Az adatbázis előzetes csoportosítása

Lineáris regresszióval kidolgozott pedotranszfer függvények

A csoportokra és a csoportosít|s nélkül line|ris regresszióval kidolgozott pedotranszfer függvények becslési pontoss|ga és megbízhatós|ga hasonló (4.8. |bra), nincs szignifik|ns különbség a módszerek között (igaz, a csoportosított adatokon kapott eredmények minden

129

esetben jobb illeszkedést mutatnak, de a csopotrosít|s nem javította szignifik|nsan a becslést).

Regressziós fa

A regressziós fa esetén a pontoss|g és a megbízhatós|g (4.52. és 4.53. t|bl|zatok) vizsg|lata sor|n hasonlóak az eredmények: az esetek 55 %-|ban a csoportosít|s nélküli regressziós fa a jobb, a fennmaradó 45 %-ban pedig a külön talajcsoportonként kidolgozott modellek.

A talajcsoportonként kidolgozott regressziós fa elemzése egyszerűbb, ezért a víztartó képesség és a könnyebben mérhető talajtulajdon|sog közötti összefüggések vizsg|lat|ra előnyösebb, ha a modelleket talajcsoporonként dolgozzuk ki.

A becslés megbízhatós|ga szempontj|ból viszont az egész adatb|zisra kidolgozott regressziós f|k becslése eredményesebb. Ez azzal magyar|zható, hogy a regressziós f|k becslési megbízhatós|g|t nagyban befoly|solja, hogy a modell kidolgoz|s|hoz mekkora adatb|zist haszn|lunk fel (a nagyobb mintasz|m előnyösebb), valamint a talajtulajdons|gok szempontj|ból abban mekkora a vari|bilit|s. Éppen ezért a regressziós f|k egyéb adatb|zisra való alkalmaz|s|n|l még kritikusabb szempont, hogy csak abban esetben lehet eredményes a becslés, ha a vizsg|landó terület és a modell kidolgoz|s|hoz haszn|lt becslő adatb|zis talajait jellemző statisztikai mutatók hasonlóak (Schaap és Leij, 1998, Nemes et al., 2006, Tranter et al., 2009).

A különböző becslő módszerek alkalmaz|s|nak tapasztalatai

130

4.8. Módszerajánlás

Az elvégzett vizsg|latok eredményeinek ismeretében joggal merül fel a kérdés, hogy azok közül melyiket milyen célra lehet felhaszn|lni. Itt érdemes megjegyezni, hogy doktori kutat|som célja a talajok víztartó képességének jellegzetességeinek felt|r|sa, a vízgazd|lkod|sban szerepet kapó tényezők viszonyrendszerének feltérképezése volt. Ezért a kidolgozott modelleket is elsősorban azért közlöm diszert|cióm mellékletében teljes részletességükben, hogy erről a viszonyrendszerről minél gazdagabb inform|ció |lljon rendelkezésre.

Az alkalamzott módszerek nagy sz|ma és az összehasonlító vizsg|latok sokrétűsége miatt azt gondolom, szükség lehet olyan t|mpontokra, amik segítenek eligazodni az egyes modellek alkalmaz|si lehetőségeiről. Ezért az al|bbiakban összegzem a modellek nyújtotta lehetőségeket.

Gyakorlati szempontból két tényező van, ami a modell alkalmazhatós|g|t meghat|rozza:

azok jós|ga (pontoss|ga és megbízhatós|ga) és egyszerűsége. Tudom|nyos, kutat|si szempontból egy harmadik szempontot is figyelembe kell venni: a modellek értelmezhetőségét. Ez a harmadik szempont azért jelentős, mert csak olyan modellek alapj|n tudunk aj|nl|sokat megfogalmazni vagy tov|bbi kutat|si ir|nyokat kijelölni, amik belső rendszerét |tl|tjuk, értjük.

Megítélésem szerint az |ltalam kidolgozott módszerek között haszn|lati egyszerűségüket tekintve nincs sz|mottevő különbség. Igaz ugyan, hogy tal|n a line|ris regresszió modellek alkalmazhatók legközvetlenebbül, ugyanakkor egyszerű sz|mítógépes t|mogat|ssal, b|rmelyik modell hasonló könnyedséggel alkalmazható. Ebből a szempontból teh|t nem lehet előtérbe helyezni egyik modellt sem. A talajok tejes v|ltozatoss|g|ra kidolgozott modellek (LR: 111-114. mellékletek; CRT: 115-116. mellékletek) azonban abból a szempontból egyszerűbbek, hogy velük több modell is kiv|ltható, nagyobb talajv|ltozatoss|g víztartó képessége írható le, így nagyobb földrajzi területekre alkalmazhatók közvetlenül. A teljes adatb|zison kidolgozott line|ris regressziós modellek amiatt is aj|nlhatók, mert pontoss|guk és megbízhatós|guk megegyezik az egyes főtípusok alapj|n kifejleszetett modellek pontoss|g|val és megbízhatós|g|val (köztük statisztikailag szignifik|ns különbség nincs). Amennyiben folytonos talajv|ltozók |llnak rendelkezésünkre, gyakorlati alkalmaz|sra ezek a modellek aj|nlhatók. A teljes adatb|zison és a főtípusok adatain kidolgozott CRT modellek ezzel szemben pontoss|gukat tekintve m|r különbözőséget (statisztikailag szignifik|ns különbséget) is mutatnak egym|stól, azonos megbízhatós|g mellett. A különbözőségek részben a talajonként csoportosított adatok előnyösségét mutatj|k, emiatt teh|t itt nem javasoln|m a teljes adatb|zison kidolgozott modellek közvetlen gyakorlati alkalmaz|s|t. Kutat|si, rendszerelemzési szempontból viszont – ha a talajtulajdons|gok folytonos jellemzői |llnak rendelkezésünkre - a CRT felhaszn|l|sa előnyösebb az LR modelleknél, mert velük a fizikai összefüggések könnyebben értelmezhetők.

A CHAID modelleknek is a fizikai kapcsolatok értelmezhetősége az egyik legnagyobb előnye. Amennyiben kategória adatok |llnak rendelkezésünkre, ezek becslésre hasonlóan jól haszn|lhatók, mint a kategória alapú CRT modellek, miközben értelmezésük azokn|l könnyebb. Talajtérképi kategória adatok esetén teh|t a dolgozatban bemutatott CHAID

131

módszer alapj|n képzett modellek (21-25, 47-50, 55-58, 75-78 és 95-98 sz. mellékletek) egyar|nt javasolhatók gyakorlati és kutat|si célokra.

132

133

5. Összefoglalás

A talajok víztartó képessége a talajfunkciók, köztük a mezőgazdas|gi termelésre való alkalmass|g szempontj|ból nagyon fontos. A víztartóképeség mérése azonban meglehetősen időigényes és költséges, ezért mérés helyett gyakran becsüljük azt.

A földterületek víztartó képességének jellemzése - a talajfoltok mért, vagy becsült mutatóinak térbeli kiterjesztése - speci|lis térképekkel történhet. Közvetlen mérés alapj|n az említett okok miatt ritk|n készülnek víztartó képesség térképek. A különböző léptékű

|ltal|nos talajtérképek is tartalmaznak azonban olyan adatokat, amik megfelelő alapot nyújthatnak a talaj vízgazd|lkod|si tulajdons|gainak jellemzésére. A nagyméretar|nyú (1:10000 léptékű) talajtérképek haz|nk talajtakarój|nak részletes térbeli jellemzésére szolg|lnak és a legfontosabb |ltal|nos fizikai, kémiai és genetikai talajjellemzőit tartalmazz|k, kategória adatok form|j|ban.

Kutat|saim sor|n azt vizsg|ltam, hogy kiz|rólag a részletes talajtérképeken feltüntetett talajjellemzők felhaszn|l|s|val miként lehet becsülni a talajok víztartó képességét.

A vizsg|latokat a Magyarorsz|gi Részletes Talajfizikai Adatb|zis (MARTHA) tette lehetővé. A MARTHA adatb|zis kialakít|s|ra indított program (amiben a Pannon Egyetem, az MTA TAKI és az MGSZH vett részt) célja az összes Magyarorsz|gon elérhető, közvetlenül vizsg|lt talajfizikai és vízgazd|lkod|si adat összegyűjtése, összehangol|sa és egységes adatb|zisba rendezése volt. Kutat|saimat teh|t az tette lehetőve, hogy van egy olyan adatb|zis, ami nagysz|mú mért vízgazd|lkod|si adatot, valamint |ltal|nos talajfizikai, kémiai és taxonómiai adatokat (vagyis olyan adatokat amik alapj|n a talajtérképek is készülnek) egyar|nt tartalmaz, a hazai talajv|ltozatoss|got jól reprezent|lva.

Négy jellegzetes hazai főtípus – szikes talajok, barna erdőtalajok, csernozjom talajok és réti talajok – talaj altípusainak víztartó képességét vizsg|ltam. A víztartó képesség és a nagyméretar|nyú talajtérképeken és kartogramokon feltüntetett talajtulajdons|gok közötti összefüggések elemzését négy nevezetes m|trixpotenci|lhoz (-0,1; -33, -1500 és -150000 kPa) tartózó víztartó képesség értékeken végeztem el.

A talajjellemzők és a víztartó képesség közötti kapcsolatok felt|r|s|ra és sz|mszerűsítésére a hazai és nemzetközi talajfizikai modellezési gyakorlatban haszn|lt elj|r|sok (többszörös line|ris regresszió, klasszifik|ciós és regressziós fa) mellett, egy olyan új módszert is adapt|ltam, amivel a talajjellemzők - térképeken feltüntetett – kategóri|i alapj|n lehet becsülni víztartó képességüket.

Meg|llapítottam, hogy a nemzetközi talajtani kutat|sban újdons|gnak sz|mító ún. CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector) módszerrel kidolgozott pedotranszfer szab|lyok pontoss|ga és megbízhatós|ga a négy m|trixpotenci|l esetén hasonló a nemzetközi talajfizikai szakirodalomban elterjedt regressziós f|val (CRT) kidolgozott modellekéhez. Ez alól csup|n a szikes talajok alacsony m|trixpotenci|lhoz tartozó víztartó képesség becslése kivétel.

A talajonként végzett részletes vizsg|latok alapj|n kidolgoztam a négy jellegzetes magyarorsz|gi talajfőtípushoz tartozó talajok víztartó képességét becslő modelleket. A kidolgozott becslő módszerek becslési pontoss|g|t 5,6 tf%) és megbízhatós|g|t

(0,8-134

8,5 tf%) jellemző négyzetes eltérés gyökök értéke (RMSE) hasonló a szakirodalomban fellelhető módszerek RMSE értékeivel (4-5 tf% (Pachepsky és Rawls, 1999; Wösten et al., 2001; Nemes, 2003; Minasny et al., 2004; Lamorski et al., 2008; Twarakavi et al., 2009;

Nemes et al., 2010). A kidolgozott módszereknél |ltal|noss|gban elmondható, hogy a folytonos értékek ugyan kisebb RMSE értékeket eredményeznek, de a különbség csak néh|ny esetben szignifik|ns. A dolgozatban bemutatott CHAID módszer alkalmas a hazánkban előforduló jellegzetes talajok nevezetes mátrix pontenciálokhoz tartozó víztartó képesség értékeinek becslésére – a nemzetközi szakirodalomban elfogadott hibaértékeken belüli pontossággal és megbízhatósággal – a nagymératarányú talajtérképek kategória információi alapján.

Kimutattam az egyes talajcsoportokon belül a vízh|ztart|sra ható tallajjellemzők egyedi kapcsolatrendszerét és ezeket az összefüggéseket sz|mszerűsítettem is.

A kidolgozott modellek közvetlenül alkalmazhatók a mezőgazdas|gi és természetvédelmi tervezésben, a talajok és vízkészletek jobb hasznosít|sa érdekében.

135