Természetvédelmi kutatások NyME EMK Növénytani és Természetvédelmi Intézet

Kutatástervezés

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)

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

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.)

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 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 egyszer valamire még jó lesz.

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 módszereinket 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 átsétáltunk a területen nem összehasonlítható) KISS-szabály: 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 különböző egységekre

Összvariancia=csoporton belüli var.+csoportok közötti var. Csoporton belüli variancia a kísérlet hibája, a pontosságot javítja az ismétlés, más körülmények között is elvégzem 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, napszak és súly 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 magterület és pufferterület természetességét vizsgálom 1 rezervátumban, ez 2 elemű (magterület, puffterület), 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

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. fajegyüttest 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. Bizonyos jelnél beavatkozunk. Konkrét célokat szolgál: természetvédelmi intézkedés hatásosságának értékelése, szabályozást kiszolgáló monitorig, korai vészjelzés. Trend monitorozás: az érdekel, hogy időben hogy változik bizonyos 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.

Előkutatások: Irodalmazás

Kutatatástervezés lépései: elővizsgálatok, kérdések, hipotézisek, predikciók (állítások), változók kiválasztása, adatfelvételi módszerek (mérési pontosság megválasztása), adatgyűjtés, adatanalízis,

BEVEZETÉS Megfigyelés, irodalmazás, eszmecsere tapasztaltabb kollégákkal, témavezetővel... Praktikus tanácsok (Gaál 2007): Ne igyekezzünk emlékezetbe tartani olyan dolgokat, amire közvetlen nincs szükségünk, azt jegyezzük meg, hogy hol találhatjuk meg ezeket. Ne siessünk az irodalmazással, hagyjunk időt a gondolkodásra! Inspiráló lehet, ha gondolatainkat megosztjuk másokkal, megbeszéljük valakivel. Az információ áradatból gyakorlattal kiszemezhetőek a számunkra hasznosak. Gyorsolvasási technika Elemző olvasás SQ3R (Survey,Question, Read-Recite-Review) Soha ne olvassunk gyorsabban, mint ahogy azt természetesnek érezzük, azaz hagyjunk időt, hogy megállva átgondoljuk az olvasottakat

Irodalmazás lépései (Précsényi 1995): teljes tudományágat felölelő könyv, egyetemi tankönyv átrágása az alapvető fogalmak, törvényszerűségek megismeréséhez, megértéséhez szemelvények (review) a szűkebb érdeklődési területről, ezek több száz szakcikk eredményeit tekintik át kritikusan, jók, mert egy helyen nagy mennyiségű bibliográfiai adatot is nyerünk, melyeket esetleg érdemes lesz megszereznünk és eredetiben is elolvasnunk szakcikkek összegyűjtése és elolvasása

2. SZAKIRODALOM FAJTÁI: Szakkönyvek fajtái (Gaál 2007): Tankönyvek: rendszeres módszertannal vezetnek be valamely szakterület alapvető ismereteibe. Logikus rendszerbe kell, hogy felépüljenek. Le kell, hogy fedje az érintett szakterület minden lényeges ágát, tükrözze a jelenleg elfogadott nézőpontokat. Elsősorban a megértést és érdeklődés felkeltését kell, hogy szolgálja! Monográfiák: Valamely szakterület viszonylag szűk, körülhatárolt, mélyre hatoló területét foglalja össze. Csakis egy különleges témát tárgyal. Kis példányszámban adható el és ezért drága is.

Kézikönyvek: A már egyértelműen elfogadott ismereteket tartalmazzák, és az érvényben lévő, de mindennapi munkához szükséges információkat biztosítják pl. gyógyszerkönyvek, laboratóriumi kézikönyvek. Sokszor többkötetesek. Enciklopédikusan kialakított útbaigazító művek. Tájékoztató segédkönyvek pl. szakmai lexikonok, szakmai szótárak Időszaki kiadványok és sorozatok (Gaál 2007): előre meg nem határozott időtartamra tervezett kiadvány, amely egymást követő részegységekből áll (pl. füzet, kötet, évfolyam) folyóirat, évkönyv, közlemény,konferencia kötetek...

A közlés formái (Gaál 2007): Esetismertetés (case report, Fallbeispiel): viszonylag egyszerű közlési forma. Üzenete is kell, hogy legyen, pl. rámutathat újabb összefüggésekre. Eredeti közlemény (original article,Originalmitteilung): legértékesebb közlési forma, szerző a saját kutatásait,eljárásait mutatja be és értékeli is azt Összefoglaló közlemény, szemelvény (review, Übersichtsartikel): szakterület aktuális eredményeit foglalja össze saját tapasztalatokon nyugvó kritikai megjegyzéssekkel, állásfoglalással. Tehermentesíti az olvasót a fáradságos folyóirat-tanulmányozástól, útmutatót ad az adott téma jelenlegi állásáról. Publikálatlan (szürke)irodalom: kutatási jelentések, szakdolgozatok, disszertációk ismeretség; jó szakkönyvtáros segíthet a felkutatásukban

3. IRODALOM FELKUTATÁSA: 3.1. Könyvtárazás (Gaál 2007): Írott kiadványok előnye: áttekinthetőbbek, bárhol használhatóak (busz), kis helyet igényelnek, gépektől függetlenek. Könyvtár feladata: 1. gyűjti a szakirodalmat, 2. feldolgoz és rendszerez, 3. elérhetővé teszi Könyvtári katalógusok elérhetőek az interneten! Érdemes a kisebb könyvtárak saját honlapjain is kutatni, mert nem biztos, hogy minden információ felkerül az országos közös könyvtári katalógusba. Cédula katalógus: Bár egyre több könyvtári állomány érhető el interneten, azért az elektronikus feldolgozottsága még nem teljes, ezért érdemes megnézni a hagyományos cédulakatalógust is! Könyvtárközi kölcsönzés: könyvek ált. eredetiben, cikkek fénymásolva, vagy faxon utaznak. Némely estben fizetni kell ezért a szolgáltatásért. Így külföldi, nehezen megszerezhető könyvekhez is hozzá lehet jutni.

3.2. Mire jó az internet? (Majoros 2004, Gaál 2007): Számos folyóirat elektronikus formában jelenik meg, a régi és új könyvek egy részét is digitalizálják Elektronikus irodalom: Szabadon hozzáférhető, v. fizetni kell érte. Legtöbb folyóirat esetén az ingyenes internetes hozzáférés 1-6 hónap múlva biztosított (pl.), mások, csak egy év után teszik szabadon lehívhatóvá (pl. Science). Megint mások csak időszakosan ingyenesek (pl. megjenést követő 2-3 évben, a régebbiek ismét fizetősek, pl. Forest Ecology and Management).

Tárolt információk jellege szerint: elsődleges forrás: tud. kutatás eredményeit első ízben adja közre másodlagos: már megjelent információkat dolgoz fel pl. folyóirat cikkek, tankönyvek harmadlagos forrás: az előző információk alapján összeállított értékelő, összefoglaló szemlék Digitális információ jellege szerint: offline (CD-ROM) online

Praktikus ismeretek az internetes keresésről: az egyes rendszerek között lehet eltérés, érdemes többféle keresőprogramot használni az egyes adatbázisok használatában is lehet eltérés, ezért mielőtt nekiállnánk kutakodni érdemes az ismertetőt átolvasni megfelelő karakter készletet használjunk pontosítsuk a kulcsszavainkat, kombináljuk azokat AND, OR, NOT szűkíthetjük, vagy kizárhatunk bizonyos találatokat idézőjelezés segíti egy hosszabb kifejezés megtalálását, jobban leszűkíti a találatokat, mint, ha szavanként keresné az adott kifejezés elemeit

Keresők: yahoo (search. yahoo Keresők: yahoo (search.yahoo.com), Lycos, Alta Vista, Excite, infoseek, google... Tematikus keresők: HuDir(www.hudir.hu), Vizsla (www.origo.hu), google, yahoo Online szótárak: www.sztaki/hu/services Online fordítók: http://www.freetranslator.com SYSTRAN: http://www.systransoft.com Babelfish: http://babelfish.altavista.com

E-tárak, elektronikus adatbázisok ! Digitalizált könyvek, cikkek között lehet kutakodni, némelyik le is tölthető, mások csak olvashatóak, nyomtathatóak http://www.e-tar.oszk.hu Elektronikus Dokumentumok Tára http://mek.oszk.hu/ Magyar Elektronikus Könyvtár www.terbess.hu Terbess Ázsia E-Tár http://www.ebscohost.com EBSCO tudományos adatbázis http://scholar.google.com http://www.eisz.hu csak egyetemi gépekről lehet elérni, ingyenes regisztráció, Sciencedirect, Web of Science adatbázisok érhetőek el róla www.matarka.hu http://hrcak.srce.hr vagy http://hrcak.srce.hr/?lang=en Horvátországi tudományos folyóiratokat lehet elérni http://www.oszk.hu/index_hu.htm Országos Széchenyi Könyvtár http://ww3.mokka.hu/ Magyar Országos Közös Katalógus

4. IRODALOM FELDOLGOZÁSA: A Hivatkozás rendezők számítógépre kell telepíteni: ProCite, EndNote, Reference Manager, JabRef reference manager (Linux alól indul és ingyenes) az internet segítségével bárhonnan elérhető: RefWorks (www.refworks.com/refworks)

Felhasznált irodalom: Gaál Cs.(2007): Szakírás. Bevezetésa tudományos munkák értékeléséhez, írásához. Medicina Könyvkiadó ZRT, Budapest, 292 pp. Précsényi István (szerk 1995): Alapvető kutatástervezési, statisztikai és projektértékelési módszerek szupraindividuális biológiában. KLTE, Debrecen, pp:93-94. Majoros P.(2004): A kutatásmódszertan alapjai. Tanácsok, tippek, trükkök (nem csak szakdolgozat-íróknak). Perfekt, Budapest

Mintavételezés

Minta (Reiczigel et al. 2007): a ténylegesen megvizsgált megfigyelési egységek halmaza. Nem mindegy mit választunk megfigyelési egységnek, mert más-más lehet a minta elemszám igényük. Pl. 1-1 ha-os erdőrészletekben megszámolom a madárfészkekben lévő tojásokat. Ekkor tekinthetem vizsgálati egységnek az erdőt, melyre két változót mértem a fészkek számát és a tojások össz-számát, de tekinthetem úgyis, hogy a megfigyelési egységem a fészek melyet a tojások számával és az erdőrészlet sorszámával jellemezhetek.

Ne válasszunk túl nagy mintaszámot, mert az pazarlás (idő, pénz, energia, és ami a legfontosabb felesleges szenvedését vagy halálát okozzuk a vizsgált állatnak). A túl kicsi mintaszám még nagyobb pazarlás, mert eredmény nélkül, feleslegesen költöttünk pénzt, időt és áldoztunk fel, zavartunk élőlényeket. A mintát valamilyen szempontból reprezentatívnak nevezzük, hogy mennyire jól tükrözi a statisztikai populációt. Lehet egy minta nemek szerint reprezentatív, de életkor szerint nem. Nincs olyan mintavételi módszer, ami minden szempontból tökéletes lenne.

Mintavételi módszerek (Reiczigel et al Mintavételi módszerek (Reiczigel et al. 2007, Podani 1997, Körmöczi 1992): Mintavétel elve Visszatevéses mintavétel: Ebben az esetben többször is megfoghatjuk ugyanazt az egyedet. Végtelen nagy populáció esetén gyakorlatilag 0 annak a valószínűsége, hogy még egyszer megfogjuk, megfigyeljük ugyanazt az egyedet. A valóságban ilyen populációnk ritkán van, ezért ezek a módszerek akkor is alkalmazhatóak, ha a mintánk kicsi a statisztikai populációnkhoz képest. Ez azt jelenti, hogy a mintának kisebbnek kell lenni, mint a populáció 5%-a.

Visszatevés nélküli mintavétel: A fenti kritériumok miatt gyakorlatilag ennek a módszernek az alkalmazása a ritkább. Véges populációk esetén szokták alkalmazni

Mintavétel reprezentativitása szerint: Reprezentatív mintavétel: A mintavételi egységek száma és nagysága megfelelően tükrözze a vizsgált populációt Teljeskörű mintavétel: A vizsgált alapsokaság minden eleme belekerül a mintavételbe. Magyarán a populáció minden egyes egyedét megmérjük. Hátránya, hogy a mintavételezés gyakran az élőhely romlását okozza (letaposom a precíz mintavételem során a növényzetet, vagy sok talajmintát veszek), vagy magának a populációnak a pusztulását okozom.

Abszolút mintavétel: A mintavételi egységbe a populáció reprezentatív darabjai kerülnek bele. Meghatározott mintaegységbe az összes egyedet megvizsgáljuk, és a populáció méretét területegységre vonatkoztatjuk. Legelterjedtebb a kvadrát módszer, de idetartoznak a térfogat egységre vonatkozó talaj és vízminták is.

Direkt: a méréseket a vizsgált statisztikai populációminden egyedén közvetlenül mérjük. Indirekt: Az egyedek által hátrahagyott nyomok alapján végezzük a populáció becslést. Lehet hang, ürülék, köpet, lábnyom, fekvőhely, fészek stb.

Relatív: a vizsgált populációk méretének csak egymáshoz való viszonyát eredményezik. Főleg rovarokra vonatkozó módszerek: fűhálózás, csapdázás. Ilyenkor meg kell adni a hálózási intenzitást: mennyi ideig, hány hálócsapást végeztem pl méterenként a transzekt mentén, mekkora a hálótávolság stb. Csak a populáció sűrűségének becslésére alkalmasak.

Fűhálózás

Mintaegységek elrendezése: Egyszerű véletlen = Random mintavétel: a populáció bm. tagja egyforma eséllyel kerül a mintákba. Lehet visszatevéses, vagy visszatevés nélküli. Sorsolással, véletlen szám generátorral választjuk ki a kísérleti egyedeket, vagy minta négyzetek helyeit stb.

Lépcsőzetes mintavétel: random kiválasztott egységekben további random mintákat veszünk.

Rétegzett mintavétel: Ha az alapsokaságot valamilyen szempont szerint (nem, kor stb.) részekre bontjuk és ezekből a rétegekből egymástól függetlenül egyszerű véletlen mintákat veszünk. A szisztematikus és random mintavétel kombinációja.

Szabályos = Szisztematikus mintavétel: meghatározott térbeli alakzatokkal felosztjuk a területünket és ezekben vizsgálódunk, pl. ER-hálópontok Vagy pl. minden tizedik egyedet mérem le, gyűjtöm be. Mintavételi torzítás lehetséges: ugyanis, ha pl. az itatónál a reggeli órákban vizsgálódok, akkor kimaradhatnak az éjszakai állatok

Csoportos mintavétel: ha a megfigyelési egységeket nem tudjuk egymástól függetlenül kiválasztani pl. egy alom, egy fészekalja fióka, egy gazdaállaton élő paraziták stb.

Szubjektív mintavétel: cönológusok alkalmazzák leginkább Szubjektív mintavétel: cönológusok alkalmazzák leginkább. Tapasztalati úton homogénnek tekintett foltokból vesz mintát. Hátránya, hogy előre kialakult vélemény igazolására választjuk ki a mintavételi helyeket.

Mintaegységek elrendezése

Mintavételi módszerek: Kvadrát módszer: hagyományosan négyzet alakú, de lehet téglalap, háromszög, vagy kör. Fitomassza becsléshez dupla kört használnak (belső kört fajokra válogatják le a fitomasszát, külső körben pedig az összfitomasszát mérik).

Kvadrát módszer kihelyezhető kerettel

Minimum área vizsgálata: Társulástanban alkalmazzuk a legtöbbször. Faj-terület görbét szerkesztünk. A területnagyságot mindig duplájára növelem, ahol a fajtelítési görbém ellaposodik, ott van az alkalmas mintaterület nagyság.

Minimiareál vizsgálat fajtelítési görbe

Transzektek: Egyenes vonal mentén végezzük a mintavételezést Transzektek: Egyenes vonal mentén végezzük a mintavételezést. Töréspontok lehetnek benne. Lehetnek sáv- (szélességgel jellemezhető) és vonal transzektek (szélessége elhanyagolható).

„Mag minták” fúrással aljzatból talajból fatestből

Aljzat mintavétel markolókkal Petersen markoló Birge-ekman markoló

Populációk létszámának becslése, további mintavételezési módszerek

Populációk létszámának becslése: Mennyi? Mekkora? Hány százalék? stb. kérdések megválaszolása tartozik ebbe a témakörbe. Populáció nagysága: populáció teljes egyedszámával adjuk meg. Populáció sűrűsége: adott téregységre vonatkoztatott egyedszámot értjük. Kvadrát és transzekt módszerek

Diverzitás (Csabai& Cser): Def.: valamilyen sokféleség, valamilyen mennyiségi megjelenését jelenti (Juhász-Nagy Pál). A fajszám (S) és az összegyedszám (N) a vizsgált életközösség legegyszerűbb diverzitási mutatója. Az egyes fajokra vonatkoztatott tömegesség (abundancia, ni): az i-edik faj egyedszáma, biomasszája,testmérete stb.

Az egyes fajokhoz rendelhető dominancia (relatív abundancia)

A fajszám függ a minta egyedszámától és a mintavételi terület nagyságától, ezért különféle diverzitási mutatókat alkottak. Diverzitás rendezések: egy közösség diverzitását nem egy számmal adjuk, meg, hanem egy diverzitási profillal. Ez már lehetőséget teremt közösségek összehasonlítására.

Diverzitás Shannon-Wiener diverzitás: ritka érzékenyebb Simpson diverzitás: domináns fajokra érzékenyebb

Létszámbecslés (Pásztor&Oborny 27.p.) Abszolút abundancia becslés: egyed sűrűséget (denzitást) becsül pl. bükkfa/ha Relatív abundancia becslés: ismeretlen az a térrész v. időtartam, amiből az egyedek a mintába kerülnek. pl. állatcsapdázási kísérletek. Jelölés-visszafogás módszer

Abszolút populáció méret meghatározása adott habitatban: Jól kell ismerni, körülhatárolni az élőhelyet (habitatot), melynek homogénnek kell lenni. Könnyebb lehet a kis habitatok vizsgálata, mint egy gyümölcs (muslica közösség vizsgálata), vagy patanyom, de ilyenek a virágok is. Egyszerű a mintázás fotókkal, videóval, vagy akár laborba is szállíthatom. Kvadrát módszer kihelyezhető kerettel: növényközösségek vizsgálatára, elég szubjektív a borítás becslés Pont kvadrát módszer: pontosabb borításbecslést tesz lehetővé Talaj minta

pont kvadrát módszer

Jelölés-visszafogás módszerek: Állat populációk nagyságának becslésére alkalmasak Menete: megfog -> megjelöl -> visszaereszt -> várakozik, hogy a jelölt egyedek egyenletesen eloszoljanak -> újra mintavételez Feltétel: 1. jelölés ne befolyásolja az állat élettartamát, viselkedését 2. jelölt állatok teljesen keveredjenek el a populációban, 3. jelölt állat befogási valószínűsége pont akkora legyen, mint a többié, 4. ne történjen a teljes populációban létszám változás (kivándorlás = 0, bevándorlás = 0, születés-halálozás = 0)

Jelölés-visszafogás módszer ,ahol T: az első fogáskor megfogott és megjelölt egyedek száma N: összegyedszám t: a második mintavétel során fogott jelölt egyedek száma n: a második mintavételezés során fogott egyedek száma

Jelölés-visszafogás módszer Lincoln-index: Bailey-index: (t> 20) (t< 20)

Jelölés módjai (Southwood): Ne befolyásolja az állat élettartamát és viselkedését. A legtöbb festék nem toxikus, de az oldószerek igen. Le kell tesztelni a jelölt és jelöletlen egyedek reakcióját. A rovarok kikelés után érzékenyebbek a méreganyag tartalomra, mint kifejlett korban, tehát életszakasztól is függ a reakció. Jelölő címkék felragasztása a szárnyra az öregebb egyedekre nézve semmilyen káros hatása nincs, vedlés után, viszont az egyedek torzulását halálát okozhatja vérkeringés megzavarása miatt. A feltűnő jelölés tönkreteheti az állat természetes álcáját (ragadozó könnyebben észre veszi). Ne akadályozza az állatot a mozgásba.

A feltűnő jelölés megnövelheti a visszafogás esélyét, tehát előbb észrevesszük a jelölt egyedet, mint a jelöletlent. Ez a hatás csökkenthető, ha fluoreszkáló festékeket, radioaktív izotópokat (belső jelölés) alkalmazunk, illetve ne feltűnő helyre tegyük a jelölés. A jelölés tartós legyen (rovarok vedléssel megszabadulhatnak tőle). Bizonyos festékek, lakkok idő előtt lekopnak, a fluoreszkáló festékek kifakulnak, az izotópok lebomlanak, kiürülnek. Pl. laborban a csigaházra helyezett lakkfesték két évig tartós, de terepi körülmények között 1 év alatt lebomlott. A radioaktív izotópok veszteségi rátája függ az állat táplálkozásától, vagy más faktoroktól. Relatíve olcsó legyen, könnyű legyen kivitelezni. A befektetés térüljön meg.

A lehető legkisebb sokkot és szenvedést okozzuk az állatnak! Az állatok jelölése és eleresztése befolyásolhatja élettartamukat és viselkedésüket. Csoportos jelölés: minden egyedet ugyan azzal a módszerrel jelölünk. Egyedi jelölés: az egyed azonosítására alkalmas jel mintát kódot alkalmazunk. Pl. madárgyűrűk.