Avagy: Törött pálcák és párhuzamos krumplik Kvantitatív biosztratigráfia

A biosztratigráfia célja A fajok előfordulásának egyetemes sorbarendezése Ennek alapján zonáció és korreláció A biosztratigráfiai problémái Események globális egyidejűsége nem teljesül Csonkolt range-ek: ellentmondások az ősmaradványrekord tökéletlensége miatt

Hagyományos biosztratigráfia Szakértő (expert) Index fajok kiválasztása (információ szűrése) Más szakértő, más nézőpont Szubjektív vélemények vitája

Kvantitatív biosztratigráfiai módszerek fő típusai Grafikus korreláció (Shaw 1964) Valószínűségen alapuló (probabilisztikus) módszerek - RASC („Ranking and scaling”) Determinisztikus - Egyedi társulások (Unitary Associations) (Guex 1987) - Korlátozott optimalizáció (CONOP)

Fontos fogalmak Taxon Esemény (belépés / eltűnés, megjelenés / kihalás) „Range” Észlelt „range”, teljes „range” Átlagos „range”, maximum „range”

Feltételek Steno törvénye (szuperpozíció elve) teljesül A taxonok meghatározása következetes A taxon megjelenése és kihalása egyszeri evolúciós esemény

Grafikus korreláció (Shaw, 1964: első kvantitatív biosztratigráfiai kísérlet Szelvények Fajok Származtatott szelvény Első előfordulás (FOD, FAD) Utolsó előfordulás (FOD, FAD) Szint (m-ben)

Grafikus korreláció

Szelvények feldolgozása páronként LOC (Line of Correlation), korrelációs vonal Következő hozzáadása a származtatott szelvényhez Kézimunka, bár már létezik szoftver hozzá Sorrend számít, legjobbakkal kell kezdeni Munkaigényes, szubjektív döntések

CONOP: korlátozott optimalizáció (CONstrained OPtimization) Szelvények feldolgozása egyszerre, egyenrangúan LOC létrehozása n-dimenziós térben (n=szelvények száma) Valamennyi korlát (feltétel) figyelembe vétele Range kiterjesztések minimumának keresése Parszimónia elve („legtakarékosabb” megoldás) Protokoll: Büntetés a kiterjesztésért (mérése méterben vagy szintek számában)

Példa: Az ordovíciumi időskála kalibrációja (Sadler & Cooper 2004)

Valószínűségi módszer: RASC – Rangsorolás és skálázás (RAnking and SCaling) „Demokratikus”: események sorrendjét többségi alapon dönti el Ipari felhasználásra: pl. szénhidrogénkutatás egy medencében Sok adat, de hasonló összetétel Általában: „The method should suit the data” a módszer választása függ az adataink jellegétől

UA: egyedi társulások módszere (Unitary Association) Determinisztikus Hangsúly az együttes előfordulásokon van Elemi biosztratigráfiai egységeket keres (Oppel- zónához hasonló szemlélet) Gráfelméleten alapul Gyakorlatban az UA-k kombinálásával kapjuk a hagyományos szubzónák, zónák megfelelőit

8 faj elterjedése 4 szelvény alapján

8 faj szuperpozícióján és közös előfordulásain alapuló biosztratigráfiai egységek

A szelvénybeli rétegek és biosztratigráfiai egységek egymáshoz rendelése

A biosztratigráfiai gráf

A korrelációs táblázat

Az egyedi társulások reprodukálhatósága

Kora jura (toarci) esettanulmány

103 taxon 4 ősföldrajzi régió 16 reprezentatív szelvény 40 egyedi társulás 4-5 hagyományos biozóna

Korreláció bizonytalansággal

Középső triász (anisusi-ladin) esettanulmány