Természetvédelmi kutatások NyME EMK Növénytani és Természetvédelmi Intézet

Kutatástervezés 1. előadás

Az emberi megismerés sajátosságai Ránk hagyományozódott tudás (előny is, hátrány is) A tekintély szerepe (előny, hátrány) A hétköznapi megismerés hibái: Pontatlan megfigyelés (mi van, miért van?, szempontok) Túláltalánosítás (következtetések levonásának kényszere, nagy minta, ismétlés) Szelektív észlelés (túláltalánosítás, előítélet) Hozzáköltés (magyarázatok a váratlan eredményekre) Illogikus okoskodás („a kivétel erősíti a szabályt”?) Elfogultság Misztifikálás (megmagyarázhatatlan, tehát természetfeletti, misztikus)

Kutatás: valamely probléma megoldása hipotézis alkotással és annak induktív vagy deduktív bizonyításával. Tudományos kérdések megoldása, összefüggések feltárása érdekében folytatott tevékenység. Györffy (1968:398) szerint “a tanulmányozott tárgy teljesebb megismerésére irányuló szisztematikus intenzív vizsgálódás”

Folsont szerint “A kutatás az ismeretlen vizsgálata.” Kecső (1980:12-13) szavaival: “a tudományos általánosítás módszereit alkalmazó tudatos ismeretgyarapitási tevékenység” — illetve — “az ismeretlen megismerésére irányuló tudatos törekvés.” http://physics2.kee.hu/__Fizika/KutatasModszertan/book/p0040.htm Miért is kell kutatnunk? Az angliai boglárka lepke esete (Standovár&Primack 2001, pp:19-21.)

Dedukció: a gondolkodás a megfigyelés felé halad, azaz sejtéseket, hipotéziseket vezetünk le az elméletből Indukció: a gondolkodás a megfigyelések felől indul, azaz bizonyos megfigyelések általánosítása történik

Elméletek Empirikus Hipotézisek Általánosítások Indukció Megfigyelések Dedukció

Kutatások típusai Főtípusok Altípusok Mellék- típusok alapkutatás   alkalmazott kutatás megfigyelés esettanulmány alapállapot felmérés Biomonitor-ozás survey = vizsgálat surveylance = vizsgálat sorozat monitoring trend monitorozás hipotézis monitorozás terepi összehasonlító vizsgálatok kísérlet egyszerű kísérlet összehasonlító kísérlet terepi kísérletek laboratóriumi kísérletek modellezés taktikai modellek szimulációs modellek

Kutatástervezés lépései elővizsgálatok kérdések hipotézisek predikciók változók kiválasztása adatfelvételi módszerek adatgyűjtés adatanalízis Kutatástervezés lépései

Kutatástervezés lépései Minden mindennel összefügg, azaz az egyes lépések között visszacsatolás működik. Précsényi (1995)

A kutatásokat alaposan meg kell tervezni A kutatásokat alaposan meg kell tervezni! Pénzügyi és időbeli korlátokat előre fel kell mérni, így nem érhet minket kellemetlen meglepetés (pl. szakdolgozatnak elvállaltunk egy életművet). (Précsényi 1995) Cél, azaz konkrét elgondolás, hipotézis nélkül, ne gyűjtsünk adatokat, csak azért, hogy hátha egyszer valamire még jó lesz.

Fontos: vizsgálati objektum kiválasztása, 2. kérdések, mit lehetne vele kapcsolatban vizsgálni, 3. ne legyen antropomorf, ne magyarázzak bele dolgokat (főleg zoológusokra érvényes) 4. eredményeinket nem szabad tényként kezelni, csak megerősítik v. gyengítik a hipotéziseinket (!)

A kutatás tudományosságának feltételei Érvényesség (validitás): a kutatás valóban azt vizsgálja, ami a tárgya Megbízhatóság (reliabilitás): az ismételt vizsgálatok az eredetivel megegyező eredményt adnak Objektivitás (tárgyilagosság)

A kutatás etikai kérdései A kutatásban résztvevők kockázatát minimumra csökkenteni. A kutatásban való részvétel előnyei haladják meg a hátrányokat. A résztvevők biztonsága, jogai (adatvédelem!) Plágium Kutatási adatok meghamisítása Kedvezőtlen eredmények eltitkolása

Kutatástervezés (Précsényi 1995): A kutatás lépései: szorosan összefüggenek egymással és visszacsatolnak. elővizsgálatok: megfigyelés, irodalmazás, eszmecsere tapasztaltabb kollégákkal, témavezetővel... kérdések: (Hol? Mikor? Mennyi?leíró jellegű; Miért? Hogyan? Hipotézis tesztelő - oknyomozó), folyamatosan fogalmazódnak meg és egyre specializáltabbá válnak az előkutatások során

hipotézisek: speciális kérdések melyekhez sok elővizsgálat szükséges hipotézisek: speciális kérdések melyekhez sok elővizsgálat szükséges. Konkrét kérdésfeltevés. (nem összetévesztendő a hasonló statisztikai kifejezéssel!) biológiai értelemben legyen értelmes és tesztelhető. Egymást kizáró hipotézis párokat alkossunk, mert, ha csak egy hipotézist alkotunk, azt nehéz lesz elvetni, ha nem igaz. pl. 1. hip. adott faj szaporodásában a hím szaporodási sikere arányos a testméretével 2. hip. adott faj hímjének szaporodási sikerében a testnagyság nem játszik szerepet.

predikciók (állítások): hipotézisből logikusan következő statisztikailag tesztelhető, biológiai tartalomban értelmes állítások. Minden hipotézisből minél több predikciót igyekezzünk levonni! pl. 1.hip-ből kiindulva 1.pred. a kétszer nagyobb hímek kétszer olyan sikeresek, mint az átlagosak, azaz lineáris az összefüggés 2. pred. a kétszer nagyobb hímek négyszer sikeresebbek azaz nem lineáris az összefüggés (négyzetes) 3. pred. hímek méretével nő a territórium 4.pred. hímek testnagyságával nő az utódok felnövési esélye

változók kiválasztása a predikciók tesztelésére változók kiválasztása a predikciók tesztelésére. Csak a predikciók tesztelésével közvetlenül összefüggő változókat mérjük! A mért változókat minél előbb értékeljük, hogy pontosabb képet kapjunk a hipotézisekről! pl. 1. változó hímek testmérete, 2. változó a hímek szaporodási sikere

adatfelvételi módszerek (mérési pontosság megválasztása), sztenderdizálni kell a módszereimet adatok kezelése (mások számára is hozzáférhetőek legyenek), adatgyűjtés felbontása (hány km-enként gyűjtök, ismételhetőség, mintavételi idő, mintavétel gyakoriság (1 hetes intenzív madarászás és az, ha éppen csak átsétáltam a területen nem összehasonlítható) Lehető legegyszerűbb módszert igényelje, lehető legegyszerűbb adatrögzítéssel, legyen olcsó adatgyűjtés, adatanalízis: statisztikai módszerekkel. Exploratív (átlag, szórás, medián), és konfirmációs (megerősítő) fázis

Gondolat menete: jelenség megfigyelése, összes, egymást kölcsönösen kizáró hipotézis megfogalmazása mindegyik hipotézisre vizsgálat azok a hipotézisek, melyeket nem tudunk megcáfolni "igaznak" fogadjuk el

Kutatások típusai: alapkutatások: Általános törvényszerűségek megállapítása a cél. "Csak" közvetve bír gazdasági, gyakorlati haszonnal. Ezekre nehéz anyagi hátteret szerezni. alkalmazott kutatások: Konkrét probléma megoldására keresi a választ, pl. valamilyen természetvédelmi probléma megoldása (Botta-Dukát&Pásztor 2007: 72-75 pp.). Közvetlen gyakorlati haszna van, közvetlen gazdasági értékkel bír, pl. gyógyszeripari kutatások

megfigyelés: Nincs beavatkozás, ez a hagyományos és egyben a lehető legegyszerűbb kutatási mód Pusztán adat gyűjtés történik, könnyű kivitelezni, hátránya: hipotézis tesztelésére nem nagyon alkalmas. A mért eredményeket sok külső tényező befolyásolhatja.

kísérlet: Van beavatkozás, manipuláció. ilyenek a természetvédelmi kezelések is. Jellemzője, hogy előre tervezett protokoll szerint zajlik. (A kutatás szempontjából fontos mért változó a függő változó. Független változó, amit manipulálok.) Kontrollnak kell lenni! Ált. költségesek. egyszerű kísérlet: kezelés előtti és kezelés utáni állapot összehasonlító kísérlet: kezelt és kezeletlen csoport

Hibaforrás: természetes variabilitás, mérési hiba, kezelés pontatlan beállítása, kezelés máshogy hat a kül. egységekre

Összvariancia=csoporton belüli var.+csoportok közötti var. Csoporton belüli variancia a kísérlet hibája, a pontosságot javítja az ismétlés, más körülmények között is elvégzem Kísérletezés szabályai Kontrollálás (azonos körülmények), Randomizálás (véletlenszerű mintavétel, szubjektivitás kizárása), Ismétlés (átlag szórásának csökkentése)!

Kísérleti elrendezések: tökéletesen random elrendezés: legegyszerűbb, kezelést véletlen szerűen rendelem az alanyokhoz, homogén kísérleti alanyoknál, vagy olyankor előnyös ha várhatóan az alanyok egy része nem reagál a kezelésre, vagy elpusztul, minimalizálható az adatvesztés blokk elrendezés: homogén csoportokba soroljuk az alanyokat (pl. kor, ivar) és csoportonként, azaz blokkonként random kezelést hajtunk végre

latin négyzet elrendezés: egyszerre két járulékos tényezőt zár ki, pl latin négyzet elrendezés: egyszerre két járulékos tényezőt zár ki, pl. hely és idő, 2x2, 3x3

faktoriális elrendezés: két faktor hatását vizsgálja egyszerre faktoriális elrendezés: két faktor hatását vizsgálja egyszerre. A faktorok közötti kölcsönhatások felderítésére is alkalmas. pl. hőm és talajnedvesség hatása a levélfelületre kísérlet buktatója a pszeudoreplikáció: 1 egyedet sokszor lemérek, pl. ER magter és puffter természetességét vizsgálom 1 rezervátumon, ez 2 elemű (magter, puffter), akárhány hálópontban is mérek

modellezés: logikai absztrakt (Botta-Dukát&Pásztor 2007: 72-75 pp.) esettanulmányok: konkrét területre, vagy egy adott populációra vonatkozó információszerzés, egyedi állapotok rögzítése (alapállapot felmérés), folyamatok nyomon követése (monitorozás) + vizsgált objektum, folyamat megismerése, hipotézis generálás + közvetlen alkalmazhatóság a természetvédelemben korlátozott általánosíthatóság - ok-okozati összefüggéseket nem tárja föl

Pl. Alapállapot felmérés: Rövid időintervallumban mintegy pillanatfelvételt készítünk a terület élővilágáról (fajszám, cönofelvétel, élőhelytérkép), mintegy rögzítjük az utókor számára. Egyfajta előkutatás.

Monitorozás: Folyamatok hosszabb-rövidebb nyomon követése. pl. biz. fajok terjedési sebességét ilyen hosszútávú adatsorokból számolják. Biomonitoring (Standovár&Primack 2001, p. 272.): valamilyen fajt v. fajeggyüttest a fizikai környezet valamilyen állapotváltozójának jelzésére használunk. survey = vizsgálat: Nem túl hosszú időtartamú vizsgálódás, várható eredménnyel kapcsolatban nincs előzetes elvárásunk. surveylance = vizsgálatsorozat: Célja hogy hosszú távú adatsorokkal dokumentálja az adott változókat, nincs előzetes elvárásunk a változókkal kapcsolatban

Monitoring: Megismételt megfigyelés van előzetes elvárás, és cselekvési terv. Biz. jelnél beavatkozunk. Konkrét célokat szolgál: természetvédelmi intézkedés hatásosságának értékelése, szabályozást kiszolgáló monitorig, korai vészjelzés. Trend monitorozás: az érdekel, hogy időben hogy változik biz. paraméter Hipotézis monitorozás: tudom, hogy valami fog történni feltételezem, hogy változást fog előidézni Pl. Duna elterelése

Terepi összehasonlító vizsgálatok: Populációk, közösségek több időpontban vizsgálva, vagy térben elkülönült több populáció vizsgálata u.n időpontban (pl. ilyenek a "space for time" kutatások is) + természetes körülmények között vizsg., potenciális hatótényezők mind jelen vannak + összetett közösségekben zajlik, (fajon belüli és fajok közötti interakciók érvényesülnek - kontrollálatlan körülmények (sok ható tényező, amit nem tudok mérni), ezért az oksági viszonyok feltárhatósága korlátozott

Terepi kísérleti vizsgálatok: 1 v. több környezeti tényező manipulálásának hatására létrejött változások vizsgálata. Időben (egyszerű kísérlet) és térben (összetett kísérlet) is vizsgálhatom. Térbeli vizsgálatoknál nagyobb a mintavételi hiba, mert a kezelt és a kontroll között nem csak a kezelésben lehet különbség. Időben, pedig nem tudunk mindent állandósítani, mert pl. változik az egyedek kora, változik az időjárás.

+ természetközeli körülmények, nem marad ki hatótényező + közösség természetes összetételű - korlátozott manipulálási lehetőségek, értelmezést nehezíthetik felfedezetlen tényezők, kiindulási körülmények eltérőek lehetnek - drága

Laboratóriumi összehasonlító vizsgálatok, kísérletek: kontrollált körülmények között zajlik, csak a vizsgálni kívánt paramétert változtatom a kísérleti elrendezésemben + kontrollált paraméterek + kevesebb felfedezetlen tényező + állandó feltételek miatt kevesebb zaj (hiba), érzékenyebb a finomabb változásokra + manipulált tényezők hatása igazolható

- fontos hatótényezők kimaradhatnak (egyszerűbb közösségek, esetleg természetben soha nem jelenik meg az adott szituáció) - kis területen egyes jelenségek fel sem léphetnek - analógiák alapján általánosítunk - drága - pl. allelopátiás kísérlet azonos hőmérséklet, fény, nedvesség, kezelés kül. koncentrációjú növényi kivonatok (nem kontrollált paraméter: nem tudom pontosan milyen vegyületeket tartalmaznak és milyen arányban)

számítógépes szimuláció (modellezés): mindig valamilyen sarkított rákérdezésen alapul, és csak a vizsgált kérdésre és csak az érvényességi feltételek fennállása mellett adnak választ. Gyakran egy terepi vizsgálat v. kísérlet kiindulópontját jelenti + gyors + olcsó + tágak a manipulációk lehetőségei

eredmények egy része adódhat a modell sajátságaiból, nem felismert tulajdonságaiból minden modellnek meg van a saját korlátja, csak ezek ismeretében jósolhatok taktikai modellek: számszerű előrejelzéseket várunk pl. globális klímaváltozás stratégiai modellek: jelenség minőségi leírása a cél

Kombinálhatjuk is a módszereket pl. amerikai kukoricabogár terjedési vizsgálata: terjedési sebességét terepi megfigyeléssel, laboratóriumban kísérletesen vizsgálták a szaporodási és egyedfejlődési paraméterek hőmérséklet függését, ezután modellezték a jövőbeni terjedést Tanulság: ismernünk kell a módszereket Mindig a kérdés dönti el, hogy melyik módszert választjuk!!!

4. Sztochasztikus jelenségek: (BDZ&Pásztor 2007) determinisztikus: Ha a jelenséget az adott feltételek egyértelműen meghatározzák, pl. ha hirtelen az arcod felé csapnak pislogsz, vagy ha a reflexkalapáccsal a térdkalácsalatti ínra koppintanak, a láb kilendül. sztochasztikus: A jelenséget a figyelembe vehető , v. az általunk meghatározott feltételek nem határozzák meg egyértelműen. Azonos feltételek között is különböző lehet a végeredmény.

Populációk és közösségek esetében az összefüggések tömegjelenségekre vonatkoznak, ezek véletlenszerűek, vagyis adott körülmények között többféle esemény is bekövetkezhet. Az, hogy a lehetséges állapotok ill. folyamatok közül éppen melyik realizálódik, teljesen véletlenszerű, esetleges. Viszont, ha sikerül állandó körülményeket biztosítani, akkor az átlagos viselkedés sok esetben meglepően pontosan kiszámítható.

Irodalom: Standovár T. - Primack, R. B. (2001): A természetvédelmi biológia alapjai. Nemzeti Tankönyvkiadó, Bp., pp: 19-21. (1. olvasmány); 272-273. (monitorozás) Précsényi István (szerk 1995): Alapvető kutatástervezési, statisztikai és projektértékelési módszerek szupraindividuális biológiában. KLTE, Debrecen, pp: 4-20. Botta-Dukát Z. - Pásztor E. (2007): Véletlen és szabály: sztochasztikus jelenségek vizsgálata. In: Pásztor Erzsébet - Oborni Beáta (szerk. 2007): Ökológia. Nemzeti Tankönyvkiadó, Bp., 64-75 p.