Bozó Ádám1 – Lakatos László2 – Zsófi Zsolt3 – Hegyi Balázs1 – Nagy Richárd1
1 Eszterházy Károly Egyetem, Innorégió Tudásközpont, Eger
2 Eszterházy Károly Egyetem, Környezettudományi és Tájökológiai Tanszék, Hungary
3 Eszterházy Károly Egyetem, Szőlészeti és Borászati Tanszék, Eger, nagy.richard@uni-eszterhazy.hu
Bevezetés
A növények földrajzi térben való megjelenését és termeszthetőségét agroökológiai tényezők limitálják. A precíziós mezőgazdaságban egyre nagyobb igény mutatkozik a földterületek minél részletesebb megismerésére. Az agroökloógiai minősítés léptéke a térképi felbontástól függ, ugyanakkor minden esetben többé-kevésbé homogén talajtani, domborzati és klimatikus területet jelöl. A mezőgazdasági célú termőhely-értékeléseknek két fő típusát különböztethetjük meg. Vizsgálható a földterület termőképessége, valamint a termőhely egy adott növény termesztésére való (ökológiai) alkalmassága (Lóczy D. 2002).
A szőlőtermőhelyi kutatásoknak nagy lendületet adott a terroir szemlélet elterjedése. Mára számos kutatás bizonyította, hogy egy adott termőhely földrajzi adottságai jelentős hatást gyakorolnak a szőlő minőségi és mennyiségi paramétereire (Van Leeuwen C. – Seguin G. 2006; Coipel et al. 2006; Bálo et al. 2007). A terroir a legszűkebben vett értelmezés szerint a Natural Terroir Units-okra korlátozódik, amelyet Laville P. (1993) úgy definiál mint “a volume of the earth's biosphere that is characterized by a stable group of values relating to the topography, climate, substrate and soil”. A geológiai tulajdonságok meghatározzák a termőhely morfológiai viszonyait, ezáltal befolyásolják a klimatikus adottságokat is (Wooldridge 2000), valamint hatással vannak a víz- és főelemekkel, valamint nyomelemekkel való ellátottságra (Swinchatt J. 2006; Coipel et al. 2006).
Hunter J.J. – Bonnardot V. (2011) szerint a klíma gyakorolja a fő szerepet a szőlő élettani folyamataira meghatározva a szőlő kémiai összetételét, a bogyó színét, az érés időpontját. A domborzat befolyásolja a klimatikus viszonyokat. Továbbá a lejtőn lefolyó vízmennyiség a felső területeken vízhiányt, ezáltal a nyári időszakban
Absztrakt: A precíziós gazdálkodás általi szemlélet egyre nagyobb elvárásokat támaszt az agrár-térinformatika iránt. Megköveteli az adott terület ökológiai igényeihez igazodó helyspecifikus művelésmódot, amelyhez elengedhetetlen az objektív, agroökológiai szemléletű minősítő rendszerek kidolgozása és alkalmazása. Kutatásunk során a magyar szőlőtermőhelyi kataszter térinformatikai alapú revízióját végeztük el, majd a térinformatikai modell eredményét élettani mérésekkel kiegészítve végeztük eredményeink validálását.
szárazságstresszt válthat ki (Courjault-Radé et al. 2007), míg a hegylábi területeken pozitív vízmérleggel kell számolni (Nagy et al. 2012). A talajnak meghatározó szerepe van a bor karakterében és minőségében (van Leeuwen et al. 2004). A talajtípus szoros összefüggésben áll a szőlő vízháztartásával, ezáltal a vízhiány az ún.
’terroir-hatás’ egyik fő komponense (van Leeuwen C. – Seguin G. 2006).
A termőhely vizsgálata során a legtöbb kutatás komplex módon vizsgálja a földtani adottságok, a talaj, a domborzat és a klíma szerepét (Conradie et al. 2002;
van Leeuwen et al. 2004).
A termőhely-értékelési eljárások során szintén elengedhetetlen a természeti tényezők együttes vizsgálata. Tukey R.B. – Clore W.J. (1972) Washington államban dolgozott ki egy komplex minősítési eljárást, amelyet később a GIS technológiák terjedésével más borvidékeken és országokban újabb minősítési eljárások követtek (Sayed H.A. 1992; Watkins R.L. – Vernon F.M. 1997; Boyer J. – Wolf T. 2000;
Jones et al. 2004; Fiola J.A. 2005; Gosh R. 2005; Happ J. 2014), míg számos esetben a szőlőművelés alá vonható területek felkutatása volt a minősítési eljárások célja (Davis et al. 1984; Margary et al. 1998; Tesic et al. 2002).
A Magyarországon alkalmazott szőlőültetvény-minősítő rendszert a Szőlészeti és Borászati Kutatóintézet dolgozta ki (Botos et al. 1985). A módszer agrometeorológiai, talajtani, domborzati és ökonómiai tényezők alapján kategorizálja a szőlőültetvényeket. Hátránya, hogy számos szubjektív minősítő elemet tartalmaz.
A VINGIS rendszer (Magyarország Térinformatikai Szőlőültetvény Regisztere) kiépítését követően a rendelet előírja a kataszter térinformatikai nyilvántartását is (Martinovich 2003).
Anyag és módszer
Az Egri borvidék dűlőinek minőségi osztályokba sorolása a 97/2009. (VII.
30.) FVM rendelet szempontrendszere alapján történik. A rendszer több hiányosságot és számos szubjektív, a gazdák önbevallásán alapuló elemet tartalmaz. Emellett az agroökológai szempontokon kívül ökonómai tényezőket is figyelembe vesz. Célunk a jelen rendszer alapján a termőhelyek természetes erőforrásainak értékelése objektív, GIS alapú agroökológiai termőhelyi modell által. Ennek érdekében a szubjektív elemeket számítógépes modellezés által objektívvé tettük, valamint elhagytuk az ökonómai szempontokat.
A domborzati adatokat – lejtőszög, kitettség, terepfelszín – a FÖMI 1:10.000-es felbontású topográfiai térképei alapján állítottuk elő. A talajtani adatok tekintetében a minősítő rendszer az M=1:100.000 méretarányú Agrotopográfiai térképen alapszik. Ezzel szemben kutatásunk során a nagyobb pontosság érdekében a talajok humusztartalmát, kémhatását, a termőréteg vastagságát, a fizikai talajféleséget, valamint a vízgazdálkodási tulajdonságokat az M=1:25.000 méretarányú Digitális Kreybig Talajinformációs Rendszer (DKTIR) alapján generáltuk le, míg a talajtípus
jellemzéséhez az M=1:100.000-es méretarányú AGROTOPO talajadatbázist alkalmaztuk. A talajképző kőzet jellemzéséhez az M=1:100.000-es Magyarország földtani térképét vettük alapul.
A magyar rendszerben az agrometeorológiai szempontú minősítés szubjektív módon, a gazdák önbevallásán alapszik. Kutatásunkban az agrometeorológiai jellemzők adatait a CARPATCLIM internetes adatbázisból nyertük ki. A 2000–2010 közötti időszakra a napi minimum-, átlag- és maximumhőmérsékleti értékeket adatbázisban rögzítettük. Minden esetben a szeptember 7-től a következő év május 15. napjáig terjedő időszakot vizsgáltuk, mivel ezen időintervallumon kívül a meteorológiai adatsorok alapján már nem kell faggyal számolni. A WSU Grapevine Cold Hardiness Model alkalmazásával kiszámítottuk az LT50 értékeket, amely mellett az adott ponton a vizsgált szőlőfajta tőkéinek 50%-a fagykárosodást szenved (Lakatos et al. 2017). A modell az egyes CARPATCLIM pontok napi minimum-, átlag- és maximumhőmérsékleti értékeit, valamint a vizsgált szőlőfajták hidegtűrőképességét leíró értékeket használja fel a számítás során (Ferguson et al.
2006). Fagykáreseményt akkor jegyeztünk, ha a Tmin<=LT50. Az egyes pontok értékei alapján spline interpolációs függvény alkalmazásával hoztuk létre a borvidék fagykáreseménygyakorisági térképét.
A talajerózió értékelését a RUSLE modell segítségével végeztük el. A RUSLE az éves átlagos talajveszteséget (t×ha-1×év-1) adja meg az A=RKLSCP képlet alapján. Az egyes tényezők térinformatikai modellezéséhez a Digitális Kreybig Talajinformációs Rendszer adatait (K factor), a terület 10:000-es topográfiai térképét (LS factor), a CARPATCLIM adatbázist (R factor), valamint a Corine Land Cover 2012 (C factor) adatbázist használtuk fel (Wischmeier – Smith 1978). Az éves átlagos talajveszteség értékeit 3 kategóriába soroltuk (0–40 t×ha-1×év-1: gyengén erodált; 40–100 t×ha
-1×év-1: közepesen erodált; >100 t×ha-1×év-1: erősen erodált).
A térinformatikai modellezést az ArcGIS termékcsalád ArcMap 10.4-es szoftverével végeztük. A számításokat raszteres alaptérképek felhasználásával végeztük a szoftver „Raster calculator” tool-jának segítségével. A jobb felbontás érdekében nem parcellaszintű, hanem pixel alapú értékelést végeztünk. Ehhez mind az alaptérképek, mind az eredménytérképek esetében a 10x10 m-es pixelméretet alkalmaztuk, amely kellően nagy felbontású, hogy a mikrodomborzati adottságok pontos értékelését is lehetővé tegye, ugyanakkor nem generál az alapadatbázisok gyengébb minőségű felbontásából származó kiugró, hamis értékeket.
Az alaptérképek létrehozása, valamint térinformatikai adatbázisba történő rendezése után az egyes paraméterekhez hozzárendeltük a minősítőmódszerben leírt egyedi pontértékeket. Ezt a „Reclassify” tool használatával végeztük el. A mintaterület borszőlő alkalmassági térképét térinformatikai modellezés segítségével, az alaptérképek pixelértékeinek összeadásával állítottuk elő. A pixelenkénti borszőlő alkalmassági értéket az alaptérképek értékeinek összeadásával, a „Raster calculator”
tool segítségével kaptuk meg (1. ábra).
1. ábra A GIS alapú borszőlő alkalmassági minősítés menete (Forrás: saját szerk.) Eredmények
A minősítő rendszer paraméterei alapján előállítottuk az egyes térképi rétegeket, majd elvégeztük azok kategorizálását. Az agrometeorológiai térképi réteg előállításához a WSU Cold Hardiness Model-t alkalmaztuk. Az Egri borvidék teljes területére meghatároztuk a 2000–2010 közötti évek szeptember 7. – május 15. közötti időszakára a Kékfrankos szőlőfajta LT50 fagytűrési görbéit. Ebben az időszakban a mintaterületen éves átlagban 1 alkalommal történt tényleges fagykárosodás. A Kékfrankos fajtát elsősorban a vegetációs időszak kezdetén fellépő tavaszi fagyok károsították.
A térinformatikai modellezés eredményeként előállítottuk a borvidék agroökológiai alkalmassági térképét (2. ábra). A minősítés során egy pixel által felvehető maximális pontérték 357 pont, amelyből a borvidék legjobb területei 354 pontot értek el, míg a 178,5 pont alatti területek szőlőtermesztésre nem alkalmasak.
A legalkalmasabb területek a közel sík, vagy enyhe déli lejtésű dombhátak, míg a legrosszabb besorolást a borvidék ÉK-i részén elhelyezkedő meredek, erózióveszélyes hegyoldalak kapták, azon belül is a legalkalmatlanabb területek közé az északi kitettségű lejtők kerültek.
A ténylegesen szőlőtermesztés alatt álló területek minőségi osztályainak százalékos és területi megoszlását vizsgáltuk. A borvidék területének 35,40%-a (19,98 km2) található az 1. minőségi osztályú területen, 64,21% (36,24 km2) pedig a 2. minőségi osztályba esik. A 3. kategóriájú besorolásba a szőlőterületek csupán 0,39%-a (0,22 km2) került, míg a modell által szőlőtermesztésre alkalmatlannak minősített területeken egyáltalán nincsenek ültetvények.
A térinformatikai modellezéssel előállított pixelszintű minőségi értékek validálásához három mintaterületen (Nagy-Eged alsó, Nagy-Eged felső, Kőlyuktető) Kékfrankos ültetvényekben szőlőélettani méréseket végeztünk. A mintaparcellák
2. ábra Az Egri borvidék agroökológiai szempontú borszőlő alkalmassági térképe területére eső pixelek átlagos értékei alapján a legmagasabb értéket a Kőlyuktető termőhely vette fel (303 pont), amihez nagyon hasonló értékkel rendelkezik a Nagy-Eged alsó termőhely (301 pont). A legalacsonyabb értéket a Nagy-Nagy-Eged felső kapta (276 pont), amely a jelentős talajerózió okozta erodált talajfelszínnek tudható be (3.
ábra, 4. ábra, 5. ábra).
Eredményeinket a kiválasztott mintaparcellákon elvégzett szőlőélettani mérések segítségével validáltuk, melynek során a növényélettani mérések alátámasztották a GIS alapú objektív agroökológiai borszőlő termőhelyi minősítés eredményeit. A levélrétegszám, lombozatszélesség tekintetében a Nagy-Eged alsó termőhely jobb, míg a lombfolytonossági hiány esetében rosszabb eredményeket mutatott, ami a jobb víz- és tápanyag-ellátottságnak és a kevésbé erodált talajfelszínnek köszönhető.
Ugyanakkor a boranalitikai vizsgálatok rámutattak arra, hogy a vörösborok minőségét
3. ábra A Nagy-Eged alsó termőhely pixelértékeinek
statisztikai mutatói
4. ábra A Nagy-Eged felső termőhely pixelértékeinek
statisztikai mutatói
5.ábra A Kőlyuktető termőhely pixelértékeinek
statisztikai mutatói
nagymértékben befolyásoló antocianin mint fenolos komponens mennyisége az agroökológiai szempontból kevésbé alkalmas termőhely esetében mutat magasabb értéket, amely az enyhe-közepes növényi stressz hatásának tudható be.
Konklúzió
Kutatásunk során elvégeztük a magyar borszőlő termőhelyi kataszter revízióját.
Ennek keretében a szubjektív minősítő elemeket objektív módon értékeltük, valamint térinformatikai modell alkalmazásával a parcellaszint helyett pixel alapú minősítést valósítottunk meg. Eredményeinket kiválasztott mintaparcellákon elvégzett szőlőélettani mérések segítségével validáltuk, melynek során a növényélettani mérések alátámasztották a GIS alapú objektív agroökológiai borszőlő termőhelyi minősítés eredményeit. Eredményünk rámutat a minőségi borkészítés által generált tájhasználati konfliktusra is, melynek feloldása további kutatásokat igényel.
Köszönetnyilvánítás
„ Az Emberi Erőforrások Minisztériuma ÚNKP-17-4 kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programjának Támogatásával készült”
Felhasznált irodalom
Anna Dobos – Richárd Nagy – Ádám Molek (2014): Land use changes in a historic wine region and their connections with optimal land-use: a case study of Nagy-Eged Hill, Northern Hungary. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 9(2), pp.
219–230.
Bálo B. – Gál L. – Szilágyi Z. – Zsófi Zs. – Simon Z. (2007): Terroir aspects in wine quality of ‘Kékfrankos’ variety trained on umbrella training system. Proceedings of the XV.
International GESCO Symposium, Porec, Croatia, 20–23th Jun., 1: pp. 82–93.
Botos E. P. – Csepregi P. – Polónyi B. (1985): A szőlő- és bortermelés katasztere és gyakorlati bevezetésük. Szőlészet és Borászat, 7(1), pp 7–10.
Boyer J. – Wolf T. (2000): GIS and GPS aid the exploration of viticultural potential in Virginia. Vineyard and Winery Management, pp. 48–54.
Carey V.A. (2001): Spatial characterization of natural terroir units for viticulture in the Bottelaryberg-Simonsberg-Helderberg winegrowing area, MSc szakdolgozat, Stellenbosch University, South Africa
Coipel J. – Rodriguez Lovelle B. – Sipp C. – Van Leeuwen C. (2006): “Terroir” effect, as a result of environmental stress, depends on more on soil depth than on soil type (Vitis vinefera L. cv. Grenache noir, Cotes du Rhone, France 2000). International Journal of Vine and Wine Sciences, 40(4), pp. 177–185.
Conradie W.J. – Carey V.A. – Bonnardot V. – Saayman D. – van Schoor L.H. (2002):
Effect of different environmental factors on the performance of Sauvignon blanc
grapevines in the Stellenbosch/Durbanville districts of South Africa. I. Geology, Soil, Climate, Phenology and Grape Composition. South African Journal of Enology and Viticulture, 23(2), pp. 78–91.
Courjault-Radé P. – Munoz M. – Hirissou N. – Maire E. (2007): Geology, key factor for high quality wine production: an example from the Gaillac appellation region (Tarn, Sw France). XXXth OIV World Congress, Budapest, 10–16 June 2007.
Davis R. – Chilton R. – Ottenbreit L. – Scheeler M. – Vielvoye J. – Williams R. – Wittneben U. (1984): Atlas of suitable grape growing locations in the Okanagan and Similkameen valleys of British Columbia. Soil Science and Agricultural Engineering, Agriculture Canada, Research Station, 141 p.
Digital Kreybig Soil Information System (DKSIS; Pásztor L. – Szabó J. – Bakacsi Z. S. – Matus J. – Laborczi A. 2012). Compilation of 1:50,000 scale digital soil maps for Hungary based on the Digital Kreybig Soil Information System. Journal of Maps, 8(3), pp. 215–219.
Ferguson J. C. – Mills L. J. – Kellerr M. (2006): Cold-Hardiness Evaluation of Grapevine Buds and Cane Tissues. American Journal of Enology and Viticulture, 57(2), pp. 194–
200.
Fiola J.A. (2005): Site Suitability Evaluation for Starting Vineyards in Washington County.
PhD dissertation, Washington, Maryland.
Gosh R. (2005): Using GIS for Grape Suitability Analysis, Arcuser, 2005, 1. sz. pp. 32–33.
Happ J. (2014): Vineyard Site Suitability in Minnesota USA. Papers in Resource Analysis, 16, pp. 1–11.
Hunter J.J. – Bonnardot V. (2011) Suitability of Some Climatic Parameters for Grapevine Cultivation in South Africa, with Focus on Key Physiological Processes. South African Journal of Enology and Viticulture, 32(1), pp. 137–154.
Jones G.V. – Nelson P. – Snead N. (2004): Modeling Viticultural Landscapes: A GIS Analysis of the Terroir Potential in the Umpqua Valley of Oregon. in: GeoScience Canada, 31(4), pp. 167–178.
L. Lakatos – S. Molják – R. Nagy (2017) Analyzes of Autumnal, Winter and Spring Frost Damage at the Wine Regions of Hungary. Air and Water Components of the Environment, March 17–19. ISSN:2067-743X, 2017, Cluj-Napoca, Romania, pp.
69–76.
Laville P. (1993): Unités de terroir naturel et terroir. Une distinction nécessaire pour redonner plus de cohérence au système d’appellation d’origine. Bull. O.I.V. 745/746, 227–251.
Lóczy D. (2002): Tájértékelés, földértékelés. Dialóg Campus Kiadó, Budapest–Pécs, pp.
75–151.
Margary R.D. – Seem R. C. – DeGloria S.D. (1998): Prediction of vineyard site suitability:
Grape Research News, v. 9, no. 1, p. 1, 2.
Martinovich L. (2003): A VINGIS szőlőültetvény nyilvántartási rendszer. Borászati Füzetek, 13(6), pp. 32–33.
Nagy R. – Zsófi Zs. – Papp I. – Földvári M. – Kerényi A. – Szabó Sz. (2012): Evaluation of the relationship between soil erosion and the mineral composition of the soil: A case study from a cool climate wine region of Hungary. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 7(1), pp. 223–230.
Sayed H.A. (1992): Vineyard site suitability in Ontario: Ontario Grape and Wine Adjustment Program, OMAFRA and Agriculture Canada Publication N.10.92, Ministry of Agriculture and Food, Canada.
Swinchatt J. (2006): Soil or geology? And what’s the differnce? Some observations from the New world. VIth international Terroir Congress, 2006, pp. 128–132.
Tesic D. – Woolley D.J. – Hewett E.W. – Martin D.J. (2002): Environmental effect on cv Cabernet Sauvignon (Vitis Vinifera L.) grown in Hawkes Bay, New Zealand, 2.
Development of a site index. Australian Journal of Grape and Wine Research, 8, pp.
27–35.
Tukey R.B. – Clore W.J. (1972): Grapes - their characteristics and suitability for production in Washington: EB. 635, Cooperative Extension Service College of Agriculture, Washington State University, Pullman, Washington, 12 p.
van Leeuwen C. – Friant P. – Choné X. – Tregoat O. – Koundouras S. – Dubourdieu D.
(2004): Influance of climate, soil, and Cultivar on terroir. American Journal of Enology and Viticulture, 55(3), pp. 207–217.
van Leeuwen C. – Seguin G. (2006): The Concept of Terroir in Viticulture. Journal of Wine Research, 17(1), pp. 1–10.
Watkins R. L. – Vernon F. M. (1997): Vineyard site suitability in Eastern California, in:
GeoJournal, 43(3), pp. 229–239.
Wischmeier W.H. – Smith D.D. (1978): Predicting Rainfall Erosion Losses: a Guide to Conservation Planning Agriculture Handbook. 282 USDA-ARS, USA.
Wooldridge J. (2000): Geology: A central aspect of terroir. Wynboer, pp. 87–90.