Hidrológiai Közlöny 2007 (87. évfolyam)
6. szám - XLVIII. Hidrobiológus Napok: Európai elvárások és a hazai hidrobiológia Tihany, 2006. október 4–6.
118 HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY 2007. 87. ÉVF. 6. SZ. ként a maximális érték elérésének időpontját vettük, és egytényezős ANOVA-val ellenőriztük, hogy várható értékeiket tekintve az egyes szcenáriók között van-e különbség. Annak eldöntésére, hogy mely csoportok között van a különbség, a post-hoc Tukey tesztet alkalmaztuk, a homogenitást pedig Levente teszttel ellenőriztük. Eredmények A CII tapasztalati és modell által szimulált értékeinek időbeli változását a három év során az 1. ábrán mutatjuk be. Az ábrán látható, hogy a modell jól illeszkedik a tapasztalati értékekhez. /. ábra: A CII, azaz Cönológiai Inlenzitási Index = (egyedszám * testtérfogat * Shannon diverzitás)*IO' 4 tapasztalt és szimulált (modell) értékeinek időbeli változása a 2002, 2003. és 2004. év során 1. táblázat: A hat szcenárióra futtatott modell maximum helyeire végzett varianciaanalízis ANOVA táblázata. A sorokban a csoportok közötti és csoporton belüli különbségek és összegük, az oszlopokban pedig az eltérésnégyzet-összeg, szabadsáSS df MS F P Csop.között 32601 5 6520 4,02 0,0018 Csop.belül 291936 180 1622 Total 324537 185 2. táblázat: A Tukey teszt eredményeinek táblázatos összefoglalása. (A betűk a szcenáriókat jelölik A: BASE, B: GFDL2534, C: GFDL5564, D: UKHI, E: UKLO és F: A B C D E F A 0,822 0,684 0,515 0,166 0,997 B 1,739 0,075 0,037 0,004 0,977 C 2,078 3,818 1,000 0,946 0,365 D 2,439 4,179 0,361 0,987 0,230 E 3,354 5,093 1,275 0,914 0,048 F 0,696 1,044 2,774 3,135 4,049 3. táblázat: A szcenáriók adataival számolt modell 31 futásával kapott maximum helyek (az év hányadik Átlag: Szórás: BASE 282,19 33,27 GFDL2534 269,61 48,09 GFDL5564 297,23 44,90 UKHI 299,84 34,64 UKLO 306,45 25,13 UKTR31 277,16 49,63 Minden szcenárió esetén az év 90. napjától a 135. napjáig futtattuk a modellt, mert gyűjtéseink mindhárom év esetén ebben a periódusban történtek. A CII maximális bekövetkezésének napjára vonatkozóan végzett egytényezős ANOVA eredményei alapján az egyes szcenáriók közti különbség szignifikánsnak bizonyult (1. táblázat). A Levene teszt eredménye szerint (p = 0,1665) a varianciák homogenitása is teljesül. A páronkénti összehasonlításon alapuló Tukey teszt eredményei alapján (2. táblázat) szignifikánsan csak az UKHI és az UKLO különbözik a GFDL2534 szcenáriótól, valamint az UKLO és az UKTR31 szcenáriók egymástól. Azonban 90 %-os szignifikancia szinten a GFD L2534 és a GFDL5564 is különbözik egymástól. Minden szcenárió esetén 31 futási évet vizsgáltunk. A 3. táblázat tartalmazza az egyes szcenáriókhoz tartozó átlag és szórás értékeket. Az eredmények értékelése A CII szezonális változásainak hőmérséklettől függő szimulációs modellezése sikeresnek tekinthető, mert a szimulált adatok jól illeszkednek a tapasztalati adatsorhoz. Mivel a modellben a hőmérsékleti reakciógörbe gyakorlatilag két normál eloszlás összegeként állítható elő, a vizsgált együttes egészét jellemző CII időbeli alakulásának leírásához két elméleti populáció elegendő. Ez összefüggésben lehet azon korábbi megállapításunkkal, miszerint a vizsgált makrogerinctelen együttesben összesen két meghatározó csoport volt, a Tubificidae és a Limnomysis benedeni (Sipkay & Hufnagel 2006). A szcenáriók statisztikai összehasonlítása alapján némi egyszerűsítéssel megállapítható, hogy a reálisabbnak tekintett, kisebb mértékű változást jósló GFDL2534, GFDL5564 és UKTR31 szcenáriók különböznek inkább a nagyobb mértékű változást jósló UKHI és UKLO szcenárióktól, viszont ezek egyike sem különbözik jelentősen a jelenlegi állapotokkal operáló BASE szcenáriótól. A legenyhébb változást jósló GFDL2534 szcenárió az, amely a többitől leginkább különbözik. A tapasztalt jelenségeket legkönnyebben a szcenáriókhoz tartozó szórásokkal lehet magyarázni. Az enyhébb felmelegedést jósló három szcenárió feltűnően nagyobb szórása arra enged következtetni, hogy a kisebb változás az egyes évek közötti nagyobb különbségek formájában nyilvánul meg. A jelentősebb felmelegedést jósló szcenáriók a mai adatokkal számolt BASE-hez hasonlóan alacsonyabb szórással bírnak. Feltehetően kisebb felmelegedéssel a vizsgált együttes szempontjából érzékenyebb időjárási állapot következik be, de a változások összességében nem annyira jelentősek, hogy a jelenlegi állapotoktól való eltérés statisztikailag kimutatható legyen. Drasztikusabb változás esetén újra kevésbé érzékeny állapot következik be a vizsgált együttes szempontjából, ami az egyes évek közti szórás kisebb mértékét magyarázza, valamint azt, hogy a jelenlegihez hasonló időjárási állapotoktól való eltérés nem kimutatható. Mindezek azonban csak nagy vonalakban magyarázzák a kapott eredményeket. Az időjárási tényezőkkel való kapcsolat részletesebb megismerése céljából a modell továbbfejlesztése is szükséges lehet. Eredményeink értékelésénél szem előtt kell tartani, hogy a modell csak a hőmérséklet hatását veszi figyelembe, érvényességi feltételei szűkre szabottak és maguk a szcenáriók is szimulációs modellek termékei. A továbblépéshez szükséges lehet az említett közösségi mutató finomítása, súlyozása, további szcenáriók bevonása, valamint a modell továbbfejlesztése több meteorológiai változóra. Saját adataink mellett más alkalmas adatsorokat is szeretnénk felhasználni. Ilyen módon a későbbiekben alkalom nyílik a klíma változékonyságának vízi ökoszisztémákra gyakorolt lehetséges hatásainak részletesebb megismerésére.
