Bauer Norbert (szerk.): A Bakonyi Természettudományi Múzeum Közleményei 15. (Zirc, 1996)

CSERVENKA JUDIT – ASZALÓS RÉKA – BRÁZ ESZTER – PETŐHÁZI ATTILA – ROSSMANN ZOLTÁN: A Primula x brevistyla DC. hibrid kankalinfaj előfordulásának predikciós térképezése a bakonyi Cuha-völgyben

ressziós szinten mely változó, és annak mely értéke a legfontosabb az előfordulás mintázatának kialakításában. Ezen eredmények alapján elmondható, hogy a faj előfordulásának meghatározásában a legfontosabb szerepe a tengerszint feletti magasságnak van, ezután következik a felszíngörbület, majd a kitettség változói és a lejtőmeredekség. A predikciós térkép (12. ábra) és a terepi térkép egyezése a tanulóterületen 93%-os. Összefoglalva megállapítható, hogy a Primula x brevistyla elterjedésére mindkét használt predikciós modellel pontos eredményt kaptunk: a prédikált előfordulások a terepi előfordulások helyére, vagy azok közelébe estek. A predikció pontosságának egyik okát abban látjuk, hogy a hibrid faj jól modellezhető domborzati szituációban él, ezért a domborzat változói - elsősorban a magasság és a felszíngörbület - jól működnek mint prediktorok. A nagy pontosság másik oka módszertani. Esetünkben a becsléses eljárás csak kétkategóriás volt: „kankalin jelen van", „kankalin nincs jelen" (ellentétben például egy vegetációtérkép predikciójával, ahol a kategóriák száma ennek többszöröse is lehet). A kankalin hiányának terepi és prédikált előfordulásai ezért nagy területen egyeztek, vagyis magas volt a közös hiány aránya. Ez még a Bayes-formula által prédikált térképre is igaz volt, pedig a normalitási feltétel több helyen sérült (Id. hisztogramok, 8. ábra). Mindkét modell esetében előfordult (predikciós térképek: 10., 12. ábra), hogy a modell nem prédikálta a faj előfordulását oda, ahol volt terepi előfordulás (elsőfajú hiba), illetve oda prédikált, ahol nem volt terepi előfordulás (másodfajú hiba). Az elsőfajú hiba a Bayesformula esetében jóval meghaladja a CART modell hibáját, és a másodfajú hibája is nagyobb; a faj előfordulásának becslése tehát pontosabb a CART modell esetében. Kitekintés Egy predikciós modell használhatóságának két fontos kritériuma van: a pontosság és a kiterjeszthetőség. A pontosságot legegyszerűbb esetben úgy számoljuk - mint a fentiekben leírtuk - hogy a prédikált és térképezett előfordulásokat összevetjük. A vizsgálat során megbizonyosodtunk, hogy a Primula x brevistyla előfordulása a domborzat változóival - lokálisan - pontosan prédikálható, amiből arra következtettünk, hogy a modellt érdemes kipróbálni más, jellegzetes domborzati viszonyok közt élő növényfajok előfordulásának predikciójára is. A predikció pontosságának további vizsgálatánál azonban figyelembe kell venni azt, hogy a prédikált előfordulások mennyire esnek közel a terepi előfordulásokhoz (szomszédossági vizsgálat). A modell kiterjeszthetőségének vizsgálatát több lépésben tervezzük. Elsőként a becsült potenciális élőhelyek tavaszi terepbejárását tartjuk fontosnak, térképezve ezeken a helyeken a hibrid kankalinfaj populációit. Ha valamelyik modell által prédikált előfordulások a mintaterületen jó becslést adnak a valós előfordulásokra, érdemes nagyobb földrajzi régióra (pl. a Bakony nagyobb területére), vagy más területre is tesztelni használhatóságát. Más földrajzi régióban azonban az előfordulást valóban meghatározó környezeti faktor(ok) és a domborzat kapcsolata is más lehet. A jövőbeli vizsgálatoknak ezért valószínűleg olyan környezeti változókat is figyelembe kell venni, amelyeknek hatása a hibrid faj elterjedésére közvetlenebb, mint a domborzat változóinak hatása. Láttuk, hogy a hibrid faj megjelenéséhez a szülőfajok közelsége szükséges. A pollent szolgáltató Primula vulgaris a régióban sokféle élőhelyen megtalálható, szemben az anyanövénnyel, a Primula veris, amely elsősorban