Hidrológiai Közlöny 2008 (88. évfolyam)
5. szám - Tamás János–Bozán Csaba: Idősors távvezérelt biomassza produktivitási adatok és a potenciális párolgás elemzése Békés megye térségében
50 HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY 2008. 88. ÉVF. 5. SZ. Y:=P:~c\PU (10) A c,' értéke 0,485195533, míg a V, átlag értéke 0,02 (min.: 0,05; max.: -0,08). Ez azt jelenti, hogy az összes szabályszerűséget figyelembe véve ilyen pontossággal határozható meg a biomassza termelés értéke. A véletlenszerűség természetes viszonyok között elsősorban a klíma és termesztési viszonyoktól függ. De csak azon része, mely sem a peridiocitást, sem a trendet nem befolyásolja. Nagyobb véletlenszerűségi tényező az adatsorban bárhol előfordulhat (pl. szélsőséges évjárat), de jellemzőbb a biomassza-görbe szabálytalanabb emelkedő szakaszára (pl. kiszámíthatatlan vetési viszonyok). Elemzésünk további célja, hogy meghatározzuk azokat a té-nyezőket, melyek jellemzik és egyben összefüggenek az NDVI, azaz az ezzel szorosan összefüggő növényi biomassza idő és térbeli változásával. Ennek érdekében első lépésként az NDVI és a párolgás közötti összefüggéseket vizsgáltuk. A 4. ábrán bemutatjuk az NVDI és PET standardizált adatsorainak lefutását. A lineáris regressziós vizsgálat eredménye (R : = 0,631) összhangban van Li és Ren (2007) eredményeivel. Betakarított terület (ha) Összes termés (t) Termésátlag (kg/ha) Búza 113 209 419 078 3 700 Árpa 22 710 74 360 3 270 Kukorica 103 830 674 896 6 500 Cukorrépa 1 960 96 075 49 020 Napraforgó 57 800 116178 2010 Burgonya 220 6 160 28 000 Forrás: KSH A terület jelentős részén búzát és kukoricát termelnek, melyek maximális zöldtömege társulva magas klorofill intenzitással más-más időszakban csúcsosul, ami módosítja, illetve simítja az NDVI értékeket. Kovács (2007) szerint májusban, júniusban és augusztusban a területi arányok a magasabb NDVI-k felé tolódnak, de júliusban és szeptemberben a kis biomasszájú kategóriák aránya nő. Emellett megállapítottuk, hogy a maximumok leginkább júliusra tehetők, ugyanakkor a párolgási maximumok időben ezt eltolódva követik. Kovács (2007) vizsgálatai alapján a gyep-rétlegelő területeknél a dús növényzetű, azaz magasabb NDVI kategóriák maximuma májusban van. Azonban Békés megyében ezek a területek alacsony arányt képviselnek, így az NDVI módosításában jelentős szerepet nem játszottak. Természetesen a vegetációs index változása összefügg a termesztett növények levélfelületi indexeinek (LAI) változásával is (5. ábra). Ennek következménye, hogy a PET értéke is a vegetációs zöldfelület arányában változik (Nagler et al., 2005; Han et al., 2006). 4. ábra: Az NDVI és a PET évi menete Békés megyében (2001-2006) A 4. ábrán jól látható, hogy a PET az NDVI értékeihez képest eltolódik, melynek magyarázata számos okban keresendő. Ehhez tudnunk kell, hogy mi határozza meg az NDVI éves lefutását, ugyanis a növényi biomassza fejlődése több maximumban figyelhető meg, függően a földhasználat változásától így többek között a vetésszerkezettől, a felszínborítottságtól és a területhasználattól (gyepek, legelők, erdők aránya). Békés megyében jellemző az intenzív mezőgazdasági területhasználat, miszerint az összes területből (540,5 eha) 442 eha mezőgazdasági terület és csak 12,6 eha erdő. A Békés megyei növénytermesztési jellemzőket és területi megoszlását 2006-ra vonatkozólag az 1. táblázat szemlélteti. /. táblázat: Békés megye növénytermesztési jellemzői Burgonya 5. ábra: Egyes szántóföldi növények LAI becs m, értékei és várható időszakuk (Watson, 1947; Redelfs et al., 1987) az NDVl á„ a g% és a PET átla f,% függvényben A klíma befolyását figyelembe véve magasabb éves átlaghőmérséklet korábban kezdődő vegetációs ciklust okozhat (Stöckli és Vidale, 2004), melynek következtében nagyobb éves átlagos NDVI érték tapasztalható Magyarország vegetációjával rendelkező területein. Ez az eredmény összhangban van korábbi hazai (Bartholy és Pongrácz, 2005) és külföldi (Stöckli és Vidale, 2004) kutatási eredményekkel is 4. Az eredmények összefoglalása, következtetések Műholdas multispektrális adatokból összeállított 7 éves idősor felbontásának matematikai eljárását mutattuk be regionális szinten. A modell lineáris trend, periodikus összetevőt, autoregresszív és véletlen komponenseket tartalmazott, amelyeket sikeresen visszafejtettünk. A trend-elemzésekkel kapott eredmények a sokéves hatások irányát jelezték. A periodikus összetevő meghatározásával az éves sorokból a folytonos hullámtermészetü változást tudunk az adatsorról leválasztani. Az autoregresszív komponens elemzése az egymást követő évek függőségéből az ún. évjárathatásból adódó statisztikai törvényszerűséget számszerűsíti, míg a véletlen tényező a modell bizonytalanságát reprezentálta. Értékével arra kapunk választ, hogy a biomassza termelést mennyiben befolyásolta a véletlenszerűség, ami önmagában a meghatározás bizonytalanságát is kifejezi. Ez a tényező a jól ismert befolyásoló tényezők számbavétele mellett a random jellegű eltérés nagyságát mutatja be. Oka egyaránt lehet extrém klímahatás vagy emberi termesztéstechnológiai hiba. A modellkomponensek sorbafejtése után sikeresen viszszatranszformáltuk (backward transformation) a vizsgált idősorra adatainkat, amely eljárás alkalmazhatóságát egyértelműen igazolta. Ez is alátámasztja azt a tényt, hogy a biomassza növekedésben igen nagy szabályosságok mutathatók ki. Ezen szabályosságok erős összefüggésben voltak a termesztett növények levélfelületi indexeinek (LAI), illetve a PET értékeinek változásával. A továbbiakban vizsgálatokat folytatunk a biomassza produkciót befolyásoló egyéb tényezőkkel, úgymint a hidrometeorológiai tényezők, talaj-vízháztartási tényezők domborzati adottságok az alkalmazott termesztéstechnika. A bemutatott vizsgálati módszer már
