.41. ábra A bugaci gyep napi evapotranszspiráció értékei a talajnedvesség-tartalom függvényében ábrázolva, a holtvíztartalomnál nagyobb talajnedvesség-tartalom tartományban és a pontseregre illesztett lineáris görbe, annak regressziós koefficiens (R2) értékeit és a Spearman-féle rangkorreláció r értékeit feltüntetve 2003-2006-ig.

ET (mm/nap)

5.0

2006

4.0 3.0

R = -0,24** R2 = 0.0592

2.0 1.0 0.0 20

25

30

35

40

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

4.42. ábra A szurdokpüspöki gyep 2006. évi napi evapotranszspiráció értékei a függvényében ábrázolva, a holtvíztartalomnál nagyobb talajnedvesség-tartalom tartományban és a pontseregre illesztett lineáris görbe, annak regressziós koefficiens (R2) értékeit és a Spearman-féle rangkorreláció r értékeit feltüntetve.

2. A teljes 2003-tól 2006-ig terjedő időszakra és csak a vegetációs időszakokra egyaránt szignifikáns különbség volt a holtvíztartalomnál szárazabb és annál nedvesebb talajjal jellemezhető napok ETeddy/ET0 aránya között (4.40. táblázat). 4.40. táblázat Az eddy kovariancia módszerrel mért aktuális evapotranszspiráció (ETeddy) és a FAO PenmanMontheith módszerrel számított potenciális evapotranszspiráció (ET0) aránya (ETeddy / ET0) a 2003-2006 közötti teljes időszakra, illetve ezen évek májustól szeptemberig terjedő időszakaira a holtvíztartalom fölötti és alatti vízpotenciál-állapotú talajjal jellemezhető napokon, a mintanagyság a két talajnedvesség-tartalom tartomány esetén (N1, N2) és az U statisztikák (U, Mann-Whitney U teszt). ** p < 0,01, * p <0,05. ETeddy/ET0 ETeddy/ET0 Holtvíztartalom fölött Holtvíztartalom alatt Mátra (összes) Bugac (összes) Mátra (máj.-szept.) Bugac (máj.-szept.)

0,76 0,78 0,83 0,86

0,53 0,39 0,49 0,38

N1

N2

U

571 1062 249 417

455 128 249 123

76704** 26912** 7828** 4844**

3. 2003 és 2006 között a májustól szeptemberig terjedő időszakokra vonatkoztatva mindkét gyepen a hervadáspont alatti talajnedvesség-tartalom tartományban volt erősebb összefüggés a talaj nedvességtartalma és az ETeddy/ET0 arány között (4.43. ábra).

78

Szurdokpüspöki 2003-2006 május-szeptember

2

R = 0,3144 R = 0,61**

2.5

ET eddy / ETo

ET eddy / ETo

Szurdokpüspöki 2003-2006 május-szeptember

1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0

2.0 1.5 1.0 0.5 0.0

15

20

25

30

25

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

30

1.0

2

R = 0,3629 R = 0,71**

0.5

Bugac 2003-2006 május-szeptember

3.0 ET eddy / ETo

1.5

40

b.

Bugac 2003-2006 május-szeptember

2.0

35

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

a ET eddy / ETo

2

R = 0,12 R = 0,34**

2.5 2.0

R2 = 0,18 R = 0,46**

1.5 1.0 0.5 0.0

0.0 0

2

4

6

0

8

10

30

20

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

c.

d.

4.43. ábra Az eddy kovariancia módszerrel mért aktuális evapotranszspiráció (ET eddy) és a FAO PenmanMontheith módszerrel számított potenciális evapotranszspiráció (ETo) aránya (ET eddy / ETo) a talajnedvességtartalom függvényében, a két változó közti regressziós egyeneseket és azok R2 értékét, ill. a Spearman-féle rangkorreláció R értékét feltüntetve Szurdokpüspökiben és Bugacon a holtvíztartalomnál kisebb (a., c.) és nagyobb talajnedvesség-tartalmaknál (b., d.). ** p < 0,01.

Ebben a talajnedvesség-tartalom tartományban az ETeddy és a ET0 aránya általában 1 alatti, vagyis az ETeddy kisebb, mint a ET0, sőt a napok több mint felében 0,5-nél is kisebb, vagyis az ETeddy kevesebb, mint a ET0 fele (4.41. táblázat). A nedvesebb talajállapotú napokon több olyan nap van, amikor az ETeddy nem kisebb a ET0-nál, és elenyésző azon napok száma, amikor az ETeddy a ET0 fele alá csökken. 4.41. táblázat Azoknak a napoknak a százalékos aránya, amikor a mért AET és a FAO Penman-Montheith módszerrel számított potenciális evapotranszspiráció (ETo) aránya 1-nél, illetve 0,5-nél kisebb, a hervadáspont alatti és fölötti nedvességállapotú talajjal jellemezhető napokon a szurdokpüspöki és a bugaci mintaterületen. Szurdokpüspöki Θ > 28V/V% Θ <= 28V/V% Napok aránya (%), amikor ETeddy /ETo <1 Napok aránya (%), amikor ETeddy/ETo <0,5

Θ > 7,6 V/V%

Bugac Θ <= 7,6V/V%

83

97,6

72

98

2,4

54,6

10,5

70,7

79

ET eddy (mm)

4. A szurdokpüspöki területen az ETeddy és az ET0 között minden évben szignifikáns összefüggés volt (4.44. ábra).

-2

y = 0,371x

4

R = 0,49 R = 0,83**

2 0

ET eddy (mm)

0

ET eddy (mm) ET eddy (mm)

2

4

6

8

10

ET0 (mm) 6

y = 0,6016x

4

R = 0,64 R = 0,88**

2004

2

2 0 -2

-2

2003

2

-2

-2

-2

6

0

2

4

6

8

ET0 (mm)

6 5 4 3 2 1 0 -1 0

y = 0,64x

2005

2

R = 0,74 R = 0,90**

2

6

y = 0,585x

4

R = 0,81 R = 0,92

4 ET0 (mm)

8

6

2006

2

2

c

0 -2

0

2

4 ET0 (mm)

6

8

4.44. ábra Az ETo és az ET közötti összefüggés 2003-ban, 2004-ben, 2005-ben és 2006-ban a szurdokpüspöki területen. ** p < 0,01.

Az ETeddy (ET0) függvények értékei és a mért ET értékek közötti reziduumok az évek között nem mutattak nagy varianciát (4.42. táblázat). A talajnedvesség-tartalom mindegyik évben szignifikáns korrelációt mutatott a reziduummal, vagyis magyarázható vele az ETeddy eltérése az ET0-tól. 4.42. táblázat A mért ETeddy eltérései az ET(ETo) függvény értékeitől és az eltérések és a talajnedvesség-tartalom közötti Spearman-féle rangkorreláció r értékei. **: p<0,01, *: p<0,05. Reziduum átlag Nreziduum Ntalajnedvesség-tartalom r (reziduum&talajnedvességtartalom

2003 0,45 214 190 0,45**

80

2004 0,44 366 264 0,51**

2005 0,40 365 256 0,38**

2006 0,33 365 326 0,36**

4.4.6

Az ET és az ET-t szabályozó tényezők közötti összefüggések a bugaci gyepen

Az ETeddy és a LAI között mind a négy évben szignifikáns összefüggés volt (4.45. ábra). Az ET(LAI) függvények értékei és a mért ET értékek közötti reziduumok (abszolút értékének) évi átlagait a 4.43. táblázatban foglaltam össze. Látható, hogy a reziduum átlag az extrém száraz 2003-as évben alacsonyabb volt, mint a többi évben, vagyis ekkor legkisebb az ET(LAI) függvényből becsült, és a mért ET közötti különbség. 2003

y = 0.6713x 2 R = 0.592 R = 0,87**

4 3

ET (mm/nap)

ET (mm/nap)

5

2 1 0 2

LAI

4

y = 0.4435x + 0.795 R2 = 0.1769, R = 0,43**

5 4 3 2 1 0 0

2

LAI

6 2005

4

y = 0.5592x + 0.4974 2 R = 0.4042 R = 0,61**

0

ET (mm/nap)

ET (mm/nap)

0

6 5 4 3 2 1 0

6

6 5 4 3 2 1 0

2

2004

LAI

4

2006

y = 0.6114x 2 R = 0.5327 R = 0,75**

0

2

6

LAI

4

6

4.45. ábra A LAI és az ET közötti összefüggés 2003-ban, 2004-ben, 2005-ben és 2006-ban. ** p < 0,01. 4.43. táblázat Az ET(LAI) függvények értékei és a mért ET értékek közötti reziduumok abszolút értékének évi átlagai, és a mintanagyságok, 2003-2006. N Reziduum átlag

2003 115 0,47

2004 113 0,75

2005 168 0,88

2006 133 0,70

2003-ban és 2004-ben és 2005-ben a besugárzás, a léghőmérséklet és a vízgőznyomás deficit egyaránt szignifikáns pozitív korrelációt mutatott a reziduummal, közülük legerősebben a besugárzás korrelált (4.44. táblázat). 2006-ban a reziduum egyik időjárási tényezővel sem mutatott összefüggést. A talajnedvesség-tartalom csak az első két évben korrelált a reziduummal, a talajnedvesség-tartalom csökkenésével nőtt az eltérés a mért és a LAI-ból becsült ET között, ami a szárazság okozta ET limitációt jelzi. 4.44. táblázat A mért ET eltérései az ET(LAI) függvény értékeitől és az ET-t meghatározó tényezők közötti Spearman-féle rangkorreláció R-értékei. **: p<0,01, *: p<0,05. Besugárzás (Rn) Léghőmérséklet (T) Vízgőznyomás deficit (VPD) Talajnedvesség-tartalom

2003 0,60** 0,42** 0,31** -0,23*

2004 0,71** 0,58** 0,57** -0,28**

2005 0,80** 0,73** 0,77** 0,12

2006 0,10 0,07 0,06 0,11

Szárazabb talaj esetén a LAI-ból történő becslése inkább alulbecsli az ET-t, míg a nedvesebb talaj esetén túlbecslés jellemző. Kb. 12-16 V/V%-nál van a határ, az összefüggés egyenlete alapján 2003-ban 12,4 V/V%-nál, 2004-ben pedig 16,1 V/V%-nál (4.46. ábra).

81

2003

y = -0.0328x + 0.4076 R2 = 0.1656

10

20

30

reziduum (ETmm)

reziduum (ETmm)

4.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 0 -1.0 -1.5

y = -0.0398x + 0.6401 R2 = 0.072

2004

3.0 2.0 1.0 0.0 -1.0 0

10

20

30

-2.0 -3.0 Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

4.46. ábra A talajnedvesség-tartalom és az ET(LAI) függvények értékei és a mért ET értékek közötti reziduum közötti összefüggés 2003-ban és 2004-ben.

A LAI mellett tehát elsősorban a besugárzás határozta meg az ET-t a bugaci gyepen, emellett a léghőmérséklet és a VPD is szabályozta (4.44. táblázat), azokban az években, amikor a talaj vízpotenciálja viszonylag hosszabb időn keresztül hervadáspont közelében vagy az alatt volt, a talajnedvesség-tartalom limitáló hatása is kimutatható. 2003-ban a hervadáspontot elérő és annál szárazabb, illetve az annál nedvesebb állapotú napokon különböző volt az ETeddy és az ET és a LAI kapcsolatát leíró függvény közötti reziduum (4.45. táblázat). A többi évben nem vagy csak néhány napon keresztül csökkent a nedvesség-tartalom 7,6% alá, így ez nem volt vizsgálható. 4.45. táblázat A mért ET és a ET(LAI) függvény közötti reziduumok átlaga és mintaszáma a hervadáspont fölötti (1: >7,6 V/V%) és alatti vízpotenciálú talajjal jellemezhető napokon (2: < 7,6 V/V%) és a két tartomány közötti t-próba eredménye. 2003

4.4.7

Átlag 1 -0,24

Átlag 2 0,22

N1 46

N2 69

t -4,46**

Az evapotranszspiráció (ET) időbeli dinamikája a két gyepen

A két terület ET dinamikája hasonló (M12. melléklet). Május előtt és szeptember után általában hasonló a napi ET összeg is, nagyobb különbségek május és szeptember között figyelhetők meg. A jelentősebben különböző időszakok 2003-ban augusztus-szeptember, 2004-ben május és augusztus közepe-október eleje, 2005-ben május vége-június eleje és július, 2006-ban június második fele és július nagy része (M12. melléklet). A 2003. augusztus-szeptember közötti időszakban és 2005 május vége-június eleje között Szurdokpüspökiben, az összes többi időszakban pedig Bugacon volt nagyobb a napi ET. Ezekben az időszakokban az utolsó kivételével az ET0 nem volt különböző a két területen (4.46. táblázat). Ebből az következik, hogy elsősorban nem a ET0-t kialakító időjárási tényezők közti különbségek állhatnak az ET különbség hátterében, hanem a ET0-hoz képest kisebb ET-t kialakító tényezők, amelyek közül a legfontosabb a talajnedvesség-tartalom, emellett ilyen a talaj vízvezető-képessége, és az ET függhet növényi jellemzőktől is, a növényfajtól, a fejlődési fázistól, és a környezettől. Ezért elsősorban a talajnedvesség-tartalom limitáló hatását vizsgáltam a két területen, de az időjárási tényezőket is összehasonlítottam ezekben az időszakokban. Az ET-t meghatározó időjárási tényezőket összehasonlítva megfigyelhető, hogy a legtöbb esetben a besugárzás (Rn) különbözik a két terület között, hét időszakból négyszer nagyobb Bugacon, mint Szurdokpüspökiben, az egyetlen olyan időszakban is, amikor nem csak az ET, hanem a ET0 napi átlaga is nagyobb volt Bugacon. A szélsebesség egy időszakban (2004. május) nagyobb volt ott, ahol nagyobb volt a ET0. A szélsebességnek elsősorban forró, száraz időjárási körülmények között lehet jelentős hatása az ET-re, ez pedig nem kifejezetten ilyen időszak volt, így valószínűleg nem volt nagy szerepe az ET kialakításában. 82

Vannak olyan időszakok, amikor egyik vizsgált tényező sem különbözik a két terület között, sőt egyes tényezők a különbséggel ellenkező hatású eltérést mutatnak. Érdekes, hogy a VPD négyszer különbözik szignifikánsan a két terület között és mind a négyszer ott nagyobb, ahol kisebb az ET. 4.46. táblázat A referencia (ET0) és az aktuális evapotranszspiráció (ET) napi átlaga, a besugárzás (Rn), a léghőmérséklet (T), a vízgőznyomás-deficit (VPD) és a szélsebesség napi átlagai a bugaci és a szurdokpüspöki területen, és ezek t-próbával való összehasonlításának eredménye, azokban az időszakokban, amikor az ET a két területen különböző. ** p<0,01,* p<0,05. ET, ET0, mm/nap mm/nap 2003. aug.1.-szept.26 N = 57 4,1 0,98** Bugac 1,88** Szurdokpüspöki 4,2 2004.máj.9..-máj. 31. N = 23 Bugac 2,9 3,22** Szurdokpüspöki 3,1 2,35**

Rn, T, ºC MJ/m2/nap

VPD, kPa

Szélsebesség, m/s

9,38** 7,00**

19,8 20,6

1,08* 1,28*

2,36 2,07

11,34* 9,43*

13,89 13,76

0,52 0,61

2,48* 2,05*

6,85* 5,49*

15,47 0,48** 16,56 0,74**

1,79 1,83

14,06 13,34

18,72 19,53

0,89 1,08

2,37 1,95

12,78** 9,95**

21,37 21,96

0,78 0,93

2,09 2,18

2004.aug.17.-okt.8. N = 53 Bugac 2,5 2,05** Szurdokpüspöki 2,2 1,01** 2005.máj.24.-jún.7. N = 15 4,3 Bugac 2,47** Szurdokpüspöki 4,3 3,64** 2005. júl.5.-9., 13-20, 24-31. N = 21 Bugac 3,7 3,23** Szurdokpüspöki 3,9 1,78** 2006.jún.13-23. N = 10 Bugac 4,2 3,89** Szurdokpüspöki 4,0 2,90** 2006.júl.6-22. N = 17 Bugac 5,1** 3,31* Szurdokpüspöki 4,1** 2,74*

14,76 13,13

21,20 0,78** 21,73 1,07**

1,39 1,52

14,38* 13,51*

22,06* 0,96** 23,70* 1,52**

1,27* 1,49*

A talajnedvesség-tartalom szerepét vizsgálva a két terület ET-különbségében megfigyelhető, hogy azoknak a napoknak a száma, amikor a talajnedvesség-tartalom az ET-t limitáló tartományban volt (holtvíztartalom, illetve Bugacon 12V/V% alatt – ld.4.39. táblázat), a hét vizsgált időszakból kétszer különbözött egyértelműen (4.47. táblázat, 2004.8.17.-10.8., 2006.7.6.-22.). Mindkétszer Szurdokpüspökiben volt az időszak nagy részében limitáló a talajnedvesség-tartalom, míg Bugacon csak néhány napon süllyedt 12 V/V% alá, ami magyarázza a nagyobb bugaci napi átlag ET-t. A 2003.aug.1.-szept.26 közötti időszakban a talajnedvesség-tartalom mindkét területen az időszak nagy részében (4.47. táblázat) a holtvíztartalom alatt volt, 2006.jún.13-23. között pedig nem volt limitáló. További két időszakban az adathiányok miatt nem végezhető el az összehasonlítás. 4.47. táblázat Azoknak a napoknak a száma, amikor a talajnedvesség-tartalom a holtvíztartalom alá (ill. Bugacon 12 V/V% alá) süllyedt a bugaci és a szurdokpüspöki gyepen. ++: hiányos adatsor miatt nem ismert a pontos szám 2003 8.1.9.26 N = 57 40++ Bugac Szurdokpüspöki 46

2004 5.9.- 31. 8.17.N = 23 10.8. N = 53 0 (9) 0++

0 (6) Kb. 52++

83

2005 5.24.-6.7. 7..5.-9., N = 15 13-20, 2431. N = 21 ++ 0 (12) ++ 7

2006 6.13-23. 7.6-22. N = 10 N = 17 0 (2) 0

0 (5) 11

Szurdokpüspöki 28 Bugac

7. 6.

5. 6.

3. 6.

1. 6.

30 . 5.

28 . 5.

26 .

12

5.

24 .

40 35 30 25 20 15 10 5 0

5.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

2005 május végén-június elején nem nagy a különbség, de Bugacon hamarabb a limitáló talajnedvesség-tartalom alá csökkent a talajnedvesség-tartalom, mint Szurdokpüspökiben (4.47. ábra).

4.47. ábra A talajnedvesség-tartalom alakulása Szurdokpüspökiben és Bugacon a 2005.5.24.-6.7.közötti időszakban. A két egyenes vonal a limitáló talajnedvesség-tartalom szintet jelöli (Szurdokpüspöki: 28 V/V%, Bugac: 12 V/V%).

Összegezve elmondható, hogy a négy év vegetációs időszakai során hét jelentősebb olyan időszak volt, amikor az ET eltérő volt a bugaci és a mátrai gyepen. A besugárzás négy időszakban is szignifikánsan különbözött a két területen, de ez a különbség egy időszak kivételével nem volt olyan mértékű, hogy az ET0-ban különbséghez vezetett volna. Több időszakban kimutatható volt, hogy a legfontosabb ET-t limitáló tényező, a talajnedvességtartalom állhatott a különbség hátterében, más időszakokban viszont nem találtunk különbséget a talaj vízpotenciáljában. Ezekben az időszakokban a talaj vízvezető-képessége, amely meghatározza a talajban történő vízmozgás sebességét, illetve növényi tényezők okozhatták az ET különbséget. Mivel a szurdokpüspöki agyagos talaj vízvezető-képessége lényegesen kisebb, mint a bugaci talajé, ez okozhat kisebb ET-t egyes időszakokban. A 2003as extrém aszályos év augusztus-szeptemberi időszakában mindkét területen hasonlóan száraz volt a talaj, de Szurdokpüspökiben nagyobb volt az ET, amit viszont a talaj vízvezetőképességének különbsége sem magyarázhat. Ekkor feltehetőleg elsősorban a két gyep működésbeli különbsége állt a háttérben, a bugaci növényzet jobban lecsökkentette a transzspirációját, mint a szurdokpüspöki. PINTÉR ET AL (2007) vizsgálatai alapján megerősíthető ez a feltételezés, hiszen a 2003 június-júliusi időszakban mindkét területen pozitívvá vált az ökoszisztéma nettó gázcseréje (NEE), de augusztus-szeptemberben Bugacon továbbra is pozitív maradt, míg a Mátrában negatívvá vált (4.48. ábra). Ez alapján feltételezhető, hogy a nyár elején a fotoszintézis mindkét gyepen lelassult, a respiráció vált domináns folyamattá (ami hasonló mértékű vízvesztést (transzspirációt) eredményezett), majd augusztus-szeptemberben Szurdokpüspökiben újra aktívvá vált a növényzet, megindult a fotoszintézis és a transzspiráció, Bugacon viszont az aszály következtében a növényzetnek nem volt meg ez az őszi aspektusa.

4.48. ábra Az ökoszisztéma nettó gázcseréje (NEE) 2002-től 2005-ig. Szerző: PINTÉR ET AL. (2007).

84

4.4.8

Az időjárási tényezők, az ET, a talajnedvesség-tartalom és az NDVI index évek közötti változatossága a két gyepen

Időjárási tényezők

A mátrai területen a négy vizsgált év közül az éves csapadékösszegek alapján 2003 száraz, 2005 az átlagnál nedvesebb év volt, 2004 és 2006 pedig átlagosabb éveknek tekinthetők (4.48. táblázat). Emiatt a 2003-as és a 2005-ös évet összehasonlítva vártam leginkább különbséget az ET alakulását illetően is. Bugacon a 2003-as év a sok éves átlaghoz (562 mm) képest szintén száraz év volt, a 2005-ös és a 2006-os év átlagos, és a mátrai területtől eltérően a 2004-es év volt a legcsapadékosabb. A nyári időszakok közül Bugacon 2005-ben, míg a Mátrában 2006-ban esett legtöbb csapadék. 2003-ban az évi átlaghőmérséklete egyik gyepen sem kiugró, de a nyári hónapok átlaghőmérséklete jóval magasabb, mint a többi évben. 2003-ban hasonló a két területen az évi csapadékösszeg, 2004-ben Bugacon, 2005-ben és 2006-ban pedig a mátrai gyepen nagyobb. Az évi átlag léghőmérséklet 2006 kivételével a mátrai gyepen volt nagyobb. 2003 mindkét területen extrém száraz és meleg nyarú év volt. Az évi csapadékösszeg és a nyári átlaghőmérséklet hasonló évek közti variabilitást mutatott, az évi ET és a ET0 évek közti variabilitása Bugacon, míg a nyári csapadékösszegé és az éves átlaghőmérsékleté Szurdokpüspökiben volt nagyobb. 4.48. táblázat A csapadék, a léghőmérséklet, az ET0 és az AET évi (és nyári időszakra vonatkozó) jellemzői Bugacon és Szurdokpsüpökiben, 2003-2006. *: 2003.jún.1.-dec.31. Csapadék összeg (mm) Nyári csapadék összeg (mm) Átlag hőmérséklet (ºC)

Bugac Szurdokpüspöki Bugac Szurdokpüspöki Bugac Szurdokpüspöki

2003 456 461 171 154 9,9 10,7

2004 728 635 231 176 9,3 10,6

2005 587 704 299 255 10,0 11,7

2006 524 650 203 316 10,0 9,6

CV 0,20 0,17 0,24 0,33 0,03 0,08

Nyári átlag hőmérséklet (ºC)

Bugac Szurdokpüspöki

22,3 22,4

19,0 19,6

19,6 20,1

19,8 19,6

0,07 0,07

Évi ET0 (mm)

Bugac Szurdokpüspöki

892 833

628 673

619 694

705 663

0,18 0,11

Évi ET (mm)

Bugac Szurdokpüspöki

339 232*

506 426

473 467

474 413

0,17 0,06

a (ET/ET0)

Bugac Szurdokpüspöki

0,38 0,28*

0,72 0,64

0,75 0,69

0,77 0,60

0,28 0,34

85

Evapotranszspiráció

Az ET évi összege Bugacon 2004-ben, Szurdokpüspökiben pedig 2005-ben a legnagyobb, és mindkét területen 2003-ban a legkisebb. A ET0 viszont mindkét területen 2003-ban volt legnagyobb, és Szurdokpüspökiben 2004-ben, Bugacon pedig 2006-ban a legkisebb. Az évi ET mindkét gyepen szoros korrelációt mutat az évi csapadékkal (4.49. ábra). 600

y = 0,5355x + 140,25 R2 = 0,67

ET (mm)

500 400

y = 0,7024x - 30,327 R2 = 0,82

300 200

Mátra Bugac

100 0 400

450

500

550

600

650

700

750

Csapadék (mm)

4.49. ábra Az évi evapotranspiráció (ET) és az évi csapadékmennyiség kapcsolata a bugaci és a mátrai gyepen. A 2003-as mátrai évi ET adat a SWAP modellel becsülve.

Talajnedvesség-tartalom

Bugacon 2003-ban 112 (N = 323, 35%) olyan nap volt, amikor a 10 cm mélyen levő talajréteg nedvesség-tartalma hervadáspont alatt volt, 2004-ben 16 (N = 326, 5%), 2005-ben és 2006ban pedig egy sem. Szurdokpüspökiben 2003-ban 121 (N = 190, 64%), 2004-ben 83 (N = 264, 31%), 2005-ben 81 (N = 257, 32%) olyan nap volt, amikor a 8 cm mélyen levő talajréteg nedvesség-tartalma hervadáspont alatt volt. Tehát a szurdokpüspöki gyepen minden évben gyakran a pF4,2 vízpotenciálként definiált hervadásponthoz tartozó nedvesség-tartalomnál erősebben kiszáradt a talaj, a bugaci gyepen csak 2003-ban, és akkor is hamarabb újranedvesedett ősszel. Szurdokpüspökiben csak 2003 júniusától van adatunk, onnantól egy rövid időszak kivételével október végéig a hervadáspont alatti volt a talaj nedvességpotenciálja. Bugacon a talaj vízpotenciáljának hervadáspont alá csökkenése 2003-ban már április közepén bekövetkezett és egy rövid időszak kivételével október elejéig alatta is maradt. 2004-ben rövidebb volt az az időszak, amikor hervadáspont alatti volt a talaj vízpotenciálja, Szurdokpüspökiben júliustól október közepéig (4.50. ábra), Bugacon pedig csak július közepétől július végéig tartott, illetve itt 12V/V% alatti volt június közepétől július végéig, majd augusztusban néhány napig. Tehát ebben az évben mindkét területen később kezdődött és hamarabb végződött az az időszak, amikor a talaj nedvességállapota vízfelvételt és ET-t limitáló, mint 2003-ban. 2005-ben Szurdokpüspökiben már június közepétől hervadáspont alatti volt a talaj vízpotenciálja, de a csapadékos júliusnak és augusztusnak köszönhetően csak július elejéig. Érdekes, hogy ez az őszi csapadékhiány miatt később október közepétől november végéig megismétlődött. 2006-ban pedig a nyári időszakban csak július közepétől július végéig tartott a hervadáspont alatti talajvízpotenciálú állapot. Bugacon 2005-ben és 2006-ban nem fordult elő ilyen időszak, 12 V/V% alá is csak 2005. június elején és szeptember közepén, néhány napra csökkent a talajnedvesség-tartalom.

86

10 11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

1. 1.

0

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

Szurdokpüspöki

50

Bugac

2006

40 30 20 10 0

11. 1.

20

0

9. 1.

2005

30

10

7. 1.

Bugac

20

5. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Szurdokpüspöki 40

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

1. 1.

0

2004

3. 1.

10

Bugac

30

1. 1.

20

Szurdokpüspöki 40

1. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Szurdokpüspöki

2003

30

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

Bugac

40

4.50. ábra A felső talajréteg nedvességtartalom eloszlása a két gyepen a vizsgált években, 2003-ban, 2004-ben, 2005-ben és 2006-ban (10 cm-en mérve).

NDVI index

Az NDVI index a vízellátottság jellegétől függő relatív érték, amit a vízstressz állapot igazolására lehet használni (KOVÁCS, 2006), ezért áttekintettem az időbeli alakulását a vizsgált időszakban a bugaci gyepen. Értékét ahhoz viszonyítottam, hogy dús, egészséges vegetációjú területek NDVI értéke 0,2 és 0,8 között van (HUETE ET AL. 1999, MUCSI 2004). Az NDVI 0,4 és 0,8 között mozgott, a vegetációs időszakokban általában 0,6 fölött volt, azokon kívül pedig 0,4 és 0,6 között. A vegetációs időszakokban voltak olyan időszakok is, amikor értéke hasonló volt az azokon kívüliekhez, ami jelenthet szárazság-stresszt. Ezek az időszakok: 2003-ban június végétől július végéig majd augusztus közepétől, 2004-ben egy hónappal későbbtől, július végétől augusztus végéig volt, 2006-ban pedig nem süllyedt 0,6 alá (4.51. ábra) (2005-ben is csak néhány napon, de a júliusi adatok hiányoznak). Ezek az időszakok megegyeznek azokkal az időszakokkal, amikor a gyep nettó gázcseréje pozitív volt, vagyis a respiráció vált uralkodó folyamattá (4.48. ábra). A hervadáspont alatti talajvízpotenciálú időszak 2003-ban sokkal hosszabb volt (4.50. ábra), mint amikor az NDVI 0,6 alatti, vagyis az NDVI értékek jóval később csökkentek le, mint a talajnedvesség-tartalom. 1

0.6 0.4 0.2

06-s.

06-m.

06-j.

05-s.

05-m.

05-j.

04-s.

04-m.

04-j.

03-s.

03-m.

0

03-j.

NDVI

0.8

4.51. ábra Az NDVI index napi értékei a bugaci gyepen, 2003-2006.

87

4.5

Új tudományos eredmények

A királyréti bükkös lékeire vonatkozó eredmények

1. A lékképződés talajnedvesség-tartalmat növelő hatása a léknyitást követő első, második és ötödik évben is kimutatható volt. A két eltérő méretű lék talajnedvesség-tartalma és annak varianciája sem különbözik, a talajnedvesség-tartalom térbeli mintázata viszont eltérő a lékek között. A talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezete – a lék méretétől függően – időben változó. A talaj nedvességtartalmát tekintve a lék határa a lék szélén álló fatörzsekkel egy vonalban, ill. azoktól maximum 1-2 méterrel a lék belseje felé húzható meg. 2. A talajhőmérséklet a relatív megvilágítottsággal szoros pozitív korrelációt mutat, és ahhoz hasonlóan a lékek körüli zárt állomány alá benyúlóan megváltozott. 3. A legtöbb vizsgált növényfaj térbeli mintázata összefügg a talajnedvesség-tartalommal, az összefüggés nem köthető egyértelműen valamely, a megvilágítottsági zónákban való előfordulási gyakoriság alapján kialakított fajcsoporthoz. A mátrai gyep és erdő talajára és vízforgalmára vonatkozó eredmények

4. A gyep és az erdő talajnedvesség-dinamikája a vizsgált időszakokban hasonló volt. Különbségek a vízkészletben csak a gyep fő gyökértömegét tartalmazó 20 cm-es talajrétegnél mélyebb rétegekben, és csak a száraz nyári időszak végén mutatkoztak (az erdőben jobban lecsökkent a talajnedvesség-tartalom). 5. Az erdőben a koronán áthulló havi csapadék igen változó, a teljes havi csapadékösszegek 32-100%-a volt. Térbeli varianciája jelentős, és a lombhullás során csökkent. A koronán áthulló csapadék havi összege a csapadék intenzitásával a két vizsgált vegetációs időszakban összefüggést mutatott, míg a csapadék mennyiségével három vegetációs időszakból csak egyszer, a lombborítással pedig csak néhány hónapban, ami azt mutatja, hogy a koronán áthulló csapadékot meghatározó tényezők összetett módon befolyásolják. A mátrai és a bugaci gyep vízforgalmára vonatkozó eredmények

6. Az evapotranszspiráció időbeli dinamikája általában hasonló volt a két gyepen. Az eltéréseket elsősorban nem az időjárási tényezők okozzák, hanem a talajnedvesség-tartalom és növényzeti tényezők. A talajnedvesség-tartalom Szurdokpüspökiben akkor limitálja kimutatható mértékben az evapotranszspirációt, amikor 28V/V%-nál (pF 4,2) alacsonyabb, Bugacon pedig amikor 12-13V/V%-nál (pF 3,4) kisebb. 7. A bugaci gyepen az evapotranszspiráció és a levél felület index (LAI) között szoros összefüggés van, ami szárazabb talajnál inkább alul-, nedvesebb talajnál inkább felülbecsüli az evapotranszspirációt. A maradék eltérések a talajnedvesség-tartalommal, a besugárzással, a léghőmérséklettel és a vízgőznyomás deficittel magyarázhatók. 8. A SWAP vízforgalmi modellt sikeresen adaptáltam a két gyepre. Kimutattam, hogy a tartósan hervadáspont alatti talajnedvesség-tartalom egyes időszakokban az elfogadhatónál nagyobb hibát okoz a szimulációban, mert a modell azt a nedvességállapotot nem kezeli. A havi és napi ET összegeket sok esetben nagy hibával becsülte a modell, viszont az évi ET összeget és az éves dinamikát is jól közelítette, így használatával becslést tudtam adni az éves evaporáció és transzspiráció értékére, ezek arányának éves ingadozására.

88

5 5.1

KÖVETKEZTETÉSEK ÉS JAVASLATOK

Talajnedvesség-mérő műszerekkel kapcsolatos tapasztalatok

A Királyréten használt IMAG FD és BR-30 kapacitív mérőműszerek az adott talajra történő kalibráció után megbízhatóan használhatóak. Az IMAG FD műszer hátránya, hogy a köves talajban sérülékeny, ezért kézi leszúrásos használata hasonló talajon nem javasolható, inkább a talajba telepítve, folyamatos mérésre alkalmas. A BR-30 műszer kevésbé sérülékeny, ezért jobban használható köves talajon is. Az ECH2O nedvességmérővel adódtak problémák, elsősorban a szurdokpüspöki terület talajának jellemzői miatt (agyagtalaj). A Campbell TDR nedvességmérők mindkét területen megbízhatóan mértek, talajnedvesség-tartalom monitorozásra ez a műszer javasolható, bár költségigényesebb, mint az ECH2O. 5.2

A léknyitás hatásai

A fél és másfél fahossz átmérőjű lékekben a talaj nedvességtartalma egyaránt nagyobb volt (szabadföldi vízkapacitás közelében), mint a zárt állomány alatt, őszi, tavaszi és nyári időszakokban egyaránt, kivéve nagyobb esőzések után, amikor az erdő alatt is benedvesedett a talaj. A léknyitás utáni ötödik évben a vizsgálatot két nagy és három kis lékre kiterjesztve is megerősítettem az eredményeket. A léknyitás hatása tehát öt évig tartósan kimutatható volt. A vizsgálatot tovább szükséges folytatni annak megállapításához, hogy meddig érvényesül a hatás. A lék regenerációja során várhatóan csökken a különbség a zárt állomány és a lék között, de az egyes lékekben eltérően alakulhat a növényzet fejlődése és ezzel összefüggésben a talaj nedvességtartalma. A talajnedvesség-tartalom térbeli szerkezete a lékekben a lejtő és a szintvonal mentén eltérő volt és időben változó (a küszöbszint és a hatástávolság is eltérő szárazabb és nedvesebb talajállapot esetén), ezért célszerű több irányú transzekt mentén és több időpontban vizsgálni. A kis lék esetében a hatástávolság, vagyis az a távolság, amin belül vett minták egy populációba tartoznak, a lék átmérőjének megfeleltethető, így a talajnedvesség-tartalom a lékben homogénnek tekinthető, a léken kívül viszont eltérő. A nagy lékben a hatástávolság a lékátmérőnél kisebb volt, vagyis a talajnedvesség-tartalom itt heterogén. Ezzel összhangban, a rácsháló menti mérések alapján a kis lékben a talajnedvesség-tartalom a lék közepétől az állomány felé haladva egyértelmű grádiens mentén csökken, a nagy lékben viszont emellett kisebb léptékű foltok is kirajzolódtak. Ennek oka nem egyértelmű, de szerepe lehet benne a térben változatosabb fény-, és növényzeti mintázatnak. A talajnedvesség-tartalom varianciája mindkét lékben minden vizsgált időpontban a zárt állományhoz képest nagyobb volt, vagyis mindkét lékméret kialakításával a zárt állománynál változatosabb vízellátású élőhelyfoltok jönnek létre, amik különböző vízigényű növényfajoknak biztosíthatnak élőhelyet, így fontos szerepet játszhatnak az erdő faji diverzitásának fenntartásában. A talaj nedvességtartalma alapján két zóna különíthető el: a lék és a zárt állomány. A határ nem húzható meg egyértelműen sem a lombkorona, sem a fatörzsek elhelyezkedése alapján, a léket határoló fatörzsek mentén, ill. azoktól maximum 1-2 méterre húzódott. Ennek oka az lehet, hogy több tényező együttes hatása alakítja a talajnedvesség-tartalmat, a fatörzsek (ill. gyökerek) a vízfelvételen, a lombkorona az intercepción keresztül hatnak. A fény szempontjából jóval nagyobb különbség volt a fél és a másfél fahossz átmérőjű lékek között, vagyis a gyakorlatban a két lékméret közötti választás nagyobb hatással van a fénykörnyezetre, mint a lékekben kialakuló talajnedvesség-tartalom mintázatra. A NAT-MAN projektben folytatott részletesebb (több, nagyobb mintavételi egység, évente két – tavaszi és őszi – felvételezés) növényzeti felvételezések során (MIHÓK, 2007) az egyes lékekben eltérő, de mindegyikben növekvő fajszámokat találtak a léknyitás előtti állapottól a két éves lék őszi állapotáig. Az általam vizsgált kis lékben 4-ről 32-re, a nagy lékben pedig 2ről 41-re nőtt a fajok száma 2000 őszétől 2002 őszéig. Az általam használt kisebb mintavételi egységekben is 37 növényfajt regisztráltam a két lékben már a léknyitást követő második 89

évben, ami az igen gyér aljnövényzetű bükkösben jelentős fajszám. A fajok frekvenciája azonban alacsony volt, a leggyakoribb fajé is csak 21 %. Az alacsony számú előfordulások miatt a növényfajok és az abiotikus változók közötti összefüggések statisztikai tesztelése nehéz volt. A frekvenciát talán a kis mintavételi egységek használata is csökkentette, de a talajnedvesség-tartalom nagy térbeli varianciája miatt jobb megoldás volt kisebb területre vonatkoztatni adott értékeket. Az aljnövényzeti fajok, és leginkább a Fagus magoncok forrásigényeit vadkizárásos kísérletekben lehetne hatékonyabban vizsgálni. A lékméret és a lékbeni pozíció hatása a fény és a talajnedvesség-tartalom adatokkal értelmezhető, ez megerősíti e tényezők fontos szerepét a növényfajok megtelepedésében. A talajnedvesség-tartalom ismételt mérésének szükségességét mutatja a mintázatában mutatkozó eltérések mellett az is, hogy egyes fajok borítása bizonyos időpontokban korrelál, más időpontokban nem korrelál vele, vagyis az egyszeri mérés félrevezető eredményeket adhat. A leggyakoribb és legnagyobb tömegességgel megjelent növényfajok a Collins-Pickett-féle kategóriarendszer szerint a napfény növények csoportjába tartoznak. A csoport a lékbeni elhelyezkedés, illetve a fénnyel és a talajnedvesség-tartalommal való összefüggések alapján tovább osztályozható. A bükk (Fagus sylvatica) magoncainak egyedszáma az összes aljnövényzeti fajtól eltérően negatívan korrelált a szórt fénnyel, és a gyengébb relatív megvilágítottságú kis lékben nagyobb a frekvenciája, mint a nagy lékben. Ebből azonban nem vonható le messzemenő következtetés, mivel csak egy-egy kis és nagy lék első két évét vizsgáltam, a lékek között pedig nagy egyéni különbségek voltak (Mihók, 2007). A talajnedvesség-tartalom, a relatív megvilágítottság, a talajhőmérséklet és az aljnövényzet együttes vizsgálata azt mutatja, hogy a zárt erdőállományban vágott lékek térbeli kiterjedése a vizsgált jellemzők tekintetében eltérő. Ebből az következik, hogy ha lékről beszélünk, definiálni szükséges, hogy azt mi alapján határoljuk el. Egy lék határa legkönnyebben a léket határoló fák törzseit összekötő vonallal húzható meg, ez a vizsgálati területünkön nagyjából megegyezik a talajnedvesség-tartalom alapján lehatárolt lékhatárral. Másik, ennél nehezebb lehetőség a léket határoló lombkorona széle alapján meghúzni a lékhatárt, bizonyos esetekben ez is egybeeshet a talajnedvesség-tartalom szerinti lék határával. A fény és a talajhőmérséklet nagyobb területen megváltozik. Ezek tekintetében „expanded gap”-ről (kiterjedt lék) beszélhetünk (RUNKLE, 1982), az elhatárolt lék határa benyúlik a zárt lombkoronával borított erdőállományba. 5.3

A mátrai gyep és erdő

A gyep és az erdő talaja azonos talajtípusba tartozik, de a felső 40 cm-es rétegben egyes talajjellemzőik között jelentős eltérés van (agyag-, és humusztartalom), ami részben magyarázza a víztartóképesség-görbéjük különbségeit is, de azt az erdő talajának igen magas agyagtartalmából eredő mérési nehézség is befolyásolta. A mélyebb rétegekben a különbségek eltűnnek. A talajnedvesség-dinamika, illetve a vízkészlet alakulása a gyep gyökérzetének legnagyobb tömegét tartalmazó felső 20 cm-es rétegben hasonló a két területen. Számottevő különbség csak az ennél mélyebb rétegben van, és csak a száraz nyári időszak végén. Ez arra utal, hogy az intercepció talajnedvesség-tartalom csökkentő hatását a felső 20 cm-es talajrétegben az árnyékolás és a nagyobb szervesanyag-tartalmú A-szint, ill. az avar vízvisszatartása kiegyenlíti. Ehhez hasonló eredményre jutottak pl. ENSIGN ET AL. (2006) is, bár homoktalajon, homokdűnék különböző növényzettel borított részeit összehasonlítva (csupasz homok-gyep-tölgyes). Az erdőben a koronán áthulló csapadék teljes csapadékhoz viszonyított arányát és a kettő különbségeként az intercepció és a törzsi lefolyás mennyiségét sikerült meghatároznom három évben a kora nyártól őszig terjedő hónapokban. Értékeik az irodalomban talált adatokkal összehasonlítva a mások által mért arányokhoz hasonló, bár időnként a koronán áthulló csapadék aránya kiugróan kicsi, ami a csapadék kis mennyiségével és intenzitásával magyarázható. Mivel a koronán áthulló csapadék térbeli varianciája jelentős, több ismétlésben 90

való mérésük nagyobb pontosságú meghatározást eredményezhetne. A törzsi lefolyás aránya nem jelentős az intercepcióhoz képest, de nagy jelentősége van a talajnedvesség-tartalom térbeli mintázatának kialakításában (LEVIA ÉS FROST, 2003), ezért térben jobban kiterjeszthető talajnedvesség-tartalom dinamika ismeretéhez ennek mérése is szükséges, minél több ismétlésben, mivel mértéke sok tényezőtől függ. Munkám során a koronán áthulló csapadékot befolyásoló tényezők közül a csapadék mennyiségét, intenzitását és a lomb záródását vizsgáltam. A koronán áthulló csapadék és a csapadék mennyisége, intenzitása, illetve a lombkorona záródása között nem sikerült általános összefüggéseket kimutatni, ami arra utalhat, hogy az intercepciót, vagyis a lomb által felfogott vízmennyiség arányát számos tényező együttesen, összetett módon alakítja ki. Ezt mutatja az is, hogy bár az intercepciónak a csapadék jellemzőivel (időtartam, intenzitás) való összefüggését sokan vizsgálták, az összefüggések nem tiszták. A szélsebesség szerepét is elemezték, ami az erdő típusától függően változó (TOBA ÉS OHTA, 2005). Az erdőtípusok, a különböző záródású erdők közötti különbségek tanulmányozása bonyolultabb feladat, műszer, költség-, és időigényes, ezért még kevésbé feltárt kérdéskör (TOBA ÉS OHTA, 2005). 5.4

A mátrai és a bugaci gyep vízforgalma

A talajnedvesség-tartalom a mátrai gyepen minden évben, Bugacon pedig az aszályos 2003-as évben gyakran tartósan a „konvencionális holtvíztartalom” alatt volt. Ennek magyarázata az, hogy a szárazsághoz adaptálódott növényzet nagyobb talajvízpotenciál értékeknél is képes vízfelvételre. A talajnedvesség-tartalom és az ET közötti összefüggésvizsgálatok arra utalnak, hogy a talajnedvesség-tartalom Szurdokpüspökiben akkor korlátozza az ET-t, amikor 28V/V%-nál (pF 4,2), Bugacon pedig - évtől függően - 12-13 V/V%-nál (~ pF 3,4) kisebb. Nedvesebb talajnál a talajnedvesség-tartalom és az ET között egyes években megfigyelhető negatív korreláció indirekt összefüggésből ered. Ekkor az időjárási tényezők, elsősorban a besugárzás a meghatározó szabályozó tényező. A négy vizsgált év vegetációs időszakai során hét jelentősebb időszak volt, amikor az ETeddy eltérő volt a bugaci és a mátrai gyepen. Az ET, az időjárási tényezők és a talajnedvességtartalom adatok elemzése alapján arra következtettem, hogy a különbségeket elsősorban nem a légköri tényezők, hanem a talaj- és a növényzeti tényezők okozták. Több időszakban az eltérő talajnedvesség-tartalom állhatott a különbség hátterében, más időszakokban viszont nem találtunk különbséget a talaj vízpotenciáljában. Feltételezhető, hogy ezekben az időszakokban a talaj vízvezető-képessége, illetve növényi tényezők okozhatták az ET különbséget. A mátrai agyagos talaj vízvezető-képessége lényegesen kisebb, mint a bugaci homoktalajé, így ez okozhat kisebb ET-t. A 2003-as extrém aszályos év augusztusszeptemberi időszakában mindkét területen hasonlóan száraz volt a talaj, de Szurdokpüspökiben nagyobb volt az ET, amit viszont a talaj vízvezető-képességének különbsége sem magyarázhat. PINTÉR ET AL. (2007) nettó gázcsere vizsgálatai alapján, amik arra utalnak, hogy ebben az időszakban Bugacon a respiráció, a mátrai gyepen pedig a fotoszintézis volt az uralkodó folyamat, megerősíthető az a feltételezés, miszerint ekkor a két gyep működésbeli különbsége állt a háttérben, vagyis a bugaci növényzet jobban leszabályozta a transzspirációját. Az evapotranszspiráció és az azt szabályozó tényezők közötti összefüggések vizsgálata megmutatta, hogy az ET-t szabályzó tényezők teljes körű megismeréséhez a talajtani, időjárási és növényzeti faktorok vizsgálatát is tartalmazó interdiszciplináris kutatások szükségesek. Az évi ETeddy/ET0 arány évi ET összeggel és ET rátával (mm/h) mutatott, az évi ET0, ill. az évi csapadékösszeg és az évi ETeddy közti szoros korrelációból arra következtettem, hogy az

91

ET évek közötti változatosságát (elsősorban 2003 különböző a többi évtől) a légköri és a felszíni (talaj és növényzet) tényezők együttesen hozhatták létre. A 2003-as év nagyban különbözött a másik három vizsgált évtől az időjárási tényezők, a talajnedvesség-tartalom, az ET és az evapotranszspirációs koefficiens tekintetében egyaránt, mindkét területen. Az ET különbségei az időjárási tényezők, a talajnedvesség-tartalom és a növényzet (NDVI) különbségeivel együttesen értelmezhetők, időszakonként és területenként változó, hogy mikor melyik tényező játszik fontosabb szerepet az ET szabályozásában. Az NDVI index meghatározása jó módszernek bizonyult a szárazságstressz kimutatására. A bemutatott modellezési vizsgálatok nagy előnye az, hogy kétféle mért referenica adat (talajnedvesség-tartalom és evapotranszspiráció) is rendelkezésemre állt a kalibráció elvégzéséhez és az eredmények értékeléséhez, ami pontosabb modellillesztést tett lehetővé. A talajnedvesség-forgalmat szimuláló modellek kalibrációjához általában nem áll rendelkezésre ilyen mennyiségű referencia adat (pl. NEMES, 2003, FARKAS ET AL., 2008, FARKAS ÉS RAJKAI, 2002, ld. 2.12. fejezet), és a mérési időszak hossza és időbeli felbontása is egyedinek tekinthető. A hosszú és részletes mért talajnedvesség-tartalom adatsor lehetővé tette, hogy a vízforgalom modellezését különböző (napi, heti, havi és éves) időléptékeken elemezzem. A modell kalibrációja sikeresnek mondható mindkét gyepre. A heti vízkészlet változást nagyobb pontossággal sikerült szimulálni, mint a napi talajnedvesség-tartalmat, de a napi mért és szimulált talajnedvesség-tartalom adatok is a legtöbb időszakban elfogadható pontossággal illeszkednek. A száraz/aszályos időjárású területekre végzett adaptáció során kimutattam, hogy egyes talajrétegekben időszakosan a tartósan hervadáspontnál kisebb talajnedvességtartalom okozott az elfogadhatónál nagyobb hibát a szimulációban, mert a modell ezt a nedvességállapotot nem kezeli. Emellett a mátrai agyagos talajon a talajnedvesség mérése is feltehetőleg időszakosan a megadott ±3%-nál nagyobb hibával terhelt. A Campbell szondák mérés hibája a gyártó által megadott ± 2,5%-hoz (plusz ± 0,5% szondák közötti eltérés) képest nagyobb lehet a hőmérséklettől, elektromos vezetőképességtől, agyag- és a szerves anyag tartalomtól való függés, illetve levegővel való érintkezés miatt (VALLÉ ÉS PASTERNACK, 2002). Ezek közül esetünkben elsősorban az erős hőmérsékletfüggés növelheti a mérési hibát. Az agyagos talajban száraz állapotban jelentkező repedezettség is, bár KNIGHT ET AL. (1997) szerint a szenzorok körül kialakuló „lyukakra” a két elektródával rendelkező műszerek kevésbé érzékenyek, mint a három elektródával rendelkező TDR műszerek és a hatás elsősorban nedves állapot esetén jelentős, amikor a „lyukakat” víz tölti ki. A nagy agyagtartalomból eredő hibát a talajra elvégzett kalibrációval kiküszöböltük, legalábbis a gyártói kalibráció használatához képest csökkentettük, bár STANGL ET AL. (2009) extrém nagy agyagtartalom esetére egy speciális, két lépcsős (in situ és ex situ terepi) kalibrációs eljárást javasolnak, az agyagos talaj kezelhetetlensége miatt a laboratóriumi módszer során. További tapasztalatok azt mutatják, hogy finom szemcséjű talajoknál és alacsony nedvességtartalomnál nő, míg durva szemcséjű talajoknál és magas nedvességtartalomnál csökken a műszer által mért érték (OR ÉS WRAITH, 1999). WALKER ET AL. (2004) telített talajban irreális, az összporozitásnál nagyobb értékeket mértek CS615 szenzorokkal. Így az agyagos talajon a ±3%-os mérési hiba nem garantálható a teljes időszakra, a továbbiakban STANGL ET AL.(2009) által leírt kalibrációs módszer kipróbálása javasolható. Az évi ET-t általában elfogadható hibával szimulálta a modell, az éves dinamikát is jól közelítette. A havi összegeket már sok esetben nagy hibával becsülte, a napi értékeket pedig még inkább. Ennek részben oka lehet, hogy míg a mérésekből század mm/nap pontossággal adtuk meg az ET-t, a modell csak mm/nap felbontásban számol. Az eltéréshez hozzájárulhat az is, hogy az ET szabályzása eltér a modellben alkalmazottnál – a modellben beállított (Feddes et al., 1978), a vízstressz miatti vízfelvétel-csökkenést kifejező redukciós együttható

92

együttható (αrv) bizonyos h-knál nagyobb, mint a bugaci gyepre jellemző érték (eltérő a αrv(h) függvény). Tehát a havi és a napi felbontású szimulált vízmérleg elemek alapján csak óvatos következtetéseket lehet levonni. Az éves és évszakos vízmérleg elemek viszont elfogadható pontossággal határozhatók meg a SWAP modellel, így becslést tudtam adni az evapotranszspiráció nehezen szétválasztható elemei, a transzspiráció és evaporáció éves összegeire. 5.5

Az eredmények alkalmazhatósága, javaslatok a további kutatási irányokra

Bár a lékregeneráció során nagy szerepe van a véletlennek is, a megjelenő és fejlődő aljnövényzet mintázata a források mintázatával is mutat összefüggést (MIHÓK, 2007). Jelen munka információt nyújt a vizsgált tényezők mintázatáról, ami magyarázatot nyújthat az egyes lékekben kialakuló aljnövényzeti mintázatokra. Vizsgálatunk a léknyitás utáni néhány éves időszakot öleli fel csak, amely az erdőfejlődés időbeli léptékéhez viszonyítva rövid időszak, viszont a lékregeneráció kezdeti szakaszáról részletes információt nyújt. A vizsgálat hosszú távú folytatása adhat a gyakorlatban is használható információkat a csoportos szálaló vágások tervezéséhez. A vizsgálatok hosszú távú folytatása mellett a lékkutatás javasolt további lépései lehetnek a vizsgálatok kiterjesztése több lékre és lékméretre, illetve más erdőgazdálkodási rendszerekre. A lékekben érdemes lenne vizsgálni több talajjellemzőt és folyamatot (talajlégzés, kilúgzás, humusztartalom időbeli változása, talajbiológiai vizsgálatok) a regeneráció szempontjából. A lékek növényzetének ökofiziológiai vizsgálata, illetve vadkizárásos kísérletek folytatása is előremutató kutatási irány lenne. A Mátrában végzett kutatás során összehasonlítottuk az erdő és a gyep talajnedvességdinamikáját, és talajjallemzőket, amik fontos szerepet játszanak a csapadék hasznosulásának szabályzásában. Az erdőben komplexebb vízforgalmi vizsgálatokkal további, a földhasználat vízforgalomra gyakorolt hatásának értékelésénél hasznosítható eredmények nyerhetők. A vizsgált területek vízforgalmára, talajnedvesség-dinamikájára vonatkozóan nagy mennyiségű adatot gyűjtöttünk, ami igen jól használható a vízforgalom egyéb tényezőkkel való összefüggéseinek kereséséhez. A SWAP modell a továbbiakban használható a gyepek vízforgalmára gyakorolt hatások (időjárási helyzetek, változások - klímaváltozás, aszály - és kaszálás, legeltetés) modellezésére.

93

94

6

ÖSSZEFOGLALÁS

Dolgozatomban erdő és gyep területek vízforgalmát vizsgáltam. Egy börzsönyi bükkösben a NAT-MAN (EU FP5) kutatási program keretében a lékvágás hatásait tanulmányoztam a léknyitást követő első, második és ötödik évben két lékméretben. Egy mátrai, hegylábi helyzetű mintaterületen összehasonlítottam egy erdőállomány és egy mellette található másodlagos gyep talajnedvesség-forgalmát. Kutattam továbbá a vízforgalmat a mátrai, és egy bugaci gyepen, a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézet által a Carbomont és Greengrass FP5, illetve a Carboeurope IP FP6 programok keretében folytatott vizsgálatok adatait és a SWAP vízforgalmi modellt alkalmazva egy négy éves időszakban. A kutatás fő kérdései a következők voltak: a bükkösben a lékek milyen hatással vannak a talaj nedvességtartalmára és hőmérsékletére, milyen azok térbeli mintázata a relatív megvilágítottság mintázatához képest, van-e össszefüggés az aljnövényzet és a talajnedvesség-tartalom, illetve a relatív megvilágítottság térbeli mintázata között? Van-e különbség a mátrai gyep és erdő talajának vízforgalmat befolyásoló tulajdonságai és talajnedvesség dinamikája között; az erdő lombkoronája hogyan hat a csapadék újraelosztására? A két gyepen milyen összefüggések mutathatók ki az evapotranszspiráció (ET) és a talajnedvesség-tartalom, a LAI, és az időjárási tényezők között; a SWAP modell különböző időléptékeken milyen pontossággal szimulálja a talajnedvesség-tartalmat és az ETt a mérésekhez képest; mekkora a transzspiráció evapotranszspirációhoz viszonyított aránya? Kimutattam a lékek talajnedvesség-tartalomra és talajhőmérséklete gyakorolt hatását. A talajnedvesség-tartalom a lékekben megnőtt az állományhoz képest, a fél fahossz átmérőjű lékben grádiens menti térbeli mintázatot mutatott, a másfél fahossz átmérőjűben viszont kisebb léptékű, szigetszerűen elkülönülő foltok („mikroélőhelyek”) is kirajzolódtak. A talajnedvesség-tartalom alapján a léket határoló fák törzsei mentén húzható meg a lék széle, míg a talajhőmérséklet és a fény az állomány alá benyúló területen is megnőtt, ami a „kiterjedt lék” elméletet támasztja alá. A lékméret és a lékbeni pozíció hatása az aljnövényzetre a fény és a talajnedvesség-tartalom adatokkal értelmezhető. Vizsgálatunk a léknyitás utáni néhány éves időszakot öleli fel, amely az erdőfejlődés időbeli léptékéhez viszonyítva rövid időszak, viszont a lékregeneráció kezdeti szakaszáról részletes információt nyújt. A lékvizsgálat hosszú távú folytatása adhat a gyakorlatban is használható információkat a csoportos szálaló vágások tervezéséhez. A mátrai gyepen és erdőben a talaj nedvességdinamikája hasonló volt, különbségek csak a 20 cm-nél mélyebb talajrétegben, és csak a száraz nyári időszak végén mutatkoztak (az erdőben jobban lecsökkent a nedvesség-tartalom). Az erdőben az intercepció talajnedvességtartalom csökkentő hatását feltehetőleg az árnyékolás és a nagyobb szervesanyag-tartalmú Aszint, ill. az avar vízvisszatartása kiegyenlíti a felső talajrétegben. A koronán áthulló csapadék tér-és időbeli varianciája nagy volt. A koronán áthulló csapadék, a csapadék mennyisége és intenzitása, illetve a lombzáródás között általános összefüggéseket nem sikerült kimutatni, ami arra utalhat, hogy az intercepciót, vagyis a lomb által felfogott vízmennyiség arányát számos tényező együttesen, összetett módon alakítja ki. A két gyepen a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Intézet mikrometeorológiai állomásainak mérési adataiból következtettem arra, hogy az ET-t mely időszakokban mely tényezők befolyásolják erősebben. A SWAP modellt sikeresen adaptáltam a két száraz/aszályos időjárású területre és kimutattam, hogy egyes talajrétegekben időszakosan a hervadáspontnál kisebb talajnedvesség-tartalom okozott az elfogadhatónál nagyobb hibát a szimulációban, mert a modell ezt a nedvességállapotot nem kezeli. A mért és a szimulált talajnedvesség-tartalom és evapotranszspiráció értékek összevetéséből arra következtettem, hogy a havi és a napi felbontású szimulált vízmérleg elemek alapján csak óvatos következtetéseket lehet levonni, az éves vízmérleg elemek (köztük a transzspiráció és az evaporáció) viszont elfogadható pontossággal határozhatók meg. A modell a továbbiakban használható a gyepek vízforgalmára gyakorolt hatások (időjárási helyzetek, változások klímaváltozás, aszály - és kaszálás, legeltetés) modellezésére is. 95

96

7

SUMMARY

This thesis investigated the water cycle of grasslands and forests. I studied the effects of canopy gap creation in the first, second and fifth year after cutting in two gap sizes in a beech forest in Börzsöny Mts. Soil water content dynamics were compared of an oak stand and an artificial grassland next to the forest in Mátra Mts., in piedmont area. The water cycle was studied in the previous grassland and in a lowland grassland in Bugac area for a four years period using the data measured by the Institute of Botany and Ecophysiology Faculty of Environmental and Agricultural Sciences, Szent István University in the frame of Carbomont and Greengrass FP5 and Carboeurope IP FP6 research projects. The main questions of the research were the following: what effects do the gaps have on soil moisture and temperature in the beech forest, what is their spatial pattern like according to that of the diffuse and direct light, are there relations between the spatial patterns of herb layer species, soil moisture and light? Do soil moisture dynamics and soil properties influencing water cycle differ between the grassland and the forest in Mátra Mts.; how does the forest canopy affect precipitation redistribution? What relations can be detected between evapotranspiration (ET) and soil water content, leaf area index and meteorological factors in the two grasslands; how accurately does the SWAP model simulate soil water content and ET at different time scales compared to measurements; what is the extent of transpiration in proportion to evapotranspiration? I could detect the gap effects on soil water content and temperature. The soil moisture has increased in the gaps in comparison with the closed stand. It changed along gradient in the gap with a diameter of half tree length soil moisture. In the gap with a diameter of one and a half tree length also smaller, differentiated patches (microsites) showed up. The gap edge can be contoured along the tree-trunks bordering the gaps based on soil moisture, but the soil temperature and the light increased also in some area below the canopy around the gap, that supports the theory of “expanded gap”. The effects of gap size and position within gaps can be explained with light and soil moisture. Our research incorporates only some of the first years after gap creation that is a short period compared to the time scale of forest development, but it gives detailed information about the initial period of gap regeneration. The continuation of a long-term gap research can give information usable in forestry practice. The soil water content dynamics were similar in the grassland and in the forest in Mátra Mts. Differences appeared only in the soil layer below 20 cm depth and only at the end of the dry summer period (soil moisture decreased more in the forest). It may be assumed that the shading effect and the water retention of the higher soil organic matter content and the litter layer compensate the soil moisture decreasing effect of interception in the upper 20 cm forest soil layer. The spatial and temporal variance of throughfall was high in the forest. There were no general relationships between throughfall, precipitation depth and intensity, and canopy closure, which can show that interception (the rate of water amount intercepted by canopy) is influenced by many factors in a complex way. I concluded which factors were more important in controlling ET in different periods in the two grasslands, based on analysis of measured data of the Institute of Botany and Ecophysiology Faculty of Environmental and Agricultural Sciences, Szent István University. The SWAP model was adapted for the two grasslands characterized with dry weather successfully. It was showed that in some soil layers water content below wilting point caused higher error in simulation in some periods, because the model doesn’t handle this moisture condition. Based on the comparison of measured and simulated soil water content and evapotranspiration dynamics it was concluded that only careful conclusions can be drawn from the monthly and daily simulated water balance elements, but the annual water balance elements (among others evaporation and transpiration) can be determined with acceptable accuracy with the SWAP model. So it can be used for simulating the different effects (weather situations and changes - climate change, drought, management – mowing, grazing) on the water cycle of the grasslands in the future. 97

M1. Melléklet Irodalomjegyzék

ABE S., MASAKI T., NAKASHIZUKA T. (1995): Factors Influencing Sapling Composition in Canopy Gaps of a Temperate Deciduous Forest. Vegetatio, 120: 21-31. p. ABRAMS M.D. (1988): Sources of variation in osmotic potentials with special reference to North American tree species. Forest Science, 34 1030-1046. p. ADDISCOTT T. (1993): Simulation modelling and soil behaviour. Geoderma, 60: 15-40. p. ALLEN R.G., PEREIRA L.S., RAES D., SMITH M. (1998): Crop evapotranspiration Guidelines for computing crop water requirements - FAO Irrigation and drainage paper 56, FAO Andrén O, Steen E, Rajkai K. (1992): Modelling the effect of moisture on barley straw and root decomposition in the field. Soil Biol. Biochem, 24 727-736. p. ASHBY (1999): Modelling the water and energy balances of Amazonian rainforest and pasture using Anglo-Brazilian Amazonian climate observation study data Agricultural and Forest Meteorology, 94 79-101. p. BARANOWSKI P., USOWICZ B. (Szerk.) (2005): Evapotranspiration into the boundary layer of the atmosphere. Institute of Agrophysics PAS, Lublin. 160 p. BARIK S.K., PANDEY H.N., TRIPATHI R.S., RAO P. (1992): Microenvironmental variability and species diversity in treefall gaps in a sub-tropical broadleaved forest. Vegetatio, 103: 31-40. p. BAUHUS J. and BARTSCH N.(1995): Mechanisms for carbon and nutrient release and retention in beech forest gaps. I. Microclimate, water balance, and seepage water chemistry. Plant and Soil, 168-169 579-584. p. BAUHUS, J.(1996): C and N mineralization in an acid forest soil along a gap-stand gradient. Soil. Biol. Biochem., 28 (7) 923-932. p. BELL K.R., BLANCHARD B.J., SCHMUGGE T.J., WITCZAK M.W. (1980): Analysis of surface moisture variations within large field sites. Water Resources Research, 16 (4) 796– 810. p. BERBIGIER P., BONNEFOND J.M., LONSTAU D., FERRERIA M.I., DAVID J.S., PEREIRA J.S. (1996): Transpiration of a 64-year old maritime pine stand in Portugal. 2. Evapotranspiration and canopy stomatal conductance measured by and eddy covariance technique. Oecologia, 107 43–52. p. BOUTEN W. (1992): Monitoring and modelling forest hydrological processes in support of acidification research. Diss. Univ. A’dam, 218 pp. BRADEN H (1985): Ein Energiehaushalts- und Verdunstugsmodell for Wasser und Stoffhaushaltsuntersuchungen landwirtschaftlich genutzer Einzugsgebiete. Mittelungen Deutsche Bodenkundliche Geselschaft, 42 294-299. p. BROCKWAY D.G., OUTCALT K.W. (1998): Gap-phase regeneration in longleaf pine wiregrass ecosystems. Forest Ecology and Management, 137 121-138. p. BRUCKNER A., KANDELER E., KAMPICHLER C. (1999): Plot-scale spatial pattern of soil water content, pH, substrateinduced respiration and N mineralisation in a temperate coniferous forest. Geoderma, 93: 207–223. p. BRUNNER A. (1998): A light model for spatially explicit forest stand models. Forest Ecology and Management, 107: 19-46. p. BURBA G.G., VERMA S.B. (2005): Seasonal and interannual variability in evapotranspiration ofnative tallgrass prairie and cultivated wheat ecosystems. Agricultural and Forest Meteorology, 135 190-201. p. BUSING, R T ÉS BROKAW, N (2002): Tree species diversity in temperate and tropical forest gaps: the role of lottery recruitment. Folia Geobotanica, 37: 33-43. p. BUZÁS, I. (szerk.) (1988a): Talaj- és agrokémiai vizsgálati módszerkönyv 1. Fizikai, vízgazdálkodási és ásványtani talajvizsgálati módszerek. 37-41. INDA 4231 Kiadó, Budapest.

98

BUZÁS, I. (szerk.) (1988b): Talaj- és agrokémiai vizsgálati módszerkönyv 2. A talajok fizikai-kémiai és kémiai vizsgálati módszerei. 37-41. INDA 4231 Kiadó, Budapest. CAMPBELL SCIENTIFIC INC. (2002): Instruction Manual CS616 Water Content Reflectometer CAMPBELL SCIENTIFIC, INC. (1999): CS615 Water Content Reflectometer. User Guide. CAMPBELL, G.S. (1985): Soil Physics with BASIC. Transport models for soil-plant systems 53-54. Elsevier. CANHAM, C D (1988): An Index for Understory Light Levels in and around Canopy Gaps. Ecology 69 1634-1638. p. Canham, C D (1989): Different Responses to Gaps among Shade-Tolerant Tree Species. Ecology 70: 548-550. p. CANHAM, C D, DENSLOW, J S, PLATT, W J, RUNKLE, J R, SPIES, T A, WHITE, P S (1990): Light regimes beneath closed canopies and tree-fall gaps in temperate and tropical forests. Canadian Journal of Forest Research, 20 620-631. p. CARLSON D.W., GROOT, A. (1997): Microclimate of clear-cut, forest interior, and small openings in trembling aspen forest. Agricultural and Forest Meteorology, 87 313-329 p. CARLSON, R.E. & FOLEY, T.A. (1991): Radial Basis Interpolation Methods on Track Data. Lawrence Livermore National Laboratory, UCRL-JC-1074238. 37. p. CHILDS, S.W., FLINT, L.E. (1987): Effect of shadecards, shelterwoods, and clearcuts on temperature and moisture environments. Forest Ecology and Management, 18, 205–217. p. CLEMENS J., JONES P.G. (1978): Modification of drought resistence by water stress conditioning in Acacia and Eucalyptus. J.Exp.Bot., 29 895-904. p. CLINTON B. D. (2003): Light, temperature, and soil moisture responses to elevation, evergreen understory, and small canopy gaps in the southern Appalachians. Forest Ecology and Management, 186 243–255. p. CLINTON, B.D., BAKER, C.R. (2000): Catastrophic windthrow in the southern Appalachians: characteristics of pits and mounds and initial vegetation responses. Forest Ecology and Management, 126, 51–60. p. COATES, K.D. - BURTON, P.J. (1997): A gap-based approach for development of silvicultural systems to address ecosystem management objectives. Forest Ecology and Management, 99 337-354. p. COLLINS, B S, DUNNE, K P ÉS PICKETT, S T A (1985): Responses of forest herbs to canopy gaps. in: Pickett, S T A és White, P S (eds). The Ecology of Natural Disturbance and Patch Dynamics. Academic Press, Orlando, Florida COLLINS, B.S. ET PICKETT, S.T.A. (1987): Influence of canopy opening on the environment and herb-layer in a northern hardwoods forest – Vegetatio, (70) 3-10. p. CORTEZ, J. (1998): Field decomposition of leaf litters: relationships between decomposition rates and soil moisture, soil temperature and earthworm activity. Soil Biology and Biochemistry., 30(6) 783-793. p. CZÁJLIK, P (1996): Koreloszlás és szukcesszió háborítatlan erdőállományokban: esettanulmány. In: Mátyás, C. (eds.) Erdészeti Ökológia. Mezőgazda, Budapest. DE LEÓN-GONZÁLEZ F., GUTIÉRREZ-CASTORENA M.C., GONZÁLEZ-CHÁVEZ M.C.A., CASTILLO-JUÁREZ H. (2007): Root-aggregation in a pumiceous sandy soil. Geoderma, 142 308–317. p. DECAGON DEVICES, INC. (2005): ECH2O System. User’s manual. Version 1.0 DECAGON DEVICES, INC. (2006): Mini Disk Infiltrometer. User’s Manual. Version 3. DENSLOW, J.S. AND SPIES, T. (1990): Canopy gaps in forest ecosystems: an introduction Can. J. For. Res., (20) 619. p. DEVINE W.D., HARRINGTON C.A. (2007): Influence of harvest residues and vegetation on microsite soil and air temperatures in a young conifer plantation Agricultural and Forest Meteorology, 145 125–138. p.

99

DIACI, J (2002): Regeneration dynamics in a Norway spruce plantation on a silver fir-beech forest site in the Slovenian Alps. Forest Ecology and Management, 161 27-38. p. DIRKSEN, C. (1999): Soil Physics Measurements. Catena Verlag GMBH, Reiskirchen, Germany, pp. 39-41. p. DROOGERSA, P., BASTIAANSSENA, W.G.M., BEYAZGÜL, M., KAYAM, Y., KITEA, G.W., MURRAY-RUSTA, H. (2000): Distributed agro-hydrological modeling of an irrigation system in western Turkey. Agricultural Water Management, 43 183-202. p. DYER, A.J. (1961): Measurement of evaporation and heat transfer in the lower atmosphere by an automatic eddy-correlation technique. Q. J. Roy. Meteorol. Soc., 87 401–412. p. EITZINGER J., TRNKA M., HÖSCH J., ŽALUD Z., DUBROVSKÝ M. (2004): Comparison of CERES, WOFOST and SWAP models in simulating soil water content during growing season under different soil conditions. Ecological Modelling, 171 223–246. p. ELLENBERG H. (1978): Vegetation Mitteleuropas mit dem Alpen in Ökologischer Sicht. Eugen Ulmer, Stuttgart, 982. p. ELVIDGE, C. D., CHEN, Z. (1995): Comparison of broad-band and narrow-band red and near-infrared vegetation indicies. Remote Sensing of Environment, 33 55–64. p. EMBORG J. (1998): Understorey light conditions and regeneration with respect to the structural dynamics of a near-natural temperate deciduous forest in Denmark Forest Ecology and Management, 106 83–95. p. ENGELBRECHT B.M.J. AND HERZ H.M. (2001): Evaluation of different methods to estimate understorey light conditions in tropical forests. Journal of Tropical Ecology, 17 207224. p. ENSIGN K.L., WEBB E.A., LONGSTAFFE F.J. (2006): Microenvironmental and seasonal variations in soil water content of the unsaturated zone of a sand dune system at Pinery Provincial Park, Ontario, Canada Geoderma, 136 788–802. p. FALGE E., RETH S., BRÜGGEMANN N., BUTTERBACH-BAHL K., GOLDBERG V., OLTCHEV A., SCHAAF S., SPINDLER G, STILLER B., QUECK R., KÖSTNER B., BERNHOFER C. (2005): Comparison of surface energy exchange models with eddy flux data in forest and grassland ecosystems of Germany. Ecological Modelling, 188 174–216. p. FAMIGLIETTI J.S., RUDNICKI J.W., RODELL M. (1998): Variability in surface moisture content along a hillslope transect: Rattlesnake Hill, Texas. Journal of Hydrology, 210 259– 281. p. FARKAS CS, HAGYÓ A, HORVÁTH E, VÁRALLYAY GY. (2008): A chernozem soil water regime response to predicted climate change scenarios. Soil and Water Research, 3 (Special Issue, 1) 558–567. p. FARKAS CS., GYURICZA CS., LÁSZLÓ P. (1999): Studies on certain physical soil properties in long-term soil cultivation experiments on a brown forest soil in Gödöllő. Növénytermelés, 48 (3) 323-336. p. FARKAS, CS. AND RAJKAI, K. (2002): Moisture regime with respect to spatial variability of soil hydrophysical properties. Agrokémia és Talajtan, 51 (1-2) 7-16. p. FEDDES R.A., P.J. KOWALIK AND H. ZARADNY (1978): Simulation of field water use and crop yield. Simulation Monographs, Pudoc, Wageningen, 189 p. FEKETE, L (1906): Tanulmány az ungmegyei bükk őserdők faállományának szerkezetéről. Erdészeti Kísérletek, 8: 105–118. p. FISHER R.F. AND BINKLEY D. (2000): Ecology and management of forest soils. 3rd edition. USA. John Wiley & Sons, Inc. pp 489. FODOR N., RAJKAI K. (2005): Számítógépes program a talajok fizikai és vízgazdálkodási jellemzőinek egyéb talajjellemzőkből történő számítására (TALAJTANonc 1.0). Agrokémia és Talajtan, 54 25-40. p. FRANCIS C.F., THORNES J.B., ROMERO DIAZ A., LOPEZ BERMUDEZ F., FISHER G.C. (1986) Topographic control of soil moisture, vegteation cover and land degradation in a moisture stressed mediterranean environment. CATENA, 13 (1-2) 211-225. p. 100

FRANK T. (Szerk.) (2000): Természet-Erdő-Gazdálkodás. Magyar Madártani és Természetvédelmi Egyesület, Pro Silva Hungaria Egyesület, Eger. 214 pp. FÜHRER E. (1994): Bükkös-, kocsánytalan tölgyes-, és lucfenyves csapadékvíz-, és csapadékvízben oldott tápanyagbevétele, ERTI, Budapest. FÜHRER E. (2000) Forest functions, ecosystem stability and management. Forest Ecology and Management, 132 29-38 p. GÁCSI, Zs. (2000): A talajvízszint észlelés, mint hagyományos, s a vízforgalmi modellezés, mint új módszer alföldi erdeink vízháztartásának vizsgálatában. Doktori értekezés, Kecskemét. GAGNON J.L., JOKELA E.J., MOSER W.K., HUBER D.A. (2003): Dynamics of artificial regeneration in gaps within a longleaf pine flatwoods ecosystem. Forest Ecology and Management, 172 133-144. p. GÁLHIDY, L., MIHÓK, B., HAGYÓ, A., STANDOVÁR, T. AND RAJKAI, K. (2006): Effects of gap size and associated changes in light and soil moisture on the understorey vegetation of a temperate deciduous forest. Plant Ecology, 183(1) 133-145. p. GOLDBLUM D (1997): The effect of treefall gaps on understory vegetation in New York State. Journal of Vegetation Science, 8 125-132. p. GOLDEN SOFTWARE (2002): Surfer 8. User’s Guide. GOUDRIAAN J (1977): Some techniques in dynamic simulation. In „Simulation of plant growth and crop production”, PENNING DE VRIES FWT and van LAAR HH (eds.) Simulation Monographs, Pudoc, Wageningen. 66-84. p. GRANIER A., BIRON P., LEMOINE D. (2000): Water balance, transpiration and canopy conductance in two beech stands. Agricultural and Forest Meteorology, 100 291-308. p. GRAY A.N., SPIES T.A. EASTER M.J. (2002): Microclimate and soil moisture responses to gap formation in coastal Douglas-fir forests. Can.J.For.Res., 32 332-343. p. HAGYÓ A., RAJKAI K. (2004): A talajnedvesség-tartalom alakulása egy bükkös erdőben és benne kialakított lékekben. Agrokémia és Talajtan, 53 (1-2) 17-34. p. HAWLEY M.E., JACKSON T.J., MCCUEN R.H. (1983): Surface soil moisture variation on small agricultural watersheds. Journal of Hydrology, 62 179–200. p. HAWLEY M.E., MCCUEN R.H., JACKSON T.J. (1982): Volume– accuracy relationships in soil moisture sampling. J. Irrig. Drain. Div., Proc. Am. Soc. Civ. Eng., 108 (IR1), 1–11. p. HENNINGER D.L., PETERSON, G.W. ENGMAN E.T. (1976): Surface soil moisture within a watershed: Variations, factors influencing, and relationships to surface runoff. Soil Science Society of America Journal, 40 773–776. p. HILHORST, M.A. (1998): Dielectric characterisation of soil. Doctoral Thesis. Wageningen Agric. Univ. 69-71. p. HILLS T.C., REYNOLDS S.G. (1969): Illustrations of soil moisture variability in selected areas and plots of different sizes, Journal of Hydrology, 8 27–47. p. HOOGHART J.C. (Szerk.) (1986): Water management in relation to nature, forestry and landscape management: proceedings of technical meeting 43 (February 1986). The Hague: TNO. p.140 HÜTTL R.F., SCHNEIDER B.U., FARRELL E.P. (2000): Forests of the temperate region: gaps in knowledge and research needs. Forest Ecology, 132 83-96. p. JARVIS N.J., L. ZAVATTARO, K. RAJKAI, W.D. REYNOLDS, P.-A. OLSEN, M. MCGECHAN, M. MECKE, B. MOHANTY, P.B. LEEDS-HARRISON, D. JACQUES (2002): Indirect estimation of near-saturated hydraulic conductivity from readily available soil information. Geoderma, 108 1-17. p. KELEMEN K. (2007) A lékméret hatásának vizsgálata a fásszárú újulat és a lágyszárú aljnövényzet KELLIHER, F.M., LEUNING, R., SCHULZE, E.-D. (1993): Evaporation and canopy characteristics of coniferous forest and grasslands. Oecologia, 95: 153-163. p.

101

KELLOMAKI S.,WANG K.-Y. (1999): Short-term environmental controls of heat and water vapour fluxes above a boreal coniferous forest: model computations compared with measurements by eddy correlation. Ecological Modelling, 124 145–173. p. KENDERES, K, ASZALÓS, R, RUFF, J, BARTON, Z ÉS STANDOVÁR, T (2007): Effects of topography and tree stand characteristics on susceptibility of forests to natural disturbances (ice and wind) in the Börzsöny Mountains (Hungary). Community Ecology, 8: 209-220. p. KENDERES, K, MIHÓK, B ÉS STANDOVÁR, T (2008): Thirty years of gap dynamics in a Central European beech forest reserve. Forestry, 81(1) 111-123 p. KERTÉSZ, M. (1982): A fénymintázat és a növényzet kapcsolatának vizsgálata egy páfrányokban gazdag fenyvesben. Szakdolgozat, ELTE, Budapest. KNIGHT, J.H., FERRE´, P.A., RUDOLPH, D.L., KACHANOSKI, R.G. (1997): A Numerical analysis of the effects of coatings and gaps upon relative dielectric permittivity measurement with time domain reflectometry. Water Resour. Res. 33 (6) 1455–1460. p. KOOREVAAR P, MENELIK G, DIRKSEN C (1983): Elements of soil physics. Developments in Soil Science 13, Elsevier, Amsterdam, 223 pp. KOVÁCS F. (2006): Tájváltozások értékelése geoinformatikai módszerekkel a Duna-Tisza közén különös tekintettel a szárazodás problémájára. Doktori (PhD) értekezés. Szeged. KOZLOWSKI T.T. (2002): Physiological ecology of natural regeneration of harvested and disturbed forest stands: implications for forest management. Forest Ecology and Management, 158 195-221 p. LÁPOSI R, MÉSZÁROS I, VERES SZ, MILE O, BAI E (2000): A fényklíma hatásai szubmontán bükkös fajok fotoszintézis-ökofiziológiai sajátosságaira. - In: Acta biologica Debrecina. Supplementum oecologica hungarica, ISSN 0236-8684. 11(1) 259. p. LEVIA D.F., FROST E.E. (2003): A review and evaluation of stemflow literature in the hydrologic and biogeochemical cycles of forested and agricultural ecosystems. Journal of Hydrology, 274 (1–4) 1–29. p. LLORENS P., DOMINGO F. (2007): Rainfall partitioning by vegetation under Mediterranean conditions. A review of studies in Europe. Journal of Hydrology, 335 37– 54. p. LONDO, M. VLEESHOUWERS, L., DEKKER, J., DE GRAAF, H. (2001): Energy farming in Dutch desiccation abatement areas: yields and bene ts compared to grass cultivation. Biomass and Bioenergy, 20 337–350. p. LOUSTAU D., BERBIGIER P., ROUMAGNAC P., ARRUDA-PACHECO C., DAVID J.S., FERREIRA M.I., PEREIRA J.S., TAVARES R. (1996): Transpiration of a 64-year-old maritime pine stand in Portugal. 1. Seasonal course of water flux through maritime pine. Oecologia, 107, 33–42. p. LOUSTAU D., DOMEC J.C., BOSC A. (1998): Interpreting the variation in xylem sap flux density within the trunk of maritime pine (Pinus pinaster Ait.): application of a model for calculating water flows at tree and stand levels. Ann. Sci. For., 55 29–46. p. MADSEN P. (1995): Effects of soil water content, fertilization, light, weed competition and seedbed type on natural regeneration of beech (Fagus sylvatica L.). Forest Ecology and Management, 72 251-264. p. MADSEN, P. (1994): Growth and survival of Fagus sylvatica seedlings in relation to light intensity and soil water content. Scandinavian Journal of Forest Research, 9 316-322. p. MADSEN, P., LARSEN, J.B. (1997): Natural regeneration of beech (Fagus sylvatica L. ) with respect to canopy density, soil moisture and soil carbon content. Forest Ecology and Management, 97 95-105. p. MÁJER, A (1982): A bükkösök makktermésének időszakossága. Erdő, 31 388–392. MÁRKUS, L ÉS MÁTYÁS, V (1966): A bükkmakk termésbiológiájának ismeretéhez. Erdészeti Kutatások, 62 177–193. p. MAROSI S. & SOMOGYI S. (1990a): Magyarország kistájainak katasztere. I. MTA Földrajztudományi Kutató Intézet, Budapest.

102

MAROSI S. & SOMOGYI S. (1990b): Magyarország kistájainak katasztere. II. MTA Földrajztudományi Kutató Intézet, Budapest. p. 755. MÁTYÁS CS. (SZERK.) (1996): Erdészeti ökológia. Mezőgazda Kiadó. Budapest. MÁTYÁS, V (1965): Ökológiai megjegyzések a tölgy és a bükk termésének időszakosságához. Erdészeti Kutatások, 61 99–121. p. MCCARTHY, J (2001): Gap dynamics of forest trees: A review with particular attention to boreal forests. Environmental Reviews, 9: 1-59. p. MCGUIRE J.P., MITCHELL R.J., MOSER E.B., PECOT S.D., GJERSTAD D.H., HEDMAN C.W. (2001): Gaps in a gappy forest: plant recources, longleaf pine regeneration, and understorey response to tree removal in longleaf pine savannas. Can.J.For.Res., 31 765778. p. megtelepedésére szubmontán bükkösben. OTDK dolgozat, ELTE. MEIRESONNE L., SAMPSON D.A., KOWALSKI A.S., JANSSENS I.A., NADEZHDINA N., CERMÁK J., VAN SLYCKEN J., CEULEMANS R. (2003): Water flux estimates from a Belgian Scots pine stand: a comparison of different approaches. Journal of Hydrology, 270 230–252. p. MIHÓK B (2007): Lékek fénymintázata és növényzeti regenerációja bükkös állományokban. Doktori értekezés. Budapest. MILNE R., DEANS J.D., FORD E.D., JARVIS P.G., LEVERENZ J., WHITEHEAD D. (1985): A comparison of two methods of estimating transpiration rates from a Sitka spruce plantation. Boundary-Layer Meteorology, 32 155–175. p. MINCKLER L.S., WOERHEIDE J.D. (1965): Reproduction of hardwoods 10 years after cutting as affected by site and opening size. Journal of Forestry, 64 103-107. p. MORECROFT MD, TAYLOR ME, OLIVER HR (1998): Air and soil microclimates of deciduous woodland compared to an open site. Agricultural and Forest Meteorology, 90 141156. p. MUALEM Y. (1976) A new model predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media. Water Resour. Res. 12 513–522. p. MUCSI L. (2004): Műholdas távérzékelés. Libellus kiadó, Szeged. p.238. MUSCOLO A., SIDARI M., MERCURIO R. (2007): Influence of gap size on organic matter decomposition, microbial biomass and nutrient cycle in Calabrian pine (Pinus laricio, Poiret) stands. Forest Ecology and Management, 242 412–418. p. MYNENI R.B., WILLIAMS D.L. (1994): On the relationship between FAPAR and NDVI. RemoteSensing of Environment, 49 200–211. p. NEMES A. (2003): Multi-scale hydraulic pedotransfer functions for Hungarian soil. (Doctoral thesis) Wageningen. Wageningen Univ. 143 p. OAKLAND T., RYDGREN K., HALVORSEN OKLAND R., STORAUNET K.O., ROLSTAD J. (2002): Variation in environmental conditions, understorey species number, abundance and composition among natural and managed Picea abies forest stands. Forest Ecology and Management, 177 17-37. p. OKLAND R.H., EILERTSEN O. (1993): Vegetation-environment relationships of boreal coniferous forests in the Solhomfjell area. J. Veg.Sci., 3 279-284. p. OKLAND T. (1990): Vegetational and ecological monitoring of boreal forests in Norway. I. Rausjomarka in Akershus county, SE Norway. Sommerfeltia 10. 1-52. p. ONSET COMPUTER CO. (1998): HOBO H8 Pro Series User’s Manual. ONSET COMPUTER CO. (2001): Data Logging Rain Gauge Manual. OR D., WRAITH J.M. (1999): Temperature effects on soil bulk dielectric permittivity measured by time domain reflectometry: a physical model. Water Resour. Res. 35 (2) 371– 383. p. OSTERTAG R. (1998): Belowground effects of canopy gaps in a tropical wet forest. Ecology 79 (4) 1294-1304. p.

103

PALIK B.J., MITCHELL R.J., HOUSEAL G., PEDERSON N. (1997): Effects of canopy structure on resource availability and seedling responses in a longleaf pine ecosystem. Can.J.For.Res. 27 1458-1464. p. PANNATIER, Y. (1996): VARIOWIN: Software for Spatial Data Analysis in 2D. SpringerVerlag, New York, NY. PAPP, L (1954): A tarvágás hatása az erdő mikroklímájára. Erdészeti Kutatások, 1 45-54. p. PHILLIPS, D L ÉS SHURE, D J (1990): Patch-Size Effects on Early Succession in Southern Appalachian Forests. Ecology, 71 204-212. p. PINTÉR K., NAGY Z., BARCZA Z., BALOGH J., CZÓBEL SZ., FÓTI SZ., WEIDINGER T., TUBA Z. (2007): Az ökoszisztéma-léptékű fotoszintetikus co2-asszimiláció és légzés sajátosságai mérsékelt övi gyepekben. Magyar Tudomány 2007/10. PORTE A., HUARD F., DREYFUS P. (2004): Microclimate beneath pine plantation, semimature pine plantation and mixed broadleaved-pine forest. Agricultural and Forest Meteorology, 126 175–182. p. POULSON, T L ÉS PLATT, W J (1989): Gap Light Regimes Influence Canopy Tree Diversity. Ecology, 70 553-555. p. PRESCOTT, C.E. (2002): The influence of the forest canopy on nutrient cycling. Tree Physiology 22: 1193-1200. p. RAJKAI K, STANDOVÁR T. (2006) Mért és becsült vízforgalmi jellemzők kocsánytalan tölgyes eltérő aljnövényzetű termőhelyein. In: Kalapos T. (szerk.) Jelez a flóra és a vegetáció. A 80 éves Simon Tibort köyzöntjük. Scientia, Budapest. 139-150. p. RAJKAI K. (2001): Modellezés és modellhasználat a talajtani kutatásban. Agrokémia és Talajtan, 50 (3-4) 469-508. p. RAJKAI K. (2004): A víz mennyisége, eloszlása és áramlása a talajban. MTA TAKI, Budapest. RAJKAI K. (2008): The Role of Soil in Bioclimatology – A Review. Soil & Water Research. 3Special Issue (1) S30–S41. p. RAJKAI K., B.E. RYDÉN (1992): Measuring areal soil moisture distribution by the TDR method. Geoderma, 52 73-85. p. RAJKAI K., VÁRALLYAY GY. (1992) Estimating soil water retention from simpler properties by regression techniques. In M. Th. van Genuchten, F.J. Leij, and L. J. Lund (eds.) Proc. Int. Workshop on Indirect Methods for Estimating the Hydraulic Properties of Unsaturated Soils. University of California, Riverside, CA. p. 417-426. RAJKAI, K., ZSEMBELI, J., BLASKÓ, L., VÁRALLYAY, GY. (1993): Use of tension infiltrometer and water retention characteristics in the assessment of soil structure. International Agrophysics, 7 141-154. p. RANA G., KATERJI N. (2000) Measurement and estimation of actual evapotranspiration in the field under Mediterranean climate: a review. European Journal of Agronomy, 13 125–153. p. REYNOLDS S.G. (1970): The gravimetric method of soil moisture determination, III: An examination of factors influencing soil moisture variability, Journal of Hydrology, 11 288– 300. p. RICKLEFS, R E (1977): Environmental Heterogeneity and Plant Species-Diversity Hypothesis. American Naturalist, 111: 376-381. p. RITTER E., DALSGAARDA L., EINHORN K.S. (2005): Light, temperature and soil moisture regimes following gap formation in a semi-natural beech-dominated forest in Denmark. Forest Ecology and Management, 206 15–33. p. RITTER E., VESTERDAL L. (2006): Gap formation in Danish beech (Fagus sylvatica) forests of low management intensity: soil moisture and nitrate in soil solution. European Journal of Forest Research, 125 139-150. p. ROBINSON M., DEAN T.J. (1993): Measurement of near surface soil water content using a capacitance probe. Hydrological Processes, 7 77–86. p. 104

ROBINSON PJ, HENDERSON H.G. (1992) Precipitation events in the south-east USA. In J Climatology, 12 701-720. p. RODRIGUEZ-CALCERRADA J., PARDOS J.A., GIL L., ARANDA I. (2008): Ability to avoid water stress in seedlings of two oak species is lower in a dense forest understory than in a medium canopy gap Forest Ecology and Management, 255 421–430. p. ROUSE, J.W., HAAS, R.H., SCHELL, J.A., DEERING, D.W., HARLAN, J. C. (1974): Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Green Wave Effect) of Natural Vegetation. NASA/GSFC Type III Final Report, Greenbelt, MD. 371. p. RUELLE P., LAURENT J.P. (2008): Field Estimation of Soil Water Content. IAEA, Vienna, 2008. RUNKLE J. R. (1985): Disturbance regimes in temperate forests. in: Pickett S.T.A.White, P S (eds). The ecology of natural disturbance and patch dynamics. Academic Press, San Diego, California. RUNKLE, J R (1982): Patterns of Disturbance in Some Old-Growth Mesic Forests of Eastern North-America. Ecology, 63 1533-1546. p. SARWAR, A., BASTIAANSSENB, W.G.M., FEDDES, R.A. (2001): Irrigation water distribution and long-term effects on crop and environment. Agricultural Water Management, 50 125–140. p. SCHAAP M.G., BOUTEN W., VERSTRATEN J.M. (1997): Forest floor water content dynamics in a Douglas fir stand. Journal of Hydrology, 201 367-383 p. SCHMIDT W., WEITERMEIER M., HOLZAPFEL C. (1996): Vegetation dynamics in canopy gaps of a beech forest on limestone. The influence of the light gradient on species richness. Verhandlung der Gesellschaft für Ökologie, 253-258. p. SCHUMANN, M.E. - WHITE, A.S. - WITHAM, J.W. (2003): The effects of harvest-created gaps on plant species diversity, composition, and abundance in a Maine oak-pine forest. Forest Ecology and Management, 176 543-561 p. SCHUME H., JOST G., KATZENSTEINER K. (2002): Spatio-temporal analysis of the soil water content in a mixed Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.)–European beech (Fagus sylvatica L.) stand Geoderma, 1907 1– 15 p. SILBERSTEIN R.,HELD A., HATTON T., VINEY N., SIVAPALAN M. (2001) Energy balance of a natural jarrah (Eucalyptus marginata) forest in Western Australia: measurements during the spring and summer. Agricultural and Forest Meteorology, 109 79–104. p. SIMUNEK J. AND VAN GENUCHTEN, R. (2008) Modeling water flow and contaminent transport in soils and groundwater using the Hydrus computer software package. Hydrus Course Manual, Riverside, USA. SINGH R., VAN DAM J.C., FEDDES R.A. (2006) Water productivity analysis of irrigated crops in Sirsa district, India Agricultural Water Management, 82 253–278. p. SPIECKER H. (2003): Silvicultural management in maintaining biodiversity and resistance of forests in Europe—temperate zone. Journal of Environmental Management, 67 55–65. p. STANDOVÁR T. ÉS RAJKAI K. (1994): Herbs as soil moisture indicators within a sessile oak stand. Abstracta Botanica, 18: 71-78. p. STANDOVÁR T., PRIMACK R.B. (2001): A természetvédelmi biológia alapjai. Nemzeti Tankönyvkiadó Rt. STANGL R., BUCHAN G.D., LOISKANDL W. (2009) Field use and calibration of a TDRbased probe for monitoring water content in a high-clay landslide soil in Austria. Geoderma, In Press. STEFANOVITS P., FILEP GY., FÜLEKY GY. (1999): Talajtan. Mezőgazda Kiadó. STRIBLEY G.H., ASHMORE M.R. (2002): Quantitative changes in twig growth pattern of young woodland beech (Fagus sylvatica L.) in relation to climate and ozone pollution over 10 years. Forest Ecology and Management, 157 191–204. p.

105

SUMNER D.M., JACOBS J.M. (2005) Utility of Penman–Monteith, Priestley–Taylor, reference evapotranspiration, and pan evaporation methods to estimate pasture evapotranspiration Journal of Hydrology, 308 81–104. p. SZODFRIDT, I. (1996): Az erdő és talaja. In: Erdészeti ökológia (szerk.: Mátyás, Cs.). p.258. SZWAGRZYK J., SZEWCZYK J., BODZIARCZYK J. (2001) Dynamics of seedling banks in beech forest: results of a 10-year study on germination, growth and survival. Forest Ecology and Management, 141 237-250. p. TEDESCHI, A., MENENTI, M. (2002): Simulation studies of long-term saline water use: model validation and evaluation of schedules. Agricultural Water Management, 54 123-157. p. THANAPAKPAWIN P., RICHEY J., THOMAS D., RODDA S.,CAMPBELL B., LOGSDON M. (2006): Effects of landuse change on the hydrologic regime of the Mae Chaem river basin, NW Thailand. Journal of Hydrology, 334 215– 230. p. TOPP G.C., DAVIS J.L. (1985): Measurement of soil water content using time-domain reflectometry (TDR): a field evaluation. Soil Sci. Soc. Am. J., 49 19-24. p. TOPP G.C., DAVIS J.L., ANNAN A.P. (1980) Electromagnetic determination of soil water content: measurement in coaxial transmission lines. Water Resour. Res., 16 574-582. p. UTSET A, VELICIA H, DEL RI´O B, MORILLO R, CENTENO JA, MARTI´NEZ JC. (2007) Calibrating and validating an agrohydrological model to simulate sugarbeet water use under Mediterranean conditions. Agricultural water management, 94 11–21. p. VALLÉ B.L., PASTERNACK G.B. (2002) TDR measurements of hydraulic jump aeration in the South Fork of the American River, California. Geomorphology, 42 153– 165. p. VAN DAM J (1997): SWAP users manual. Technical documents of the Wageningen Agricultural University, Wageningen, The Netherlands. VAN DAM J.C. (2000) Field-scale water flow and solute transport. SWAP model concepts, parameter estimation and case studies. Doctoral Thesis Wageningen University. VAN DER MEER P.J., DIGNAN P. (2007): Regeneration after 8 years in artificial canopy gaps in Mountain Ash (Eucalyptus regnans F. Muell.) forest in south-eastern Australia. Forest Ecology and Management 244 102–111. p. VAN DER SALM C, VAN DER GON HD, WIEGGERS R, BLEEKER A, VAN DEN TOORN A (2006): The effect of afforestation on water recharge and nitrogen leaching in The Netherlands. Forest Ecology and Management 221 170–182. p. VAN GENUCHTEN M.TH. (1980) A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 44 892–898. p. VAN GENUCHTEN, M.TH., LEIJ, F.J. AND YATES, S.R. (1991): The RETC code for quantifying the hydraulic functions of unsaturated soils. U.S. Environmental Protections Agency, Ada, Oklahoma. VÁRALLYAY GY. (1973a): A talajok nedvességpotenciálja és új berendezés annak meghatározására az alacsony (atmoszféra alatti) tenziótartományban. Agrokémia és Talajtan, 22, 1-22. p. VÁRALLYAY GY. (1973b): Berendezés bolygatatlan szerkezetű talajoszlopok hidraulikus vezetőképességének meghatározására. Agrokémia és Talajtan, 22, 23-38. p. VÁRALLYAY GY. (1985): Magyarország talajainak vízháztartási és anyagforgalmi típusai. Agrokémia és Talajtan, 34. 267–298. p. VÁRALLYAY GY. (2002): A mezőgazdasági vízgazdálkodás talajtani alapjai. Egyetemi jegyzet. Budapest. p. 110 VÁRALLYAY GY., FARKAS CS. (2008) A Klímaváltozás várható hatási Magyarország talajaira. In: Klímaváltozás: környezet–kockázat–társadalom. Budapest: Szaktudás Kiadó Ház. 91–129. p. VÁRALLYAY GY., RAJKAI K. (1987): Soil moisture content and moisture potential measuring techniques in Hungarian soil surveys. Proceedings of International Conference on

106

Measurement of Soil and Plant Water Status. Vo.I. pp. 183-184. July 6-10. 1987. Logan, Utah. VÁRALLYAY GY., SZÜCS L., RAJKAI K., ZILAHY P., MURÁNYI A. (1980): Magyarországi talajok vízgazdálkodási tulajdonságainak kategória rendszere és 1:100 000 méretarányú térképe. Agrokémia és Talajtan, 29 77–112. p. VAZIFEDOUST M., VAN DAM, J.C., FEDDES R.A., FEIZI M. (2008): Increasing water productivity of irrigated crops under limited water supply at field scale Agricultural water management, 95 89–102. p. VEENENDAL, E.M., SWAINE, M.D., AGYEMAN, V.K., BLAY, D., ABEBRESE, I.D., MULLINS, C.E. (1996): Differences in plant and soil water relations in and around a forest gap in West Africa during the dry season may influence seedling establishment and survival. J. Ecol., 83, 83–90. p. WAHL N.A., BENS O., SCHAFER B., HÜTTL R.F. (2003): Impact of changes in land-use management on soil hydraulic properties: hydraulic conductivity, water repellency and water retention Physics and Chemistry of the Earth, 28 1377–1387. p. WALKER J.P., WILLGOOSE G.R., KALMA J.D. (2004): In situ measurement of soil moisture: a comparison of techniques. Journal of Hydrology, 293 85–99. p. WANG K.Y., KELLOMAKI S., ZHA T., PELTOLA H. (2004): Seasonal variation in energy and water fluxes in a pine forest: an analysis based on eddy covariance and an integrated model. Ecological Modelling, 179 259–279. p. WELANDER N.T., OTTOSSON B. (1998) The influence of shading on growth and morphology in seedlings of Quercus robur L. and Fagus sylvatica L. Forest Ecology and Management, 107 117–126. p. WENDROTH O., POHLA W., KOSZINSKIA S., ROGASIKA H., RITSEMA C.J., NIELSEN D.R. (1999) Spatio-temporal patterns and covariance structures of soil water status in two Northeast-German field sites. Journal of Hydrology, 215 38–58. p. WESTERN A.W., BLÖSCHL G., GRAYSON R.B. (2005) Geostatistical characterization of soil moisture patterns int he Tarrawarra catchment. Journal of Hydrology, 205 20-37. p. WHITMORE T.C. (1989): Canopy Gaps and the 2 Major Groups of Forest Trees. Ecology, 70 536-538. p. WILCZYNSKI C.J., PICKETT S.T.A. (1993) Fine root biomass within experimental canopy gaps: evidence for a belowground gap. J. Veg. Sci., 4 571–574. WILSON K. B., HANSON P. J, MULHOLLAND P. J., BALDOCCHI D. D., WULLSCHLEGER S. D. (2001): A comparison of methods for determining forest evapotranspiration and its components: sap-flow, soil water budget, eddy covariance and catchment water balance. Agricultural and Forest Meteorology, 106 153–168. p. WÖSTEN, J. H., FINKE, P. A., JANSEN, M. J. (1995): Comparison of class and continuous pedotransfer functions to generate soil hydraulic characteristics. Geoderma, 66 227 - 237. p. ZHUA, J., MATSUZAKIB, T., LEEA, F., GONDA, Y. (2003): Effect of gap size created by thinning on seedling emergency, survival and establishment in a coastal pine forest. Forest Ecology and Management, 182 339–354. p. ZIRLEWAGEN, D., VON WILPERT, K. (2001): Modeling water and ion fluxes in a highly structured, mixed-species stand. Forest Ecology and Management, 143 27-37. p.

107

M2. melléklet A szurdokpüspöki gyep gyakoribb növényfajai

Festuca pseudovina Carex cariophyllea Poa pratensis Achillea pannonica Galium verum Filipendula vulgaris Rosa canina Trifolium repens Trifolium pratense Plantago lanceolata Fragaria vesca Lotus corniculatus Thymus glabrescens Crepis setosa Medicago lupulina Pyrus pyraster Centaurea sp. Lathyrus nissolia Verbascum phoeniceum Prunella vulgaris Potentilla argentea

108

M3. melléklet A bugaci gyep gyakoribb növényfajai

Festuca ovina Carex stenophylla Medicago lupulina Cerastium semidecandrum Elymus repens Poa pratensis Achillea setacea Litospermum arvense Medicago minima Geranium pusillum Galium verum Vicia sativa Poa bulbosa Viola kitaibelana Alyssum alyisoides Melandrium album Draba nemorosa Dactylis glomerata Veronica austriaca Erodium cicutarium Holosteum umbellatum Veronica triphyllos Taraxacum officinale Botriochloa ischeamum Lamium purpureum Eryngium campestre Convolvulus arvensis

109

Talajnedvességtartalom (V/V%)

M4. melléklet A kis és a nagy lék felső 10 cm-es talajrétegének transzektek menti talajnedvesség-tartalma 60

Állomány

Lék

39,12

44,42

Állomány

50 40 30 20 10

37,77

0 -30

-20

-10

0

10

20

30

Távolság a lék közepétől (m)

A kis lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2001.10.04-én a szintvonal irányú transzekt mentén Állomány

Lék

Állomány

50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60 40 30 20 10

17,53

28,27

21,20

0 -30

-20

-10

0

10

20

60

Állomány

30 20 10

17,31

28,25

19,23

0 -30

30

Lék

Állomány

50 40

-20

-10

0

10

20

30

Távolság a lék közepétől (m)

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

Állomány

50

50

Állomány

Lék

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

A kis lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2001.10.17-én a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén 40 30 20 10

30,42

0 -30

-20

30,41 -10

0

29,39 10

20

Lék

Állomány

Állomány

40 30 20 10

31,39

28,11

30,41

0

30

-30

Távolság a lék közepétől (m)

-20 -10 0 10 20 Távolság a lék közepétől (m)

a.

30

b.

A kis lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002.04.19-én a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén Állomány

Lék

60

Állomány

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60 50 40 30 20 10

38,12

37,80

37,80

50

Állomány

Lék

Állomány

34,64

41,87

39,97

40 30 20 10 0

0 -30

-20

-10

0

10

20

30

-30

-20

-10

0

10

20

30

Távolság a lék közepétől (m)

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

A kis lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002.05.08-án a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén

110

Lék

Állomány

50

60

Állomány

Talajnevdességtartalom (V/V%)

Talajnevdességtartalom (V/V%)

60 40 30 20 10

30,15

0 -30

-20

40,61 -10

0

30,36 10

20

Lék

Állomány

50

Állomány

40 30 20 10

44,01

30,26

33,91

0 30

-30

-20

Távolság a lék közepétől (m)

-10

0

10

20

30

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

A kis lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002.06.05-én a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén 60 50 40 30 20 10 0

Állomány

Lék

23,88 -20

27,81 -10

0

10

Távolság a lék közepétől (m)

A nagy lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2001. 11.22-én a lejtő irányú transzekt mentén

50

Állomány

60

Állomány

Lék

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60 40 30 20 10

33,93

32,96

30,55

0

50

Állomány

Lék

Állomány

32,50

33,96

31,99

40 30 20 10 0

-40

-20

0

20

40

60

-60

Távolság a lék közepétől (m)

-40

-20

0

20

40

60

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

A nagy lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002. 04.18-án a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén Lék

Állomány

50

60

Állomány

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60 40 30 20 10

31,55

39,35

35,82

0

50

Állomány

Lék

34,99

39,24

Állomány

40 30 20 10

37,00

0 -60

-40

-20

0

20

40

60

Távolság a lék közepétől (m)

-60

-40

-20

0

20

40

60

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

A nagy lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002.05.07-én a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén

111

Lék

Állomány

50

60

Állomány

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60 40 30 20 10

25,74

0 -60

-40

39,49 -20

0

23,12 20

40

50

Állomány

Lék

Állomány

26,32

37,65

27,10

40 30 20 10 0

60

80

Távolság a lék közepétől (m)

-60

-40

-20

0

20

40

60

Távolság a lék közepétől (m)

a.

b.

A nagy lék felső 10 cm-es talajrétegének nedvességtartalma 2002.05.28-án a szintvonal (a.) és a lejtő irányú (b.) transzekt mentén

112

M5. melléklet. A királyréti mintaterületen regisztrált növényfajok Kis lék Atropa belladonna Bilderdykia dumetorum Carex pilosa Carex remota Cephalantera rubra Circaea lutetiana Cirsium arvense Clematis vitalba Epilobium montanum Fagus sylvatica Fragaria vesca Fraxinus excelsior Geranium robertianum Lactuca serriola Moehringia trinervia Mycelis muralis Poa nemoralis Rubus idaeus Salix caprea Scrophularia nodosa Tilia platypyhyllos Urtica dioica

Nagy lék

Amaranthus sp. Atropa belladonna Bilderdykia dumetorum Calamagrostis epigeios Campanula trachelium Carduus sp. Carex remota Chenopodium sp. Circaea lutetiana Cirsium arvense Dryopteris filix-mas Epilobium montanum Erigeron canadensis Fagus sylvatica Fragaria vesca Galium aparine Geranium robertianum Hypericum perforatum Impatiens noli-tangere Lactuca serriola Lapsana communis Luzula luzuloides Mentha sp. Moehringia trinervia Mycelis muralis Poa nemorosa Rubus idaeus Salix caprea Sambucus nigra Scrophularia nodosa Senecio vulgaris Stachys sylvatica Taraxacum officinalis Urtica dioica Verbascum phlomoides Veronica officinalis

113

M6. melléklet. A SWAP modellben használt HLIM paraméterek

Paraméter

Paraméter leírása

jele

Paraméter értéke

HLIM1

Vízpotenciál, amely alatt a gyökerek vízfelvétele megindul

-2.5

HLIM2U

Vízpotenciál, amely alatt az optimális vízfelvétel megindul a

-10.0

felső talajrétegből HLIM2L

Vízpotenciál, amely alatt az optimális vízfelvétel megindul az

-10.0

összes alsóbb talajrétegből HLIM3H

Vízpotenciál, amely alatt a gyökerek már nem képesek

-10000.0

optimális vízfelvételre, magas potenciális ET-nál HLIM3L

Vízpotenciál, amely alatt a gyökerek már nem képesek

-10000.0

optimális vízfelvételre, alacsony potenciális ET-nál HLIM4

Vízpotenciál, amely alatt a gyökerek nem képesek vízfelvételre (hervadáspont)

114

-36000.0

M7. melléklet. A mátrai gyep és erdő, és a bugaci gyep vizsgált talajrétegeinek térfogattömeg (TT(%)), Arany-féle kötöttség (KA), homok-, iszap-, agyag-, és humusztartalom adatai.

Mátra

Bugac

Mélység Gyep (cm) /erdő Gyep 0-10 Erdő Gyep 10-20 Erdő Gyep 20-40 Erdő Gyep 40-60 Erdő Gyep 60-80 Erdő Erdő 80-100 Gyep 0-10 Gyep 10-20 Gyep 30-50

TT (%) 1,18 1,26 1,49 1,33 1,48 1,45 1,08 1,08 1,34

Homok (%) 7,4 4,0 2,1 2,6 2,0 0,3 10,7 3,7 7,1 3,2 3,2 78,53 84,73 92,67

KA 43 75 57 75 66 72 74 75 76 73 71 -

115

Iszap (%) 58,2 44,6 52,6 39,6 46,9 51,0 39,7 43,1 36,6 40,0 39,9 8,63 6,00 2,93

Agyag (%) 34,6 51,4 45,3 57,8 51,3 49,0 49,5 53,3 56,3 56,8 56,8 12,83 9,27 4,4

Humusz (%) 2,66 3,40 1,.5 1,64 0,93 1,32 1,22 0,73 1,12 0,73 0,79 2,56 2,56 0,44

M8. melléklet A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai mintaterületen.

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai talaj vizsgált rétegeiben 2005-ben: Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

2005

40 30 20

SWAP (1-5 cm) mért (3 cm) ±3

10 0 11. 9.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50 40

2. 17.

12. 14.

3. 24.

9. 5.

12. 14.

3. 24.

9. 5.

12. 14.

3. 24.

9. 5.

12. 14.

3. 24.

30 20

SWAP (6-10cm) mért (8 cm) ±3

10 11. 9. 50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

9. 5.

2005

0

2. 17.

5. 28.

2005

40 30 20

SWAP (12-16 cm) mért (14 cm) ±3

10 0 11. 9.

50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

5. 28.

2. 17.

5. 28.

2005

40 30 20 10 0 11. 9.

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3 2. 17.

5. 28.

116

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3

50 40 30 20 2003

10

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

50

2003

40 30 20

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

2. 1.

0

3. 1.

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3

10

1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

2. 1.

0 1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai talaj vizsgált rétegeiben, 2003-ban a 2005-ös évre végzett kalibráció beállításaival:

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3

50 40 30 20 2003

10

8. 1.

9. 1.

10. 1.

11. 1.

12. 1.

8. 1.

9. 1.

10. 1.

11. 1.

12. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

50

2003

40 30 20

117

7. 1.

6. 1.

5. 1.

2. 1.

0

4. 1.

10

3. 1.

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3

1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

2. 1.

0 1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai talaj vizsgált rétegeiben, a holtvíztartalmat 23 V/V%-ra (4%-kal) csökkentve, 2003-ban:

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai talaj vizsgált rétegeiben 2004-ben a 2005-ös évre végzett kalibráció bemeneti adataival, és a holtvíztartalmat 23 V/V%-ra csökkentve: Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

2004

40 30 20

SWAP (1-5 cm) mért (3 cm) ±3

10 0 10. 6.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

4. 23.

8. 1.

11. 9.

2. 17.

2004

40 30 20

SWAP (1-5 cm) mért (3 cm) ±3

10 0 10. 6.

50 Talajnedvességtartalom (V/V%)

1. 14.

pF4,2 = 26,57 V/V%

1. 14.

4. 23.

pF4,2 = 23 V/V% 8. 1.

11. 9.

2. 17.

2004

40 30 20

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3

10

pF4,2 = 26,57 V/V%

0 10. 6.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

1. 14.

4. 23.

8. 1.

11. 9.

2. 17.

2004

40 30 20 10

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3

pF4,2 = 23 V/V%

0 10. 6.

1. 14.

4. 23.

118

8. 1.

11. 9.

2. 17.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60

2004

50 40 30

SWAP (12-16 cm) mért (14 cm) ±3

20 10 0 10. 6.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

60

1. 14.

11. 9.

2. 17.

40 30 SWAP (12-16 cm) mért (14 cm) ±3

20 10 10. 6. 50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

8. 1.

2004

50

0

40

1. 14.

4. 23.

pF4,2 = 23 V/V% 8. 1.

11. 9.

2. 17.

2004

30 20

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3

10 0 10. 6. 50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

4. 23.

pF4,2 = 26,57 V/V%

40

1. 14.

4. 23.

pF4,2 = 26,57 V/V% 8. 1.

11. 9.

2. 17.

2004

30 20 10

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3

pF4,2 = 23 V/V%

0 10. 6.

1. 14.

4. 23.

119

8. 1.

11. 9.

2. 17.

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a mátrai talaj vizsgált rétegeiben 2006-ban a 2005-ös évre végzett kalibráció bemeneti adataival, és a holtvíztartalmat 23 V/V%-ra csökkentve:

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

2006

40 30 20

SWAP (1-5 cm) mért (3 cm) ±3

10 0 11. 26.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

3. 6.

pF 4,2 = 26,57 V/V% 6. 14.

9. 22.

12. 31.

2006

40 30 20

SWAP (1-5 cm) mért (3 cm) ±3

10 0 11. 26.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

6. 14.

9. 22.

12. 31.

2006

40 30 20 10 0 11. 26.

50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

3. 6.

pF 4,2 = 23 V/V%

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3 3. 6.

6. 14.

pF 4,2 = 26,57 V/V% 9. 22.

12. 31.

2006

40 30 20 10 0 11. 26.

SWAP (6-10 cm) mért (8 cm) ±3 3. 6.

6. 14.

120

pF 4,2 = 23 V/V% 9. 22.

12. 31.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

2006

40 30 20

SWAP (12-16 cm) mért (14 cm) ±3

10 0 11. 26.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

50

3. 6.

12. 31.

40 30 20

SWAP (12-16 cm) mért (14 cm) ±3

10 11. 26.

50 Talajnedvességtartalom (V/V%)

9. 22.

2006

0

3. 6.

6. 14.

pF 4,2 = 23 V/V% 9. 22.

12. 31.

2006

40 30 20

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3

10 0 11. 26. 50

Talajnedvességtartalom (V/V%)

6. 14.

pF 4,2 = 26,57 V/V%

3. 6.

6. 14.

pF 4,2 = 26,57 V/V% 9. 22.

12. 31.

2006

40 30 20 10 0 11. 26.

SWAP (18-22 cm) mért (20 cm) ±3 3. 6.

6. 14.

121

pF 4,2 = 23 V/V% 9. 22.

12. 31.

11. 1.

9. 1.

11. 1.

9. 1.

11. 1.

2005

2006

11. 1.

7. 1.

5. 1.

122

2004

9. 1.

7. 1. 7. 1.

5. 1.

1. 1. 1. 1.

PET ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

2003

9. 1.

7. 1.

3. 1.

5. 1. 5. 1.

1. 1.

3. 1.

1200 1000 800 600 400 200 0

PET ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

3. 1.

ET (mm)

1200 1000 800 600 400 200 0

PET ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

3. 1.

ET (mm)

1200 1000 800 600 400 200 0

PET ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

1. 1.

ET (mm)

1400 1200 1000 800 600 400 200 0

ET (mm)

M9. A mátrai potenciális evapotranszspiráció (PET), a SWAP modell által szimulált (ET, SWAP) és az eddy kovariancia módszerrel meghatározott aktuális evapotranszspiráció (ET, eddy) kumulatív görbéje a négy vizsgált évben. 2003-ban a mért ET görbét a májusig szimulált görbéhez illesztettem, mivel addig nem volt mérés.

M10. melléklet A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a bugaci mintaterületen.

dec. 1.

nov. 1.

okt. 1.

szept. 1.

10 cm

aug. 1.

máj. 1.

ápr. 1.

márc. 1.

febr. 1.

júl. 1.

SWAP mért ±3

2003

jún. 1.

40 35 30 25 20 15 10 5 0

jan. 1.

Talajedvesség-tartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 10 cm-es talajrétegben 2003-ban:

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 10 cm-es talajrétegben 2004-ben:

11. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

mért

9. 1.

SWAP ±3

2004

1. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

35 30 25 20 15 10 5 0

SWAP (3cm) -5

30 25

mért (3cm) +5

20 15 10 5

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

0

1. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 3 cm-es talajrétegben 2005-ben:

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 10 cm-es talajrétegben 2005-ben:

123

11. 1.

9. 1.

mért (10cm) 2.5

7. 1.

5. 1.

3. 1.

1. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

SWAP (10cm) -2.5

35 30 25 20 15 10 5 0

SWAP (30cm) -2.5

25 20

mért (30cm) 2.5

15 10 5

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

0

1. 1.

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 30 cm-es talajrétegben 2005-ben:

szept. 1.

júl. 1.

máj. 1.

SWAP (10cm) mért (10cm) ±3

124

szept. 1.

júl. 1.

máj. 1.

márc. 1.

2006

nov. 1.

márc. 1.

jan. 1. 35 30 25 20 15 10 5 0

nov. 1.

SWAP (3cm) mért (3cm) ±3

2006

30 25 20 15 10 5 0

jan. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Talajnedvesség-tartalom (V/V%)

A mért és a szimulált talajnedvesség-dinamika a 10 cm-es talajrétegben 2006-ban:

125

nov. 1.

2006

szept. 1.

júl. 1.

máj. 1.

márc. 1.

jan. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

30 25 20 15 10 5 0 SWAP (30cm) mért (30cm) ±3

ET, SWAP (mm)

11. 1.

9. 1.

7. 1.

2004

PET

ET, SWAP (mm)

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

1. 1.

ET, eddy (mm)

1000

ET (mm)

5. 1.

ET, eddy (mm)

3. 1.

900 800 700 600 500 400 300 200 100 0

2003

PET

1. 1.

ET (mm)

1200 1000 800 600 400 200 0

ET (mm)

M11. melléklet A bugaci potenciális evapotranszspiráció (PET), a SWAP modell által szimulált (ET, SWAP) és az eddy kovariancia módszerrel mért aktuális evapotranszspiráció (ET, eddy) kumulatív görbéje a négy vizsgált évben.

PET 2005 ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

800 600 400 200

1000 600

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

PET ET, SWAP (mm) ET, eddy (mm)

800

2006

400 200

126

11. 1.

9. 1.

7. 1.

5. 1.

3. 1.

0 1. 1.

ET (mm)

3. 1.

1. 1.

0

M12. melléklet. Az evapotranszspiráció és a talajnedvesség-tartalom időbeli mintázata Szurdokpüspökiben és Bugacon 2003-tól 2006-ig. Evapotranszspiráció (mm/nap)

5

Szurdokpüspöki

2003

Bugac

4 3 2 1

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

1. 1.

0

40

Szurdokpüspöki

2003

30

Bugac

20 10 12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

0 1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Az evapotranszspiráció éves dinamikája 2003-ban a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak közötti időszakokban voltak a fő eltéréseket a két gyep között.

A talajnedvesség-tartalom éves dinamikája 2003-ban a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak közötti időszakokban voltak a fő eltéréseket a két gyep között. Evapotranszspiráció (mm/nap)

6 5

Szurdokpüspöki

2004

Bugac

4 3 2 1

12 .

1.

1. 11 .

9. 1. 10 .1 .

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

1. 1.

0

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

Bugac

5. 1.

Szurdokpüspöki

4. 1.

3. 1.

2. 1.

2004

40 30 20 10 0

1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Az evapotranszspiráció éves dinamikája 2004-ben a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak közötti időszakokban voltak a fő eltéréseket a két gyep között.

A talajnedvesség-tartalom éves dinamikája 2004-ben a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak közötti időszakokban voltak a fő eltéréseket a két gyep között. 127

Evapotranszspiráció (mm/nap)

6 Szurdokpüspöki

2005

5

Bugac

4 3 2 1

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

1. 1.

0

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

Bugac

7. 1.

6. 1.

5. 1.

3. 1.

2. 1.

4. 1.

Szurdokpüspöki

2005

40 30 20 10 0 1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Az evapotranszspiráció éves dinamikája 2005-ben a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak közötti időszakokban voltak a fő eltéréseket a két gyep között.

6

Szurdokpüspöki

2006

5

Bugac

4 3 2 1

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

0

1. 1.

Evapotranszspiráció (mm/nap)

A talajnedvesség-tartalom éves dinamikája 2005-ben a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A szürke vonal a szurdokpüspöki, a fekete vonal a bugaci talajra vonatkozó hervadáspontot jelzi.

Szurdokpüspöki

50 40 30 20 10 0

Bugac

12. 1.

11. 1.

10. 1.

9. 1.

8. 1.

7. 1.

6. 1.

5. 1.

4. 1.

3. 1.

2. 1.

2006

1. 1.

Talajnedvességtartalom (V/V%)

Az evapotranszspiráció éves dinamikája 2006-ban a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A nyilak a fő eltéréseket jelzik.

A talajnedvesség-tartalom éves dinamikája 2006-ban a szurdokpüspöki és a bugaci gyepen. A szürke vonal a szurdokpüspöki, a fekete vonal a bugaci talajra vonatkozó hervadáspontot jelzi.

128

Köszönetnyilvánítás

Köszönetemet fejezem ki témavezetőimnek, Prof. Dr. Rajkai Kálmánnak és Dr. Nagy Zoltánnak a munkámhoz nyújtott szakmai és technikai segítségükért, a kutatás feltételeinek biztosításáért. Köszönöm Dr. Farkas Csillának és valamennyi kollégámnak a dolgozatom elkészüléséhez nyújtott segítségét, tanácsait. Köszönet illeti Motsai Gézánét a laboratóriumi mérésekben nyújtott segítségéért. Köszönettel tartozom a SZIE Növénytani és Ökofiziológiai Tanszék vezetőjének, Prof. Dr. Tuba Zoltánnak és munkatársainak, hogy bekapcsolódhattam kutatásaikba és használhattam a bugaci és a szurdokpüspöki mikrometeorológiai állomásaik adatait. Köszönet a Királyréti Erdészet vezetőjének, Ruff Jánosnak és munkatársainak, akik támogatják az erdészet területén a kutatási tevékenységet és nagy segítséget nyújtottak a terepi munkák lebonyolításában. Köszönöm a terepi munkákban nyújtott segítséget Kenderes Katának, Gálhidy Lászlónak, László Péternek és Koós Sándornak, és Mihók Barbarának a fény adatok előállítását. Köszönet illeti az MTA TAKI vezetőségét, Prof. Dr. Németh Tamás és Dr. Anton Attila igazgatókat, amiért kutatásaimat minden tekintetben támogatták. Hálás köszönet szüleimnek és férjemnek, akik mindenben támogattak, és a megfelelő hátteret biztosították munkámhoz. A kutatás anyagi hátterét a Nature-based Management of Beech in Europe (Nat-Man), CARBOMONT és GREENGRASS (EU FP5), az Agroökológia és KLÍMAKKT (NKFP), és a CARBOEUROPE IP (FP7) kutatási programok, és az MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet biztosította.

129