Hidrológiai Közlöny 2009 (89. évfolyam)
6. szám - L. Hidrológiai Napok: "A hazai hidrobiológia ötven éve" Tihany, 2008. október 1-3.
57 K = 4950000 ' SIN(0,02 "t- 1,4) + 5049999, ahol t az év napja (sorszám). Felföldy (1985) alapján figyelembe vettük a lehető legkisebb és legnagyobb fitoplankton mennyiség között eltérések nagyságrendjét, valamint azt, hogy a nyári és téli maximumok közötti eltérés két nagyságrendnyi lehet (Vörös & Kiss 1985). 1. táblázat: A Tukey teszt eredményeinek táblázatos összefoglalója 10 000 000 1 000 000 100 000 10 000 1 000 100 10 1 1 27 53 79 105 131 157 183 209 235 261 287 313 339 365 év napja) {sorszám) A2 (HC) A2 (MPI) B2 (HC) Valós A2 (HC) 0,9961 1 0,4996 A2 (MPI) 0,3153 0,9959 0,369 B2 (HC) 0,005955 0,3212 0,5022 Valós 1,989 2,304 1,983 1. ábra. A fény hatását kifejező szinusz-görbe, amely a populáció növekedésének felső határát szabja meg Végül a fitoplankton összes mennyiséget az egyes elméleti fajok lineáris kombinációjával kapjuk meg (ahol c konstans szorzót jelent): N su m = Z(c i-N 1) A modell az OMSZ által szolgáltatott napi hőmérsékleti adatsoraira az MS Excel Solver segédprogramja segítségével történt illesztés után klímaváltozási szcenáriók adatsoraira lett futtatva. Az IPCC (2007) által ajánlott A2 és B2 szcenáriókon alapuló, 2070-2100. időszakra vonatkozó, PRUDENCE EU projekt (Christensen 2005) adatbázisából származó három napi hőmérsékleti adatsorai kerültek felhasználásra. Ezeket egyrészt a Hadley Centre (HC) által futtatott HadCM3 klímaváltozási modell A2 és B2 szcenárióit jelentik. Másrészt az A2 szcenárióra a Max Planck Institute (MPI) futtatási eredményei jelentik a harmadik adatsort. Minden szcenárió 31 futási évet tartalmaz. A modellezési eredmények statisztikai elemzéséhez a Past program 1.36-os verzióját (Hammer et al. 2001) használtuk. Indikátorként a fitoplankton évenkénti összes menynyiségét vettük, és egytényezős ANOVA-val ellenőriztük, hogy várható értékeiket tekintve az egyes szcenáriók között van-e különbség. Annak eldöntésére, hogy mely csoportok között lehet lényeges különbség, a post-hoc Tukey tesztet alkalmaztuk, a homogenitást pedig Levene teszttel ellenőriztük. A szórások összehasonlítását kétmintás F próbával végeztük, páronként. Eredmények A fitoplankton mennyiségének terepi és a modell által szimulált adatai (2. ábra) alapján elmondhatjuk, hogy a modell jól illeszkedik a tapasztalati értékekhez. A modell klímaváltozási szcenáriók adatsoraira történő futtatása alapján predikciók tehetők a 2070-2100 körüli időszakra várható változásokra. Indikátorként az évenkénti összes mennyiséget tekintve elmondható, hogy nincsenek szignifikáns különbségek az egyes szcenáriókra és valós adatokra futtatott adatsorok között (egy utas ANOV A, p = 0,3481). A páronkénti összehasonlításon alapuló Tukey teszt eredményei alapján (/. táblázat) látható, hogy az egyes szcenáriók egymáshoz nagy mértékben hasonlítanak, azonban a valós adatok és a szcenáriók között inkább eltérések tapasztalhatók. Azonban az egyes szcenáriók és valós adatok szórásai egymástól szignifikánsan különböznek (kétmintás F próba esetén p < 0,01 minden esetben). Az adatsorok átvizsgálása alapján kiderül, hogy a valós adatoktól való kismértékű eltérés összességében inkább abundancia növekedést jelent. Az eredmények értékelése Az évszázad végére várható, igen drasztikus felmelegedés a modell alapján változást okoz a dunai fitoplankton jelenleg ismert szezonális mintázatában. Az eltérés jellegéről leghatározottabban azt állíthatjuk, hogy a jövőben jóval nagyobb évek közötti különbségek várhatók a fitoplankton abundanciájában, mert szignifikáns eltérés a szórások tekintetében mutatkozik. Az abundancia növekedés tűnik a változás egy jellemző irányának. Tavi rendszerekre vonatkozó modellek többségében is a felmelegedésre adott válasz jellemzően a fitoplankton mennyiségének növekedése irányába mutat (Komatsu et al. 2007, Peeters et al. 2007). Egyes munkákban - például Elliott et al. (2005) egy angliai víztározón készített modellje esetén - a jövőben a tavaszi alganövekedés fokozottabb, de a nyári nagy abundanciájú fitoplankton együttesek hamarabb visszaszorulnak a fokozódó tavaszi vízvirágzás okozta tápanyag-limitáció miatt. Kistavakban végzett korábbi tapasztalatok szerint (Vadadi & Hufnagel 2007; Vadadi és mts.ai 2008) az erősebb felmelegedés következtében a klímaváltozás hatása az algáknál hasonló képet mutat, mint ugyanott a zooplankton esetében: korábbi maximumok, viszont csökkenő egyedszámok. A korábbi maximumok, amelyek korábban akár zooplankton (Sipkay és mts.ai 2007) vagy makrogerinctelen (Sipkay és mts.ai 2008) csoportok jelen munkában említetthez hasonló szemléletű modellezése esetén is tapasztalhatók voltak, a vizek gyorsabb felmelegedésével magyarázhatók. Több tanulmány is korábbi maximumokat prediktál az alga biomasszában, azonban ez általában a biomassza növekedésével jár együtt (Flanagan et al. 2003), különösen a téli félévben (Thackeray et al. 2008). Azonban a fitoplankton abundancia felmelegedés hatására bekövetkező csökkenésére is találunk példát tavakban (Anneville et al. 2002), de ott mindez a tápanyagokkal kapcsolatban, ill. azon keresztül valósul meg (oligotrofizáció). Következésképpen a várható felmelegedés hatására az alga biomassza változása különböző vízterekben más és más lehet. Köszönetnyilvánítás Munkánkat az OTKA T042583, az MTA VAHAVA projektje, a KLIMAKKT konzorcium és az MTA TKI „Alkalmazkodás a klímaváltozáshoz" Kutatócsoportja támogatta. Irodalom Anneville, O., Gammeler, S. & Straile, D. (2002) Phosphorus decrease and climate variability: mediators of synchrony in phytoplankton ehanges among European peri-alpine lakes. Freshwater Biology 50 (10): 1731-1746 Christensen, J. H. (2005): Prediction of Régiónál scenarios and Uncertainties for Defining European Climate change risks and Effects. Final Report. DMI, Copenhagen. Elliott, J. A., Thackeray, S. J„ Huntingford, C. & Jones, R.G. (2005): Combining a régiónál climate model with a phytoplankton community model to predict future ehanges in phytoplankton in lakes. Freshwater Biology 50: 1404-1411. Feljöldy L (1981): A vizek környezettana. Altalános hidrobiológia. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest, pp.: 290. Flanagan, K. M„ McCauley, E„ Wrona, F. & Prowse, T. (2003): Climate change: the potential for latitudinal effects on algal biomass in aquatic ecosystems. Can. J. Fish Aquat. Sci. 60: 635-639.
