Városok öko-környezetének komplex vizsgálata - Nyugat ...

Nyugat-magyarországi Egyetem | Erdőmérnöki KarVárosok öko-környezeténekkomplex vizsgálataa nyugat-dunántúli régióban1

Városok öko-környezeténekkomplex vizsgálataa nyugat dunántúli régióbanSzerkesztő:dr. Albert Leventedr. Bidló Andrásdr. Jancsó Tamásdr. Gribovszki ZoltánTechnikai szerkesztő:Kámán OrsolyaNYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEMKIADÓNyugat-magyarorszagi EgyetemSopron3

Szerkesztők:dr. Albert Leventedr. Bidló Andrásdr. Jancsó Tamásdr. Gribovszki ZoltánTechnikai szerkesztő:Kámán OrsolyaFelelős kiadó:Prof. Dr. Neményi Miklóstudományos és külügyi rektor helyettesKiadó:Nyugat-magyarországi Egyetem Kiadó© Copyright - Minden jog fenntartvaISBN 978-963-334-084-4Grafikai szerkesztés és tördelés:EFFIX-Marketing Kft.TÁMOP-4.2.1/B-09/1/KONV-2010-0006Szellemi, szervezeti, és K+F infrastruktúrafejlesztésa Nyugat-magyarországi Egyetemen4

ElőszóA könyv a Nyugat-magyarországi Egyetemáltal elnyert „ Az ember és élettere – Amező- és erdőgazdálkodás, az ipar és azurbanizáció hatása természetes környezetünkre”megnevezésű, a Társadalmi MegújulásOperatív Program által támogatott(TÁMOP 4.2.1.B -09/1/KONV) kutatásiprojekt „ Városok öko-környezeténekkomplex vizsgálata a nyugat dunántúli régióban”alprojektjének fontosabb kutatásieredményeit mutatja be. Az alprojekt vezetőjeDr. Albert Levente egyetemi tanár,szakmai vezetői Dr. Mátyás Csaba egyetemitanár, az MTA r. tagja, az Erdőmérnöki Karrészéről Dr. Bidló András egyetemi docens,a Geoinformatikai Kar részéről Dr. JancsóTamás egyetemi docens voltak. A kutatásokbanaz Erdőmérnöki Kar négy intézete,az Erdővagyon-gazdálkodási és VidékfejlesztésiIntézet, a Geomatikai, Erdőfeltárásiés Vízgazdálkodási Intézet, a Kémiai Intézetés a Környezet- és Földtudományi Intézet,és a Geoinformatikai Kar két intézete,a Geomatika Intézet és a TerületfejlesztésiIntézet 36 oktatója és 13 PhD képzésbenrészt vevő hallgatója mellett több hazai éskülföldi egyetem és kutatóintézet oktatójaés kutatója vett részt.Az urbanizáció környezetre gyakorolthatását, az emberi tevékenység általmegváltoztatott abiotikus és biotikus tényezőkethárom, a Nyugat- és a Közép-dunántúliRégióban eltérő természeti feltételekközött kialakult és működő város(Sopron, Székesfehérvár, Szombathely) éstermészeti környezetük kölcsönhatásainkeresztül tanulmányoztuk. Vizsgáltuk azökológiai paramétereket meghatározó tényezőket:analizáltuk a városok légterét,hidrológiai kutatásokat végeztünk, jellemeztüka talaj- és a földtani közeg állapotát.A légszennyeződés bioindikációs monitorozásaérdekében tanulmányoztuk a városikörnyezetben élő növények stressz-érzékenységétés életképességét, a soproni zöldterületekökológiai állapotát levelek klorofilltartalmán keresztül is jellemeztük.A mérési adatokat térinformatikai eszközökkeldolgoztuk fel, és összevetettük távérzékelésselnyert adatokkal. Célunk volt azurbánökológiai rendszerek környezetállapotánakrendszerszemléletű, tudományosleírása és a városi környezetminőség integráltmonitoring rendszerének kialakítása.A mérési adatokat a kutatásokba bevontvárosokat magukba foglaló tájtípusokbankomplex geoinformatikai rendszerbe illesztettük.Integrált térbeli elemzésekkel meghatároztukaz egyes paraméterek közöttiösszefüggéseket, és ezek alapján különbözőmodelleket alakítottunk ki, amelyekalkalmasak az egyes paraméterek időbeliváltozásainak nyomon követésére, és ezenkeresztül előrejelzésekre is. Részletes környezetiinformációs adatbázist építettünkki a kölcsönhatások feltárása és a jövőbenvárható tendenciák modellezése érdekében.Munkánk során felhasználtunk mármeglévő, a vizsgált területekre vonatkozóadatbázisokat (űrfelvételek, légi felvételek,multi- és hiperspektrális felvételek, 3D modellek,térképek, meteorológiai, gazdaság-7

földrajzi, ökológiai, szociológiai és egyéb leíróadatok), és a kutatások elején beszerzettűr- és hiperspektrális felvételeket is.A kutatási célok megfogalmazása integrálószemléletet tükröz, megvalósításukhoz arésztémák additív módon, összehangoltanjárultak hozzá, gyakorlatba ültetve az egyetemkutatási stratégiájának egyik alapelvét,a hálózatos, feladat orientált, a téma kutatásáraszerveződött kutatócsoportok hatékonyegyüttműködését. A szinergiák megnöveltkutatási potenciálokat szabadítottakfel, lehetővé téve a meglévő erőforrásokjobb kihasználását.Az alprojekt lehetőséget teremtett a hallgatókbevonására a kutatásokba, így TDK dolgozatokban,diplomatervekben és doktoridisszertációkban is hasznosulhatott. Elősegítettea tehetséggondozást, és hozzájárult ahumán erőforrás utánpótlásának biztosításához.Fokozta az oktatói és hallgatói mobilitást,erősítette a hazai és nemzetközi kapcsolatokat,javította az oktatás minőségét,lehetőséget teremtett a K+F infrastruktúrafejlesztésére. A kutatási eredményeket azoktatásban is hasznosítottuk, a hallgatókatbevontuk a laboratóriumi és terepi mérésekbeegyaránt. Fontosabb eredményeinkrőlhazai és nemzetközi konferenciákontartott előadások és poszterek, valamintszakcikkek formájában is beszámoltunk.Munkánk során együttműködtünk azokkala városi és regionális intézményekkel, amelyeka kutatási eredményeinket megismerveszembesülhetnek a városukat jellemzőkörnyezeti elemek helyzetével és azok ismeretébentudományos alapon hozhatjákmeg az ökológiai paraméterek javítását célzóintézkedéseiket, és ökológiai alapú, fenntarthatóvárosfejlesztési és településrendezésiterveket dolgozhatnak ki.Tudatában vagyunk annak, hogy egy városés annak környezete folyamatos kölcsönhatásbanlévő egységes rendszer, amelynektudományos vizsgálata a természeti, atársadalmi és a mesterségesen épített részekkomplex, interdiszciplináris kutatásátigényli, beleértve az emberre gyakorolt hatásokelemzését is. A könyvünkben bemutatottkutatási eredmények jó alapját képezika tanulmányozott három város komplexkörnyezetökológiai feltárásának. Megalapozott,biztató kezdetét jelentik egy ilyen irányúkutatás sorozatnak, amelynek elvégzésekutatási terveinkben szerepel és amelyremindannyian örömmel vállalkozunk.Sopron, 2012. október 9.Dr. Albert Leventeegyetemi tanáralprojektvezető8

Térinformatikai adatbázis építése,tematikus térképek készítésevárosökológiai kutatáshozPŐDÖR Andrea* | VÉGSŐ FerencNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.*e-mail: pa@geo.info.hu;Abstract: The presentation deals with theproblem, how to build an appropriate databasefor urban ecological research. Threecities will be examined in this research(Sopron, Szombathely and Szekesfehervar).The building of the GIS Databasefor this purpose is based on the data producedby different applied research fieldslike hydrology, geology, pedology, climateresearch, remote sensing etc. containingattributes and other data is needed to integrateinto their analyse. The all data of theapplied sciences will be fit in one GIS systemso the researchers will be able to carryout integrated analyses of the environmentand the change of the environment. The researcherswho are responsible to build theGeoinformatical System faced to differentmethodological problems in integratingthe different types of data on many scales.First the researchers defined what type ofreference data (topographic maps, aerialphotos etc.) is necessary and what kind ofdata sources are available. Next step was todefine the necessary attribute information.Another problem is the implementation ofthe measured data into the system. The lastproblem is that the researchers should investigatewhat kind of thematic maps canbe created from this data. Further developmentwill be a model which is built for themonitoring of the urban ecological analysesfor the three cities; this must be solvedbased on this GI System.BevezetésA városökológia a városi környezetbenelőforduló élő szervezetek és a városi környezetköl-csönhatásával foglalkozik. Avárosökológiával foglalkozó kutatók tanulmányozzáka fákat, folyóvizeket, a vadonélő állatokat, és a városokban található nyíltterületeket, hogy megértsék ezen erőforrásokkiterjedését, azt hogyan változnak ezeka környezetszennyezés hatására.Az emberiség mintegy 60%-a városokban él.A városökológiai kutatások hatására jobbanmegértjük a városban lezajló változásokat,és a közösség bevonásával megváltoztathatjuka nem megfelelő folyamatokat. Ebbensegíthet: a madarak tanulmányozása, a területekrendbe-tétele, parkok létesítése, aközösség erősítése, ezáltal a közbiztonságnövelése, az életminőség javítása, egészségesebbélhetőbb települések tervezése.A városi ökoszisztémában is működik azegyes élő és élettelen tényezők kölcsönhatása(nap-sugárzás, víz –fák, mikrobák).A városi ökoszisztémában azonban ezek akölcsönhatások lé-nyegesen megváltoznak,9

a fedett területek, háztetők megváltoztathatjáka hidrológiai viszo-nyokat, az átlaghőmérséklet növekszik.Számos lehetőség áll rendelkezésünkreezek megváltoztatására:• Fák telepítése• Kertészkedés, virágos ablakok• „Green building” tervezése• Zöld tetők stb.Az ilyen kutatásoknak elsősorban nem „ítélethozatal”a célja, hanem annak megértése,mi történik. 1 Magyarországon is számos kutatóműhelyfoglalkozik ezzel a témakörrel.A Nyugat-magyarországi Egyetem kihasználvakarainak területi diverzitását hasonlójellegű kutatását egyszerre három városbanfolytatja: Sopronban, Székesfehérváron ésSzombathe-lyen. Ezáltal a kutatók szándékaiszerint képes lesz a hasonló folyamatokeltérő környezetben lefolytatott vizsgálatáraés képet kap arról, hogy az eltérő természet-és társadalom földrajzi viszonyok hogyanbefolyásolják a városokban lejátszódófolyamatokat.A kutatás első lépéseként a városokra gyakoroltemberi hatás vizsgálatát követőena kutatók elemzik és modellezik a megváltozottökológiai rendszert. Az adatgyűjtéssorán keletkezett információkat egy térinformatikairendszerben tároljuk. Az adatokatelsősorban a különböző tájkaraktertípusoknak megfelelően gyűjtik a kutatók(KONKOLYNÉ 2003; SWANWICK et al.2002). Lehetőség szerint minden tájkaraktertípusban igyekeznek hidrológiai, talajtani,klima-tológiai, levegőszennyezettségiadatot mérni.és modellezésére (MÁRKUS 2010). Földrajzihelyhez kötött adatoknak két fő komponensevan: térképi adatok és leíró (attribútumadatok). A térképi rész-ben két alapvetőadatszerkezetet használhatunk: raszteresés vektoros. A két adatszerkezet szabadonkombinálható egy térinformatikai adatbázisonbelül. Így a kutatók egy térinformati-kairendszer felépítésével képesek a különbözőparaméterek változásának modellezésére.A modellfuttatások során lehetővé válik atrendek elemzése, és ezáltal a városi környezetiterve-zése segítése.Modellépítés folyamata atérinformatikábanMinden földrajzi információs rendszer(GIS) a valós világban megfigyelt objektumokés fo-lyamatok számítógépes megvalósítása.Ezt a megvalósítást – amely egyfolyamat – nevezzük modellépítésnek. BármelyGIS fontos jellemzője, hogy a valósvilágot egy számunkra fontos szempontbólábrázolja. Ez nem újdonság és onnan ered,hogy minden szakma képviselője sajátos„szakmai szemüvegen” keresztül látja a világot.Ha egy kertész sétál a városban, ő azingatlanok határán lévő növényzetet vesziészre első sorban. Ha egy földmérő sétál avárosban, ő az ingatlanok határát egy absztraktvonalnak tekinti, és a töréspontjaitveszi észre első sorban. Ebből következőenminden modell tükrözi a tudásunkat illetvea megfigyeléseinket. Minden földrajzi információsrendszer építésének első fázisaa valós világ egy minket érdeklő szeleténekkiválasztása és átalakítása térbeli illetveföldrajzi modellé.A GIS olyan rendszer, mely képes térbeliadatok gyűjtésére, tárolására, kezelésére,elemzésére, bemutatására, megfigyelésére1http://urbaneco.org/urnabecology.asp, http://en.wikipedia.org/wiki/Urban_ecology#cite_note-0)10

ValósvilágElméletimodellLogikaimodellFizikaimodellÁbrázolástulajdonságok:kapcsolatokentitások:típusattribútumkapcsolatobjektumok:típusgeometriaattribútumkapcsolatminőségobjektumok:típusgeometriaattribútumkapcsolatminőségszöveggrafikamultimédiaforrás: Dr. Selinger SándorMi a modell?A modell definíciója sokféle lehet és változó,ahogy a következő idézet is mutatja:A modell „…lehet egy elmélet, egy törvényszerűség,egy elképzelés vagy egységes elmélet.Lehet szerep, kapcsolat vagy egyenletrendszer.Lehet az adatok szintézise.Földrajzi szem-pontból az a fontos, hogy amodell tartalmazhat gondolatokat a valósvilágról, amelyeket térbe helyezve kapjuk atérbeli modelleket, időbe helyezve kapjuka történelmi modelleket.” (HAGGET andCHORLEY 1967). Széles körben elfogadottaz a meghatározás is, hogy a modell a valóságidealizált vagy leegyszerűsített mása. Aföldrajzi információs rendszerek modelljeimindig egy probléma megoldására születnek.A megoldás érdekében kiemelik a valóságbólaz adott feladathoz szükségesnekgondolt részeket. Ezen túl mindig része amodellnek egy rend-szerezett elgondolás,ami a választ ad(hat) a felvetett problémára.A térbeli modellezés tehát csak egy összetevőjea modellalkotási folyamatnak. Ebben afolyamatban a valós világ egyedei kapcsolatánakföldrajzi adatai arra valók, hogy megértsünkés kezeljünk egy adott problémát.Ez lehet egyszerű probléma, például az, hogyanjutok el egyik helyről a másikra a legrövidebbúton; de lehet olyan bonyolult is,mint a légkör modellezése a globális felmelegedésmegértése céljából. A modell tehátlehet nagyon egyszerű vagy nagyon bonyolultis, ezt a felhasználó szükségletei szabjákmeg. A modellekben az a közös, hogy egykeretet adnak a valós világ folyamatainakmegértéséhez, vagy ami még fontosabb, afolyamatok irányításához.A modellalkotás egy folyamatos, közelítőeljárás. Ahogyan több tudást szerzünk a világróla modellünk alkalmazásával, lehetővéválik a modellünk gyengeségeinek felismeréseés a modell megváltoztatása. Fontosmegértenünk a modellépítés dinamikustermészetét, mert ez em-lékeztet arra, hogya GIS használata egy folyamat, amely nyitotta változásra és az átértékelés-re.A térbeli kiterjedés modellezéseA térbeli modellek fejlesztésének központjábana térbeli adatok gyűjtésének kérdéseáll. Ez általában megfigyeléssel és mérésseltörténik. Itt azonban felmerül egy probléma:„ellentétben az általában elterjedt információsrendszerekkel szemben, a földrajziadatok tárolását megne-hezíti, hogy tartalmazniukkell adatokat a földrajzi helyzetről,a lehetséges topológiai (szom-szédsági)11

kapcsolatokról, a megfigyelt objektumjellemzőiről.”(BURROUGH 1987). Nézzükmeg közelebbről mit is tekintünk térbeliadatnak. Legjobb, ha az adat fogalmát tisztázzukelőször: az adatok értékek, számok,szövegek vagy szimbólumok, melyek egybizonyos össze-függésben jelentést hordoznak.Ennek tükrében a térbeli adatot tekinthetjükértéknek, szám-nak vagy szimbólumnak,amely a valós világban megfigyeltegyed földrajzi tulajdonságait hordozza. Atérbeli adatnak speciális jellemzője egy mutató,amely leírja az egyed helyét a Föld felszínén.Az egyik leggyakrabban alkalmazottmutató a postacím. Ez egy speciális, kó-doltkaraktersorozat, amely megadja mindeningatlan helyzetét a térben. Szakmai körökbena másik gyakran használt mutató a geodéziaikoordináta rendszer. Ebben az esetbenszámok mutatják meg az egyed térbelihelyzetét. Mind a kétféle mutató térbeli vonatkozásirendszert valósít meg. Az adat definíciójáravisszautalva láttuk, hogy az adatnem csak szám vagy szö-veg lehet, hanemszimbólum is. Ha visszagondolunk a topográfiaitérképünkre, a tájékozódá-sunkatrengeteg szimbólum ( jelkulcs) segíti. Vanazonban a térképen még egy térbeli adat,amely nem jelenik meg számként, szövegkéntvagy szimbólumként, pedig fontos ahhoz,hogy valahonnan valahová eljussunk.Ezeket az adatokat topológiai adatoknaknevezzük. Ez az adat tükrözi az egyik egyedviszonyát a másikhoz képest. A topológiaiadat mondja meg nekünk, mikor merre kellfordulnunk, mennyit kell mennünk, mi melletthaladunk el az egyik egyedtől a másikirányába. A térinformatikában ezeket a tulajdonságokatbefoglalásnak, szomszédságnakés kapcsolatnak nevezik.Az adatot és az információt meg kell különböztetnünkegymástól. Az adat az információkó-dolt formája, míg az információkataz adatokból vezetjük le és probléma megoldásrahasználjuk.A térbeli modell számítógépesmegvalósításaMinden GIS projekt kiindulópontja annak amegalapozása, amit adatmodellnek hívunk.Ha valaki jártas az adatbázis tervezésben,ismeri az adatmodell fogalmát. Alapjaibanaz adatmo-dell egy struktúra, amelyet aszámítógép arra használ, hogy utánozza amodellezni próbált probléma folyamatait. Atérinformatikában az adatmodellezés azt afolyamatot takarja, amikor a földrajzi problémátszámítógéppel próbálunk megoldani.Az adatmodellt úgy is definiálhat-juk, mintaz egyedek egy adott csoportjának és azegyedek közötti kapcsolatoknak az általánosleírását. Földrajzi fogalmakkal az egyedlehet, pl. ház, folyó vagy telek. Az egyedfontos tulajdonsága, hogy egyértelműenazonosítható és a többi egyedtől megkülönböztethetőle-gyen. A földrajzi adatmodellbenaz egyedek közötti térbeli kapcsolatotkifejezheti a távoli szomszédság, a közöshatárvonal, a bennfoglalás és az irány. Azegyedekhez és a kapcsolata-ikhoz egyaránthozzárendelhetünk attribútumokat: a házmérete, ablakok száma, ajtók száma, színe,értéke az építőanyag fajtája stb. A térbelikapcsolatoknak is lehet attribútuma, példáula mértékegység. A távolságot kifejezhetjükaz idővel vagy méterben egyaránt.Térbeli egyedekElemi egyedtípusokBármely földrajzi jelenség a kétdimenzióstérben három egyedtípus valamelyikével írhatóle: pontok, vonalak, területek. Ezekhezmár csak azt az információt kell hozzátennünka számító-gép számára, hogy az elemiegyed a valóságban mit reprezentál (egy fa,vasútvonal, tó stb.).Felszín és hálózat12

A fentieken kívül van még két olyan egyedtípus,amelyik kiterjeszti a valóságot modellezőképességünket. Ezek közül az egyika hálózat. A hálózatot úgy képzelhetjük el,mint egymás-hoz kapcsolódó vonalak sorozatát,amelyeken valami áramlik (anyagvagy információ). Háló-zatnak tekinthetjükaz utakat, amelyeken forgalom áramlik.Hálózatnak tekinthetjük a vadak ösvényeit,amelyeken vadak közlekednek.A másik egyedtípus a felszín. A felszíntpontok vagy helyek által definiált folyamatosegyed-nek tekinthetjük, ahol a pontokmennyiségeket jelentenek és ezek a menynyiségeklehetnek mérhető vagy minőségetjelző dolgok. A felszínnel leírhatjuk a népsűrűségalakulását, a ma-gasságokat vagy ahőmérséklet eloszlását.Az egyed leképezésénekproblémáiAmikor modellt alkotunk, legalább háromalapkérdéssel találjuk szembe magunkat: avalós világ folytonos változásban van, a leképezés„méretarányának” meghatározásaés az egyedek konkrét megjelenítése a modellben.A változó világA valós világ folyamatosan végtelenül bonyolultés folyamatosan változik, ezért nemkönnyű eldönteni, hogy az egyed leképezéséremelyik alapobjektumot válasszuk.Néhány elszórt fát valószínűleg pontkéntlenne kedvünk ábrázolni, de ha a kedvezőkörülmények miatt sűrűn kinőnek a fák,azt már erdőnek kell tekinteni, és az erdőthatároló töréspontok alapján poli-gonkéntcélszerű leképezni. Könnyen elképzelhetőmás olyan példa is, amikor az egyed méreteinekvagy eloszlásának változása az időkfolyamán új egyedtípus bevezetését indokolná.Például néhány elszórtan növő fából(pontok) mikor lesz erdő (poligon)?A méretarányJelen esetben nem egészen a hagyományosértelemben vett méretarányról van szó, hanemaz adatbázis térbeli kiterjedésének ésaz egyed leképezésének harmóniájáról. Haaz egész Ma-gyarországot lefedő környezetvédelmiadatbázist kívánunk létrehozni,azon a településeket valószínűleg pontkéntábrázolnánk. Másfelől a földmérési alaptérképenaz utakat szélességük-től függetlenülpoligonként ábrázoljuk, hiszen ingatlannyilvántartási szempontból mindegyik önállótelek. Az ideális modellben persze teljesrészletességgel lenne jó ábrázolni az egyedeketaz adatbázis kiterjedésétől függetlenül,erre azonban a mai hardver-szoftverkörnyezet nem ad lehetőséget és talán nemis célszerű.Az egyed besorolásaA valós világ jelenségeinek besorolása azegyedtípusok valamelyikébe mindig nehézfeladat, hiszen a valóságban ezek nem tisztánjelennek meg. Klasszikus példa a földmérésbenaz elha-tárolás problémája. Haegy erdőt poligonként akarunk modellezni,felvetődik a kérdés: hol az erdő széle? Vannak-eaz erdő szélének töréspontjai? stb.Csak látszólag oldódik meg a prob-léma, hatérképről digitalizáljuk az erdőt, hiszen aztis szubjektíven határolta el valaki, legfeljebbazt mondhatjuk, hogy az elhatárolásután az erdő széle jogilag tisztázott. Ezazonban sok térinformatikai alkalmazásbannem fő szempont. Élesen vetődik fel akérdés pl. akkor, ha a gazdákat az erdősítésarányában adókedvezmény illeti meg. Azegyedek leképezése azért is alapos megfontolástigényel, mert a nem megfelelőbesorolás a későbbi elemzéseket egy részétlehetetlenné teheti. Pl. a vonalként ábrázoltutakkal nehéz területi műveleteket végezni.A következő lépés a logikai modell megalkotása,amikor a valós világ egy egyedét objektummalhelyettesítünk. Az előbbi példa13

alapján az erdőfoltot zárt poligonnal helyettesítjük.Végül az utolsó lépésben létrehozzuka fizikai modellt, vagyis a poligont aszámítógépben a koordinátáival ábrázoljuk.Az egyedek megjelenése a modellbenMíg az emberi szem és tudat hatékonyanismeri fel a formákat és mintákat, a számítógépszámára pontosan meg kell adni azegyed leképezésének módját. A valós világleképezésének ez a második fázisa. Két alapvetőmódon tudja a számítógép ábrázolni atérbeli egyedeket: vektoros vagy raszteresmódon. A vektoros ábrázolás ahhoz hasonló,mint amikor egy mese-könyvben pontokvannak számokkal és az a feladatunk, hogya pontokat a megfelelő sorrend-ben öszszekötve,kialakítsuk a jelenség összképét.A raszteres ábrázolás leginkább a Lego játékhozhasonlít, amikor az egyedet azonosnagyságú elemekből rakjuk össze, és a kockákelté-rő színezése különbözteti meg őketegymástól.kész recept, sok tapasztalat kell hozzá. Araszter – vektor döntés nem jelent korlátozást(vagy – vagy), hiszen ugyanaz az egyedmegjelenhet egy adatbázisban vektoros ésraszteres formában is.3. ábra: A raszteres és vektoros megjelenítés fedvény szemléletben3A térinformatika fejlődése során felmerülta harmadik dimenzió ábrázolásának éselemzésének szükségessége, hiszen sok térbelijelenséget befolyásolnak a terepviszonyok.Megjelent a térinformatikai adatbázisokbana vektoros leképezés egy speciálisformája a TIN (Triangulated Irregular Network= Szabálytalan háromszög hálózat).Erről később még bőven lesz szó.2. ábra: A raszteres és a vektoros leképezés alapelve 2A kétféle leképezés a gyakorlatban egymásmellett él. Nem lehet azt mondani, hogy azegyik „jobb”, mint a másik. A helyes hozzáállásaz, hogy az elvégzendő feladat célja határozzameg a modellben való megjelenítéskiválasztását. Ez nem könnyű feladat, nincsA térinformatika fejlődésével az egyedekleképezése és számítógépes modellezésemegválto-zott. A térinformatikai modellezésközelíteni kezdett az objektum alapúmodellhez, az adatbá-zis pedig közelítenikezdett a relációs adatbázis kezelés módszertanához.Előrebocsátjuk, hogy a tér-2http://www.cookbook.hlurb.gov.ph/book/export/html/2033Forrás: ESRI14

informatikai adatbázis korszerű megfogalmazásbanegy olyan objektum orientáltrelációs adatbázis, amely kibővül egy speciálisadattípussal, mégpedig a térbeli (földrajzi)adatok típusával. A továbbiakban azobjektum orientált modellezéssel fogunkfoglalkozni.4. ábra: A TIN modell szemléltetése 4A geoadatbázis adatmodellA geoadatbázis modell lényegét tekintveegy objektum orientált adatmodell. Az újadatmodell célja a térinformatika szempontjábólaz volt, hogy intelligens egyedeketdefiniálhassunk és kapcsolatokat (relációkat)teremthessünk a többi egyeddel.A geoadatbázis modell közelebb hozta egymáshoza fizikai és a logikai adatmodellt,vagyis kevesebb absztrakcióra volt szükség.Mint láttuk korábban, az absztrakciónövekedése csökkenti az adatmodellünkvalósághoz való hűségét. A geoadatbázisadatmodell lehetővé teszi az egyedi viselkedésekdefiniálását programozás nélkül. Alegtöbb tulajdonság definiálható öröklődésiszabályok által vagy előre definiált szabályokonkeresztül (pl. a vízelzáró szerelvénycsak a vízvezetéken lehet). Prog-ramot csakakkor kell írni, ha az objektumok viselkedésenagyon különleges (pl. közlekedési hálózatmodellje). Intelligens egyedek:Az előző bekezdésben megemlítettük azintelligens egyedeket. Mielőtt továbblépnénka valós világ modellezésében, nézzükmeg, mi tesz egy egyedet intelligenssé. Bára geoadatbázisban előfordulhatnak vektorosadatok, raszteres adatok, felszín adatokés objektum adatok egyaránt, ebben a fejezetbena vektoros adatokon mutatjuk be azegyedek intelligenciáját. Ennek magyarázata,hogy a térinformatikai adatbázisbanaz esetek többségében nagy súllyal szerepelnekvektoros adatok.Az egyedeknek van alakjaAz egyedeknek – miután absztrakción esnekát – jól megkülönböztethető és leírhatóalakjuk van. A leíró adatok táblájában eztegy speciális mező tárolja, amelyet „geometria”néven is-merünk. A mező tartalmacsak a felhasználói felületen keresztül látszik,és szimbolikus be-jegyzést tartalmaz(pont, vonal, poligon).Az egyedeknek van vetületeAz egyedek alakját koordinátákkal írjuk leegy y,x derékszögű koordináta rendszerben.A föld alakja azonban nem sík, a legjobbmegközelítésben geoid. A vetület megadja,4http://www.csiss.org/learning_resources/content/good_sa/15

hogy az egyed hol helyezkedik el a föld felszínén.Az egyedeknek vannak leíró adataiAz egyed saját tulajdonságait mezők tartalmazzákaz attribútum táblában. A leíró adatalaptípusát tekintve lehet szám, szöveg vagyegyéb (dátum, objektum azonosító vagymultimédiás adat).Az egyedeknek vannak alcsoportjaiAz egyedek összessége egyed osztályt alkot.Az egyed osztályok az egyedek homogénkészle-téből állnak, de az egyedek közöttlehetnek jelentős alcsoportok. Az épületekalkothatnak egy ilyen osztályt, és alcsoportjailehetnek a lakóépületek, kereskedelmiépületek, ipari épületek. Az alcsoportokfokozott ellenőrzési lehetőséget adnak azegyedek fölött a rájuk vonatkozó szabályokvagy az attribútum terjedelmek definiálásaáltal. Közlekedési példával élve, ha egyegyed a burkolatlan utak alcsoportjába tartozik,nem folytatódhat autópályaként.Az egyedeknek vannak térbelikapcsolataikA térben minden egyednek van valamilyenkapcsolata a többi egyeddel, semmi sem létezikönmagában. A topológia segítségévelfejezhetjük ki explicit módon ezeket a kapcsolatokat.Ezen túlmenően lehetnek kapcsolatoknem térbeli objektumokkal, mintpéldául a háznak a tulajdonosával.A leíró adatokat kontrollálhatjukA leíró adatok gyűjtése során felléphetnekhibák (elírások, téves bejegyzések). Az ilyenhibák csökkentése céljából az egyedhezhozzárendelhetünk attribútum terjedelmet.Ez lehet egy szám intervallum vagy azérvényes kifejezések listája (pl. a művelésiágak neve). Ezen túlmenően az egyedhezhozzárendelhetünk alapértelmezett leíróadatot, amely automatikusan meg-jelenikaz attribútum táblában, amikor az egyedetlétrehozzuk. Az egyedek minden alcsoportjáhozrendelhetünk atrribútum terjedelmetés alapértelmezett leíró adatot.Az egyedeket szabályozhatjukAz objektumok a valós világban szabályokatkövetnek, amikor a helyükre kerülnek vagyhe-lyet változtatnak. Ezeknek a szabályoknaka segítségével ellenőrizhetjük, hogyankapcsolódnak a hálózat részei (pl. az eltérőátmérőjű csövek csak szűkítővel csatlakozhatnak),vagy kontrollálhatjuk, hogy egy ingatlannakhány tulajdonosa lehet.Az egyedeknek lehet topológiájaAz egyedek nagy részének pontosan meghatározhatószomszédsági kapcsolataikvannak, amelyet a topológia segítségévelábrázolhatunk. A földrészleteknek átfedésés hézag nélkül kell csatlakozniuk. Ezt akétdimenziós geometriát nevezik síkbelitopológiának. A hálózat vonalainak és szerelvényeinekhézag nélkül kell csatlakozniuk.Ezt az egydimenziós geometriát nevezzükhálózati geometriának.Az egyedeknek összetettviselkedésük lehetAz egyszerű (átlagos) viselkedésű egyedeknekvan geometriai megfelelője, topológiaitulajdonságai, kapcsolatai, attribútum terjedelmeés meghatározott viselkedési szabályai.Ha ennél bonyolultabb viselkedésű egyedekkelvan dolgunk, az egyszerű viselkedésűegyedet továbbfejleszthetjük testre szabottegyeddé.16

helyéről kiindulva kiválaszthatjuk a kapcsolódóvezetékszakaszokat, szerelvényeket,az érintett fogyasztókat és a továbbiakbancsak velük foglalkozhatunk.A geoadatbázis adatmodell előnyeiAz eddigi példák szemléltették, mennyirehasznos az objektum orientált szemléletalkalmazása a valós világ leírására. Az objektumorientált adatmodell segítségévelaz egyedeket a maguk természetességébenragadhatjuk meg. Könnyebben kezelhetjüka sajátosságaikat, topológiai, térbeli ésáltalános tulajdonságaikat. Definiálhatjuka többi egyedhez fűződő viszonyukat. A továbbiakbanösszefoglaljuk a geoadatbázisadatmodell fő előnyeit:• A földrajzi adatok egységesített gyűjteménye.Minden, az adott munkáhozszükséges földrajzi adat egy helyen, egyadatbázisban tárolható és kezelhető.• Az adatbevitel és a szerkesztés sokkalprecízebb. Kevesebb lesz a tévedés, mertbeépí-tett szabályok gondoskodnak atopológiai és egyéb konzisztencia megőrzéséről.Sok felhasználónak már ez iselég ok a geoadatbázis adatmodelljénekhasználatára.• A felhasználó sokkal kreatívabban definiálhatjaegyedeit. A geoadatbázis adatmodella felhasználói modellhez közelítőegyedekkel dolgozik. Pontok, vonalakés zárt poligo-nok helyett a felhasználótranszformátorokat, utakat és tavakatkreálhat.• Az egyedeknek gazdagabb környezetikapcsolatrendszere van. A topológiaileírás se-gítségével, a térbeli megjelenítésselés az általános kapcsolatok segítségévelnem csak az egyed tulajdonságaitábrázolhatjuk, hanem a környezetéhezvaló viszonyát is. Így meghatározhatjuk,mi történjen, ha az egyedet elmozdítjuk,megváltoztatjuk vagy tö-röljük. A környezetikapcsolatrendszer segítségévelmegtalálhatjuk és vizsgálhatjuk a kiválasztottegyedünkkel kapcsolatban lévőtöbbi egyedet.• Jobb térképet készíthetünk. Több ellenőrzésünkvan az egyedek térképi megjelenítésétilletően, és intelligens térképrajzolófunkciókat használhatunk.• az egyedek megjelenítése a képernyőndinamikussá válik. Az egyed a megjelenítéskorreagálni tud a környezetében lévőegyedekre. Hozzá lehet rendelni az elemzésiutasítást vagy az elemző eszközt azegyedhez.• Az egyedek alakja jobban követhető. Ageoadatbázis adatmodell lehetővé tesziaz egyedek alakjának a valósághoz jobbanközelítő ábrázolását. Az egyenes szakaszokonkívül rajzolhatunk köríveket,elliptikus íveket vagy akár Bézier görbéketis.• Az egyedek sokaságának tárolása váliklehetővé. A geoadatbázis – alapelvébőlkövetkezően – lehetővé teszi nagyon sokegyed befogadását és tárolását szegmentálásvagy egyéb térbeli elkülönítés nélkül.• Több felhasználó szerkesztheti ageoadatbázist egyidejűleg. A geoadatbázisadatmodell lehetővé teszi, hogytöbb felhasználó szerkeszthesse egyidejűlegugyan annak a földrajzi helynekaz adatait, és kezelje a felmerülőellentmondásokat.Természetesen a fenti előnyök egy részemegvan a hagyományos adatmodellek eseténis, de ott van egy nagy hátrány is: az említettelőnyök csak külső programok megírásávalaknázhatók ki. Az alapvető előnyaz objektum orientált adatmodell esetébenaz, hogy keretet ad olyan intelligens objektumokdefiniálásához, amelyek viselkedésükbenés kapcsolataikban utánozni tudjáka valós világ objektumait.A geoadatbázis a földrajzi adatok négy formájánakmegjelenítését támogatja:• vektoros adatok az egyedek ábrázolására18

• raszter adatok a képek, raszteres tematikusadatok és felszínek ábrázolására• TIN (Triangulated Irregular Network),vagyis szabálytalan háromszög hálózat afel-színek ábrázolására• hely meghatározások (pl. postacím) éskoordináták a földrajzi hely meghatározásáraA geoadatbázis a felsorolt adattípusokatsztenderd (kereskedelmi) relációs adatbáziskezelő-ben tárolja (pédául az ArcGISszoftver a Microsoft Access adatbázis kezelőthasználja). Ez egyrészt azt jelenti, hogy atérinformatikai adatok központilag kezelhetőkinformatikusok se-gítségével, másrészta térinformatika folyamatosan profitálhataz adatbázis kezelés tudomá-nyánakfejlődéséből.Az egyedek vektoros ábrázolása ageoadatbázisbanA valós világban sok egyednek jól definiálhatóformája, határai vannak (főleg az emberáltal alkotott környezetben). A vektorosadat pontosan és tömören írja le ezeket ahatárokat. Ez a leírási forma támogatja alegjobban a számítási műveleteket, mint aterületszámítás, kerület számítás, relatívhelyzet (átfedés, metszés) megállapítása, aközvetlen, vagy egy adott távol-ságon belüllévő szomszédok megkeresése.A vektoros adatokat a dimenziójuk alapjánrendszerezhetjük:• a pont nulla dimenziós, és olyan földrajziegyedek ábrázolására használjuk, amelyekhossza vagy területe az adott modellbenelhanyagolható.• a vonal egy dimenziós, és olyan földrajziegyedek ábrázolására használjuk, amelyekszélessége elhanyagolható a hosszáhozképest az adott modellben. A vonalaty,x koor-dináták rendezett sorozatakénttároljuk. A vonal darabjai lehetnek egyenesek,körívda-rabok, ellipszisdarabokvagy simított görbék.• a zárt poligonok kétdimenziósak, területikiterjedéssel rendelkező földrajzi egyedekábrázolására. A poligonokat vonalakalkotják, és egy területet zárnak körbe.További vektoros adat a megírás vagy címke.Ezek a címkék az egyedekhez vannakrendelve és neveket, leíró adatokat tartalmazhatnak.A vektoros adatoknak ageoadatbázisban meghatá-rozott struktúrájavan, amely meghatározza az egyedekdimenzióját és kapcsolataikat. Az egyedekadatainak összessége a térbeli egyedek, anem térbeli objektumok (emlékezzünk atérképen nem található objektumra, a tulajdonosra)és a köztük lévő kapcsolatoktároló helye. A topológiai kapcsolatokat síkbelitopológia és hálózati topológia írja le. Ageoadatbázis tar-talmaz még érvényességifeltételeket és kódtáblákat is, amelyek biztosítják,hogy ha új egye-det hozunk létre,vagy a meglévőt megváltoztatjuk, a leíróadataik érvényesek legyenek és igazodjanaka hozzájuk hasonló objektumokhoz.Az egyedek ábrázolása raszterrelA geoadatbázisba kerülő adatok egy részeraszter formátumú. Ennek egyik oka, hogyaz adat-gyűjtő eszközök egy része (szkenner,digitális kamera) raszter formában rögzítia gyűjtött adatokat. A raszter elemi egységea pixel vagy cella, amelynek értéke sokmindent reprezen-tálhat. A cella tárolhatjaa fény adott spektrumban visszaverődő részét,egy fénykép színin-formációját, tematikusadatot, mint a növényzet típusa, felszínrejellemző értéket vagy magas-ságot.A felszín ábrázolása TIN hálózattalA TIN a felszín egyik lehetséges modellje. Ageoadatbázis a TIN-t magasságokkal rendelkezőpontok és élekkel határolt háromszögekformájában tárolja. Bármely pontmagasságát megha-tározhatjuk interpolálássala TIN földrajzi határain belül. A TINlehetővé teszi a felszínelem-zéseket, példá-19

ul vízrajzi elemzések, láthatósági vizsgálat,a terep szemléltetése stb.Helymeghatározó elemek ageoadatbázisbanTalán a leggyakoribb térinformatikai műveletegy földrajzi hely megkeresése. Ageoadatbázis tartalmazhat postacímeket,y-x koordinátákat, helyneveket. Itt meg kelljegyezni, hogy minden egyedet vagy egyedtípustugyanabban a koordináta rendszerbenkell ábrázolni. A közös koordináta rendszerbiztosítja a geoadatbázis geometriai integritását,a topológia konziszten-ciáját és ígyvégső soron a térinformatikai elemzésekhelyességét.A geoadatbázis tervezéseA geoadatbázis tervezése alapvetően megegyezikbármely adatbázis tervezésével.A geoadatbázis lényegét tekintve relációsadatbázis azzal a kiegészítéssel, hogy azadatbázis földrajzi adatokat is tartalmaz.A geoadatbázis részben kibővíti, részbenleegyszerűsíti a ter-vezést az objektum orientáltszemlélet által, mert eleve tartalmazzaa földrajzi egyedek térbeli és topológiaikapcsolatait. Ennek a struktúrának a részeegy speciális adattípus, a topológia amelyintegrált rendszerek leírására alkalmas,mint például a vízhálózat vagy az úthálózat.A geoadatbázis adatmodell hidat képez azembereknek a világ objektumairól alkotottképe és a relációs adattárolási és adatkezelésitechnika között.A hagyományos relációs adatbázis tervezéskét fő lépésből áll: a logikai adatmodelllétrehozá-sa és az adatbázis modell fizikaimegvalósítása. A logikai adatmodell tartalmazzaaz adatok összességét a felhasználószempontjából, az adatbázis modell eztmegvalósítja a relációs adatbázis kezeléstechnológiája segítségével.A logikai adatmodell tervezéseA logikai adatmodell felépítésének kulcskérdésea minket érdeklő objektumokpontos kivá-lasztása és a köztük lévő kapcsolatokmegállapítása. Az objektumokraáltalában úgy gondo-lunk, mint hétköznapidolgokra, például utak, földrészletek, épületek,tulajdonosok stb. A kapcsolatukat istermészetes nyelven fejezzük ki, mint például„mellette”, „tulajdonosa”, „ré-sze”. Azadatmodell megtervezése általában nemegy lépéses folyamat. A kezdeti modellt fellehet tölteni adatokkal, tesztelni lehet, öszszelehet vetni a felhasználó szükségleteivelés a fel-használó szervezet (cég, hivatal,hatóság) gyakorlatával vagy üzleti politikájával.Különösen fontos a tervezésbe bevonnia későbbi felhasználók csoportját. Ez akulcsa annak, hogy ne csak elvileg korrekt,hanem a felhasználók szükségleteit is kielégítőadatmodell szülessen.Ahogyan már említettük, a logikai adatmodelllétrehozása iteratív eljárás, és jellemzőena tapasztalatok alapján módosuló folyamat.Nem létezik valahol egy „igazi” modell,hanem vannak jobb és kevésbé jó modellek.Nehéz pontosan meghatározni, hogy egymodell mikor jó és teljes, de van néhány jeleannak, amikor ezekre a kérdésekre igennelválaszolhatunk:• a logikai adatmodell tartalmaz-e mindenadatot lehetőleg ismétlődés nélkül?• támogatja-e a logikai adatmodell a szervezetüzleti ( jogszabályi) előírásait?• tartalmazza-e a logikai adatmodell afelhasználók különböző csoportjainakeltérő né-zőpontját az adatokra vonatkozóan?(a csővezeték a mérnök számáraátmérővel ren-delkező anyag, a könyvelőszámára költségelem).A logikai adatmodell megjelenítéseA legutóbbi időkig a logikai adatmodellt aközismert egyed-reláció diagramként ábrázolták.A vezető objektum orientált modellfejlesztőcégek továbbfejlesztették ezt az20

ábrázolásmódot, hogy még szemléletesebbenés több aspektusból lehessen szemlélniés értékelni az adatmodellt. Kibővítettékaz egyed-reláció ábrázolást az adatáramlásábrázolásával és a használati-eset vonatkozásokábrázolásával. Ezekkel csak az volt abaj, az egyes tervezési módszerek nem egységesjelöléseket használtak. Napjainkban alegtöbb objektum orientált modellező módszeralkalmazza az egységesített modellezőnyelvet, idegen kifejezéssel az UML-t(Unified Modeling Language), amely azobjektum orientált modellezés szabványosnyelvévé vált.5. ábra: Tipikus UML diagram 5Fontos megjegyezni, hogy az UML nem tervezésimódszer, inkább a tervezési folyamatátte-kintését segítő diagramrendszer. Természetesenaz UML tartalmaz olyan beépítettszabályo-kat, amelyek figyelmeztetik afelhasználót a helytelen utasításokra, belsőellentmondásokra. Az UML abban nyújt segítséget,hogy használhassuk az objektumorientált tervezési módszer-tant a saját céljainkraés modellünket szabványos, másokáltal is érthető módon írhassuk le.Az adatbázis modell fizikai megvalósításaA fizikai adatbázist a logikai adatbázis modellalapján készítjük. A legtöbb esetbenegy relá-ciós adatbázis építésben jártasszakember megkapja a logikai adatmodellta modellezőtől és az adatbázis kezelő szoftverparancsainak segítségével megalkotjaaz adatbázis szerkezetét, és definiálja azadatbázis részeit, hogy be lehessen olvasnivagy billentyűzni az adatokat. A fizi-kaiadatbázis sokban hasonlít a logikai adatbázisra,de technikai okok miatt sokban el istér tőle. A táblázatokban való megjelenítésaz objektumok osztályait összevonhatjavagy szétvá-laszthatja. A szabályokat és akapcsolatokat is többféleképpen ki lehet fejezni.A legfontosabb előnye a geoadatbázismodellnek, hogy úgy tartalmazza az adatokat,hogy azok a legjobban emlékeztesseneka logikai adatmodellre. Más szóval a fizikaiátalakítás nem rejti el teljesen a felhasználóelől az adatbázis logikáját. A korábbi (pl.állomány orientált) adatbázisok csak egyprogramozott felületen át voltak elérhetők,a felhasználó semmit sem látott az adatbázisbelső struktúrájából. Ennek fő hátrányaaz volt, hogy a felhasználó mindig rá voltszorulva a fejlesztőre.A logikai és fizikai adatbázis elemeiA következő táblázat a logikai adatmodellnekmegfelelő fizikai modell elemeit állítjapárhu-zamba:Logikai elemekegyedAttribútum (leíró adat)OsztályAdatbázis elemeksoroszlop, mezőtáblázatA logikai adatmodell az egyed absztrakciója,amellyel az egyes alkalmazásokbantalálkozunk. Ezt az absztrakciót konvertáljukadatbázis elemekké. Az egyed egy valósobjektumot repre-zentál, mint az épület, tóvagy a fogyasztó. Az egyedet a táblázatbansorként tároljuk. Az egyednek egy sor jellemzője,leíró adata van. A leíró adat az ob-5www.thuvien-it.net21

jektum minőségi paramétereit jeleníti meg,mint a neve, mérete, minősége vagy azonosítója(kulcsa) egy másik egyedhez. Az attribútumokata táblázatban oszlop (mező)formájában tároljuk. Az osztály a hasonlóegyedek gyűjteménye. Egy osztályban mindenegyednek ugyanaz a leíró adatkészlete.Az osztályt az adatbázisban táblaként tároljuk.A sorok és oszlopok a táblázatban kétdimenziós mátrixot alkotnak.Az összetett adatok problémájaA relációs adatbázis kezelés annak köszönhetielterjedtségét, hogy egyszerű, elegáns,könnyen megérthető és áttekinthetőszerkezete van. Az egyszerűsége egybena hátránya is – könnyű vele relációs adatbázistdefiniálni, de bonyolult modellezniaz összetett adatokat. Márpedig a földrajziadatbázisok összetett adattípusokat istartalmaznak. A vonal vagy a zárt poligonko-ordináták strukturált sorozat, és nemírható le olyan elemi adattípussal mint azegész szám, tört szám vagy karaktersorozat.Ráadásul az egyedeket olyan adatbázisbagyűjtjük, amelyben szerepelnie kell topológiaiinformációnak, térbeli kapcsolatoknakés általános kapcsolatoknak egyaránt.A relációs adatbázis tehát csak az alapja ageoadatbázisnak. A geoadatbázis fő céljaaz összetett adatok kezelése egységes adatmodellbenlehetőleg függetlenül a relációsadatbázis kezelés hátrányaitól.A geoadatbázis tervezés fő lépéseiA geoadatbázis tervezésnek a módszertantóltöbbé-kevésbé függetlenül vannak egymástköve-tő logikus lépései:• Az adatok modellezése a felhasználószemszögéből nézve. A felhasználóvalbeszélgetni kell (interjút készíteni), átkell tekinteni a felhasználó szervezetstruktúráját, elemezni kell a jelenlegi,esetleg a jövőbeni szükségleteket.• Az egyedek és kapcsolataik meghatározása.Az egyedekből fel kell építeni a logikaiadatmodellt annak figyelembe vételével,hogy milyen kapcsolatok vannakközöttük.• Ki kell választani az egyedek geometriaimegjelenítését. El kell dönteni, hogy avekto-ros, a raszteres, vagy a felszínleírógeometria közül melyik jellemzi legjobbanaz egyedeket az adatmodell céljaialapján.• A geoadatbázis elemeinek meghatározása.A logikai adatmodellben szereplőegyedeket be kell illeszteni ageoadatbázisba.• A geoadatbázis szerkezetének meghatározása.Fel kell építeni a geoadatbázisstruktú-ráját a tematikus csoportosítások,topológiai kapcsolatok és nem utolsósorban a fel-használó szervezet felelősségiviszonyai alapján.Az adatok modellezése a felhasználószemszögéből nézveEnnek a lépésnek az a fő célja, hogy közösnevezőre jussanak a fejlesztők és azok, akika kész térinformatikai adatbázist használnifogják. Ebben a lépésben a fejlesztő:• felméri azokat a tevékenységeket, amelyeka szervezet (cég, hatóság, hivatal)működé-sét és céljait szolgálják• azonosítja a tevékenységekhez szükségesadatokat• az adatokat egyedek szerint logikusancsoportosítja• meghatározza a megvalósítás menetét• leírja a szervezet funkcióitEbben a fázisban a GIS-től elvárt előny nemmás, mint a szervezet (cég, hatóság, hivatal)működési hatékonyságának növelése.Az adatforrások felméréseHa a tevékenységeket felmértük, a következőlépés a funkciók végrehajtása soránhasznált adatkörök megállapítása. Meghatározzuk,hogy az adott tevékenység előál-22

lít-e adatot vagy csak használja az adatot.Általánosságban az adatok két típusávaldolgozunk: a minket közvet-lenül érintőadatokkal és a háttéradatokkal. Természetesena minket közvetlenül érintő adatokkalfoglalkozunk részletesen. Elemezhetjükminden funkció hatókörét a többifunkcióhoz képest illetve a külső szereplőkkelkapcsolatban. Nagyon gyakori, hogy atevékenység során keletkezett adatot magaa funkció állítja elő.Ebben a fázisban a következő alapkérdésrekeressük a választ: „Mit csinál ez a funkció,amikor kapcsolatba kerül a másikkal, és mia kapcsolat természete?”Amikor kapcsolatba hozzuk az adatokat atevékenységekkel, gyakran találkozhatunkszino-nimákkal, eljárásokkal amelyek odavezethetnek, hogy egy adatot többször tárola szervezet vagy ugyanazt az adatot másnéven tárolja. Ezeket a helyzeteket azonnalrendezni kell, vagy rögzíteni későbbi intézkedésvégett. Az adatforrások összeállításaa végrehajtók számára inte-raktív folyamat,a végleges lista több „menet” után áll össze.Az adatok csoportosításaAz alapszinten csoportosított adatok fognakegymással kapcsolatba lépni a GIS-enbelül. Ezek a csoportok komplett rendszereketképviselnek, mint a vízhálózat, ingatlannyilvántartás, út-hálózat vagy a földfelszín.Funkcionális oldalról ezek a csoportokfogadnak és továbbítanak információkat.Például a felszínmodell a csapadékmennyiséggelkombinálva átadja a hidroló-giai adatokata csatornahálózati modellnek. Mindenadatcsoportnak szigorúan ugyanabbana koordináta rendszerben és topológiaitípusban (hálózati, normál vagy topológianélküli) kell lennie.Az alábbi táblázat szemléltet egyfajta csoportosítást:víz közműingatlan nyilvántartásúthálózatföldfelszínAz egyedek és kapcsolataikmeghatározásaEbben a lépésben közelebbről kell megvizsgálnunkadatainkat. Ki kell választanunkolyan objektumokat – egyedeknek nevezzükőket – amelyeknek közös tulajdonságaikvannak. En-nek a folyamatnak a fő lépései:• az egyedek azonosítása és leírása• az egyedek közötti kapcsolatok megállapításaés leírása• az egyedek és a kapcsolatok dokumentálásaUML diagram formájábanAjánlatos az utolsó lépésben valamilyen, akereskedelemben kapható UML konvenciószerint működő grafikus szoftvert használni,mert így a sémát és az összekötő vonalakat(a jelenté-sükkel együtt) már nem kellmegrajzolnunk. Ez a lépés azért fontos, mertrészletes áttekintést ad a felhasználónak azadatokról és az adatok relációiról. A legfontosabb,hogy a felhasználót feltétlenül vonjukbe ebbe a munkába, hogy az eredménytellenőrizhesse a saját szempontjai szerint.Ebben a lépésben előfordulhat, hogy hatalmasmennyiségű adatot kell kezelnünk. Célszerűtevékenységek szerint szétbontani afeladatot és csak az adott tevékenységheztartozó adatokra koncentrálni. Előfordulhat,hogy csak több közelítés után tudjuk tisztázniaz egyedek definícióját és kapcsolataikat.Az egyedek és kapcsolataikmegfogalmazásaAz egyedeket és kapcsolataikat állításokkallehet kifejezni. Az egyedeket tekinthetjüka főne-veknek, a kapcsolataikat az igéknek.Néhány példa erre:• Az elzáró szabályozza a gáz áramlását. Ezaz állítás egy egyedet ír le.23

• A csatlakózó szerelvény összekapcsolkét vagy több gázvezetéket. Ez az állításleírja az egyedek közötti szerkezeti kapcsolatot.• A gázhálózat szerelvényekből és csövekbőláll. Ez az állítás az egyedek halmazátírja le, amelyek így egy új, összetett egyedetképeznek (gázhálózat).• A fővezeték a gázvezetékek egy típusa. Ezaz állítás leírja az egyedek hierarchikuscsoportosítását.Az egyedek megjelenítésénekmeghatározásaEbben a lépésben minden egyedhez hozzárendeljüka geoadatbázisban történő megjelenítését.Bizonyos egyedeknek lesz geometriaimegjelenítése a hozzá tartozó leíróadatokkal. ezeket az egyedeket geometriaitulajdonságaik alapján soroljuk egy csoportba.Más egyedeknek csak leíró adataik lesznek,míg mások raszterek, fényképek vagyvektoros rajzok formájában jelen-nek meg.A következő megfontolásokat kell ezzelkapcsolatban tenni:• az egyednek meg kell jelenni a térképenvagy nem.• az egyed alakja (geometriája) megfelelőlesz-e a tervezett térbeli elemzéshez.• az egyed csak egy adat, amelyet csak másegyeddel együtt tudunk megjeleníteni(pél-dául egy adott telek tulajdonosátcsak a telek kiválasztása után tudjukmegjeleníteni).• az egyednek különböző alakban kell-emegjelennie különböző ábrázolási méretarány-okban.• megjelenik-e az egyedhez tartozó szövegesinformáció a térképen vagy a képernyőn.Az alábbi szabályok segíthetnek a megjelenítésmódjának kiválasztásában. Az ebbena lépés-ben kialakult információkat összekell foglalni egy adatszótárban. Ez az adatszótárarra szol-gál, hogy dokumentáljuk azegyedek megjelenését a geoadatbázisban.• Pont – olyan egyedet ábrázolunk vele,amelynek kiterjedése elhanyagolható azadatbá-zis adott felbontása mellett• Vonal – olyan egyedet ábrázolunk vele,amelynek a szélessége elhanyagolható azadatbázis adott felbontása mellett• Zárt poligon – olyan egyedet ábrázolunkvele, amelynek van síkbeli kiterjedése azadatbázis adott felbontása mellett• Felszín – lényegében ez is zárt poligon,csak a töréspontoknak eltérő magasságiadatai vannak• Raszter – egy területet derékszögű cellákformájában ábrázol (űrfelvétel,légifelvétel, folyamatos felszín) és elemzésicélokra használható• Fénykép, rajz, műszaki rajz – digitális képetjelenítenek meg valamiről, elemzésrenem használhatók• Objektum – olyan egyedek ábrázolására,melyeknek nincs geometriai megjelenítésilehetősége (pl. tulajdonos)Egy egyedet természetesen többféleképpenmegjeleníthetünk a geoadatbázisban atervezett megjelenítési méretarány, vagy atervezett alkalmazás függvényében. Példáulugyanaz az út lehet vonal is, poligon is merta közlekedésszervező vonalnak tekinti, aföldmérő földrészlet-ként kezeli. Ugyan aza település lehet pont, vagy lehet poligon, apont a kisméretarányú meg-jelenítéskor, apoligon a nagyméretarányú megjelenítésnélhasznos.Egyeztetés a geoadatbázis modellelEbben a lépésben meghatározzuk, hogy azegyed reprezentációja hogyan oldható megaz adott térinformatikai szoftverben. Mindenadatbázis tervezés ott végződik, hogyegy kiválasztott szoftver lehetőségeihez kellalkalmazkodnunk.A hangsúly ebben a fázisban átkerül a felhasználószükségleteiről a hatékony adatbáziskiala-kítására. Innentől szükség24

van a csoportban egy szakértőre, aki ért ageoadatbázis adatmodell-hez és átlátja akésőbbi elemzési lehetőségeket.A geoadatbázis megfogalmazásaA térinformatikai szoftverek lehetőségetadnak rá, hogy az egyedeket egyszerű jelenségként,összetett jelenségként vagy objektumkéntkezeljük.• A más pontokkal nem összefüggő pontokat,mint például az emlékművek, egyszerűpontként definiáljuk.• Az egyedeket összekapcsoló pontokat,mint az út – útkereszteződés kapcsolat,egysze-rű hálózati pontként kezeljük.• A belső topológiával rendelkező pontokat,mint például a szennyvíztisztító, öszszetetthálózati pontként kezeljük.Ha az egyed geometriai megjelenése vonal:• Az egyedülálló vonalszerű egyedeket –mint például a kerítés – egyszerű vonalkéntdefiniáljuk.• Azokat az egyedeket, amelyek egy vonalrendszerrészei – mint például az úthálózat– egyszerű hálózati élként definiáljuk.• Azokat az egyedeket, amelyek hálózatokatkötnek össze, összetett hálózati élkéntdefiniáljuk.Ha az egyednek van síkbeli kiterjedése:• Az önálló foltokat, mint például egy park,poligonként definiáljuk (ez a kifejezéstérin-formatikai szoftverekben általábanzárt poligont jelent).• A teret kitöltő foltokat – mint például afelszínborítás – topológiával rendelkezőpoligon egyedként definiáljuk.Ha az egyed képként képződött le (fénykép,szkennelt térkép, űrfelvétel stb.), akkor ageoadatbázisban raszterként definiáljuk.Ha az egyed valaminek a felszíne:• Azoknál a felszíneknél, ahol a terepfelszínrészletei fontosak (műszaki alkalmazások),a felszínt TIN – ként definiáljuk.• Ha nagy területek felszínét akarjuk ábrázolniés fel akarjuk használni a meglévődigi-tális felszínmodellt, rasztert definiálunk.Ha az egyed objektum, objektumként definiáljuk.Ezek olyan egyedek, amelyeknek nincsföldrajzi megjelenésük, de egy térinformatikaiegyedhez tartoznak (telek – tulajdonos).Az egyes térinformatikai szoftverek filozófiájábólkövetkezően az egyedek egyedosztályokba,az egyedosztályok adatkészletekbe,az adatkészletek geoadatbázisbacsoportosíthatók. Ezek a csoportosításokmegkönnyítik az egy földrajzi területhez,projekthez, vagy szervezeti egysé-gekheztartozó földrajzi adatok tárolását, kezelésétés a szabályozott hozzáférés biztosításátmás felhasználók számára.A geoadatbázis tervezésénekszükségessége és céljaA valós világ modellezésének megismeréseután sejthető, hogy a geoadatbázis megtervezésenem pusztán műszaki kérdés. Ageoadatbázis egyrészt nem ragadható kiabból a szakmai – társadalmi környezetből,amelyben működni fog. Másrészt nem lehetjó geoadatbázist tervezni anélkül, hogyaz adatbázis felhasználási célját ne ismernénk,vagy ne tartanánk szem előtt.A tervezés szükségességeAmi a GIS-t hatékonnyá teszi, az a jól megtervezettgeoadatbázis. Kérdés, hogy mitnevezünk ebben az esetben jónak? Errenincs végleges és zárt válasz. A helyesenfeltett kérdések segítik a jó adatbázis megtervezését:• Hogyan illeszthető be a térinformatikaitechnológia a szervezet meglévő funkcióiközé? Mit kell a korábbi rendszerenmegváltoztatni?25

• Mely adatokból profitálhat legtöbbet azadott szervezet?• Mely adatokat tudjuk tárolni?• Ki lesz felelős az adatbázisok karbantartásáért?A fenti kérdések megválaszolásának módjaelsősorban attól függ, mennyire ismerjük aGIS technológiát. A GIS megvalósításánaktervezése olyan, mint bármely más tervezés.Kezdődik a célok megértésével és folytatódikaz egyre részletesebb tervezéssel,ahogyan egyre több adatot és információtgyűjtöttünk a feladatunkról. Az előzetescélkitűzés és a tervezésre for-dítható pénzösszegis befolyásolja a tervezési munkarészletességét. A tervezési folyamatgyakran nem kap megfelelő hangsúlyt ageoadatbázis építésében. Ennek oka, hogynagyon időigényes, és nem hoz látványoseredményeket. Annak a kockázata is fennáll,hogy a terve-zés nem is történik meg. Hanem hajtjuk végre a tervezést, előfordulhat,hogy a megszülető adatbázis nem felel megaz igényeinknek sem most, sem a jövőben.Ez oda vezethet, hogy többször előforduló,hiányzó, illetve felesleges adataink vannak,ami hatalmas pazarláshoz vezethet. Tudvalévő,hogy egy térinformatikai rendszerkomponensei közül (adat, hardver, szoftver,személyzet) az adatok előállítása nagyságrenddelhaladja meg a többi komponensköltségeit.A tervezés céljaiA tervezés az a folyamat, amelynek soránkitűzzük a célokat, a megoldásra alternatívákatdol-gozunk ki, ezeket értékeljük, ésvégül megalkotjuk a megvalósítási tervet.Az első szinten a tervezés képet ad arrólhogy hol tartunk most, hová akarunk eljutni,hogyan juthatunk egyik szintről a másikra.Ahogy haladunk a tervezéssel, egyretöbb a részlet, adatokat és térbeli struktúráthatározunk meg. Az adatbázis tervezéslegfőbb előnye, hogy mindenre kiterjedőáttekintést ad a leendő geoadatbázisról. Ajól végrehajtott tervezés eredménye egy jólfunkci-onáló és hatékonyan működő adatbázis.Ennek ismérvei:• Teljesíti a kitűzött célokat és segíti aszervezet működését (nem pedig megnehezíti)• Tartalmaz minden szükséges adatot, denem tartalmaz redundanciát (adatismétlődést).Ez alól kivétel, ha az ismétlődéskimondottan benne van a tervekbenés szükségessége dokumentálva van.• Úgy szervezi meg az adattárolást, hogykülönböző felhasználók elérhessékugyanazo-kat az adatokat (ne kelljen másolgatniaz adatokat).• Befogadja az adatok különböző nézeteit.• Elkülöníti az adatkezelő alkalmazásokataz adatfelhasználó alkalmazásoktól.• Helyesen jeleníti meg, kódolja és szerveziadatbázisba a földrajzi jelenségeket.Említettük, hogy a tervezés időigényes folyamat,de a jó tervből az alábbi előnyökszármaz-nak:• Megnövekedett rugalmasság az adatkeresésbenés elemzésben.• Meghozza a felhasználók kedvét újfajtaalkalmazási módokhoz.• Elosztja az adatgyűjtés, tárolás és visszakeresésköltségeit.• Többféle felhasználót kiszolgáló adatbázisjön létre.• Rugalmasságot biztosít a jövőbeni igényekkielégítésére, új funkciók befogadására.• Minimalizálja az adatismétlődést.Tervezési irányelvekA tervezési folyamat általában nehéz munka.Néhány tényező szem előtt tartásával eza folyamat megkönnyíthető és sikeresebbétehető:• Vonjuk be a felhasználókat a tervezésbe.Ezzel a felhasználók egyre inkább ma-26

gukénak érzik a rendszert és a tervező ishasznos információkhoz jut.• Egyszerre csak egy lépéssel foglalkozzunk.Nem szükséges az összes részletetegy-szerre kidolgozni. A tervezés folyamatosközelítési feladat. Olyan lépésekbenlehet ha-ladni, amelyek illeszkedneka szervezet felépítéséhez.• Alakítsunk csoportot. A tervezés soránsok információra, szaktudásra ésdöntéshoza-talra van szükség. Ezt egyedülnem tudjuk megoldani.• Legyünk kreatívak. Egy új projekt indításajó lehetőség arra, hogy megismerjük akor-szerű technológiákat.• Osszuk a tervezési munkát kezelhető részekre.A nagy projekteket fel lehet osztaniel-határolható és átlátható egységekre.Egy – egy mérföldkő a projektbenne legyen idő-ben közelebb egymáshoz,mint két hónap. Ez megkönnyíti, hogy aprojektre fókuszál-junk.• Tartsuk szem előtt a szervezet céljaités szükségleteit. Fontos, hogy ageoadatbázis va-lós igényeket elégítsenki, végtére is a felhasználók kedvéért készül.• Ne foglalkozzunk a részletekkel túl korán.Például ne próbáljuk meg az egyedosztályokra vonatkozó szabályokat lefektetnia geoadatbázis szerkezeténekelkészítése előtt.• Dokumentáljuk a tervezést alaposan.Minél bonyolultabb az adatbázis, annálnagyobb hasznot hoz a dokumentálás.Hasznos lehet a folyamat dokumentálószoftverek alkal-mazása (pl. MicrosoftProject).• Legyünk rugalmasak. A kezdeti terv biztosannem lesz ugyanaz, mint a végsőállapot. A tervezésnek reflektálnia kell aszervezetben bekövetkező változásokra,a menet köz-ben megjelenő új technológiákraés a résztvevők növekvő hozzáértésére• Készítsünk megvalósítási tervet a modellünkről.A megvalósítási tervnek tartalmazniakell a tevékenységek fontosságisorrendjét.Adatgyűjtés és forrásokA városökológiai kutatás szükségessé teszitöbb tudományterület együttműködését:A városökológia interdiszciplináris kutatásiterület: az összes aspektus feltárásakülönböző tudományterületek együttműködésétigényli (meteorológia, talajtan,urbanisztika, szociológia, biológia,architektúra(GÉCZI 2007), valamint a városikörnyezet konfliktusainak feltárását(MUCSI 1996).Így a jelen kutatás során is a városi környezetbenintegrált környezetelemzés soránkomplex geoinformatikai rendszerbe illesztettadatokat vizsgálunk a földtani, a talajtani,a hidrológiai, klimatikus és a biotikus tényezőkvonatkozásában, a várost magábanfoglaló tájtípusokban.GIS adatbázis kialakítása annak alapjántörténik, hogy az eltérő tudományterületek -földtan, hidrológia, levegő vagy klíma és természetikörnyezet - milyen leíró adatokat állítanakelő, illetve az elemzéseikhez milyenegyéb adat integrációjára van szükség.A GIS rendszerbe minden rendelkezésreálló forrás integrálását el kell végezni. Akutatáshoz a következő források állnak rendelkezésre:1. Topográfiai térképek2. Domborzatmodellek3. Űrfelvételek4. Hiperspektrális felvételek5. Légifelvételek6. Attribútum adatok – talaj, víz, levegő,növényzet, egyéb statisztikai adatok7. Ökológiai leírások és korábbról meglévőtérképek27

MódszerekAz adatbázis tervezés teszi a GIS kivitelezéséthatékonnyá. (ZEILER 1999). A tervezésifázis legfontosabb feladata, hogy megfelelőkérdéseket tegyünk fel. Épp ezért a kutatáselején a résztvevők összegyűltek, hogymeghatározzák, milyen a GIS rendszernekmilyen elvárásoknak kell megfelelnie, atérinformatikai rendszer felépítésével foglalkozókutatók erre alapozva egy kérdőívetszerkesztettek, melyben a létrehozandótérinformatikai rendszerre vonatkozó alapvetőelképzeléseket vizsgálták, így segítvea térinformatikai adatbázis tervezését akülön-böző tudományterületek számára.Minden funkció esetén meg kell határoznunk,hogy az adott kutató csoportnakmilyen adatra van szüksége ahhoz, hogy avizsgálathoz szükséges információt kinyerhesse.Minden adattípus esetén meg kellhatároznunk, hogy milyen adatforrásra vanszükségünk. A folyamat végén az adatainkatlogikai csoportokba kell rendeznünk.A tervezés a megvalósítás fázisában egyinteraktív és iteratív folyamat (ZEILER1999).ARCTUR and ZEILER (2004) szerint azadatbázis tervezés hat alapvető lépésből áll:1. A geoadatbázis tervezésének fejlesztése2. A terv módosítása a GIS szoftverben3. Adatok feltöltése a geoadatbázisba4. Topológia építése5. A modell tesztelése6. A modell javítása (ARCTUR andZEILER 2004)Abban az esetben, ha nem alkalmazunkCASE (Computer aided softwareengineering) eszkö-zöket, valamint ha egyszerűaz adatmodellünk és az adat már rendelkezésünkreáll az adatbá-zis tervezése azadatok betöltésével és ehhez kapcsolódóanaz adatbázis séma létrehozásával kezdődik.Kutatásunkban az adatbázis tervezése soránmás kutatási területek által előállítottadatokra támaszkodunk (hidrológia, geológia,talajtan, klimatológia, biológia, távérzékelés),így az általuk előállított térbeli ésleíró adatokra, valamint a további elemzésekhezszükséges források integrálására.Igényfelmérés (az elfogadottkutatási terv szerint)Az igényfelmérés célja, hogy tisztán lássuka részprojektek térinformatikai igényeit ésössze tudjuk egyeztetni a kutatók elképzeléseités a térinformatika lehetőségeit. Továbbicél a térin-formatikai adatbázis konzisztenciájánakbiztosítása.A következő kérdésekre kerestük a választrészterületenként:• Mekkora földrajzi területre terjed ki akutatás (max. 13x13 km!)?• Mi a célja a kutatásnak térinformatikaiszempontból?• Milyen megfigyeléseket szeretnénk atérinformatikai adatbázisban ábrázolni?• Milyen egyedek formájában szeretnénkleképezni a munkánk (megfigyeléseink)ered-ményét (pont, vonal, poligon, raszter)?• Körülbelül hány egyed lesz az egyes rétegekben?• Milyen leíró adatokat szeretnénk azegyedekhez hozzárendelni?• Milyen típusú elemzéseket szeretnénkelvégezni a saját részterületünkön belül?(Milyen eredményeket szeretne kapni akutatási adatok alapján)?• Milyen típusú elemzéseket szeretnénkvégrehajtani a többi részprojektek adataival?(PŐDÖR – VÉGSŐ 2012)A kérdésekre adott válaszok alapján történtaz adatbázis tervezése. Egyértelmű volt,hogy a tervezés során az egyik legfontosabbinformációt a mintavételi pontokból származóadatok képezik.28

A mintavételi pontokA mintavételi pontok a következő területenszolgáltathatnak adatokat:• Talaj: beépítettség és állapotvizsgálat,valamint az erózió, defláció, savas ülepedés,nehézfém, szerves anyag terhelésdetektálása• Víz: vezetékes ivóvíz ellátás, szennyvízkezelésvizsgálata• Levegő: emisszió források és ezek értékei,meteorológiai adatok, szennyezéskoncent-rációjának mérése• Flóra és fauna: az összetétel vizsgálata,szennyezőanyagok a levelekben (csakSopron esetén)• Zöldfelület, beépített terület: fák, parkok,vízfelületek, mint élőhely lehatárolásatávér-zékelés segítségével (JANCSÓ2010).A mintavételi pontok dimenziójaMivel a geoadatbázis legfontosabb szegmensea távérzékelés során kinyert adatokonkívül a mintavételi pontokból származó adatok,fontos része a geoadatbázis tervezésnek,hogy meg-határozzuk ezek jellemzőit.A terepen vett mintákból származó adatoktöbbféle dimenzióval rendelkeznek:• a mintavétel helye• a mintavétel helyzete• a mintavétel ideje• a meghatározott jellemzők típusaiA mintavétel helye megadható koordinátákkal,nem geometriai vonatkozási rendszerrel(hrsz, cím), valamilyen megnevezéssel,azonosítóval ahol a mintavételezés történt.A helyet ez eset-ben pontként kezeljük.Mivel több minta mérése is megtörténhetugyanazon mintavételi pontban példáula talajminták vizsgálata esetén, amikor amintát ugyanarról a helyről, de különbözőmélységekből vették, (0-10 cm, 10-20 cmmélységből). Ezen minták helyzete különböző,de a helyük megegyezik. Ugyanez érvényeslehet a levegőszennyezettségi és avízmintavételi adatokra is.A mintavételezés ideje is fontos része ageoadatbázisnak, utal arra , hogy a mintavételezésmikor történt.A mintavétel idejének kiterjedése lehet:• Időpont• Időintervallum• Élesség (A mintavétel ismételhető évenként,havonként stb.)A leíró adatok szintén fontos részét képezika geoadatbázisnak mivel ezek segítségévelmo-dellezhetik a kutatók környezetünket.Ezen leíró adatok többnyire a következő kategóriákbasorolhatók:• Mennyiségi adat ( fontos a dimenzió)• minőségi (kategória típusok)• szöveges leírás• összetett jellemzőA távérzékelés eredményeiből származóadatokA távérzékelt adatok feldolgozása nagyonfontos részét képezi a kutatásnak, mivel azígy nyert adatok számos fontos információtszolgáltathatnak a felszínborítás, vizes térszínekés a térszerkezetek térképezéséhez.A legfontosabb felszínborítási kategóriák:• vegetáció: fás, bokros területek, gyep,mezőgazdasági művelés alatt álló területek• vízfelület: természetes, mesterséges• beépített terület: különböző típusú épület(cseréptető, lapos tető)• utak, szilárd burkolatú felületek• kopár felszínek, időszakosan növénnyelfedett felszínek (VERŐNÉ 2011)A geoadatbázisra támaszkodó kutatóknakképesnek kell lenniük a felvázolt elemekbőltérbeli elemzéseket végrehajtani. Azonmintavételi pontok esetén, ahol egy helyzetis tartozhat az adott ponthoz, az a döntésszületett, hogy külön rétegekbe rendezve tároljukezeket az adato-kat az adatbázisban.29

EredményekHabár a kutatás még nem zárult le, ageoadatbázis tartalmazza a mintavételipontokban kapott eredményeket, valaminta távérzékelt adatokból főként szegmentálássalkinyert felszínborítási osztályokat.Ezekből az adatokból néhány további levezetettadat szintén elérhető.A geoadatbázisban megtalálhatóobjektumokA geoadatbázisban tárolt objektum osztályokrendelkeznek névvel, meghatározottleíró adat-készlettel, hozzájuk kapcsolódóművelettel és korlátozással. Az objektumosztályok az objek-tumok összessége,minden objektum azonos leíró adatokkal,kapcsolatokkal, műveletekkel és korlátozásokkalírható le. Az objektum osztály a avalóságról megalkotott modellünkben egykoncepciót jelképez (ZEILER 1999). A különbözőkutatási területek eltérő módszereibőlés adatforrásaiból következően a jelengeoadatbázis egyaránt tartalmaz vektorosés raszteres adatszerkezeteket.A geoadatbázisban tárolt vektoros rétegek:• mintavételi pontok (pont típusú) –talaj,levegő és víz• DEM (pont típusú)• utak (vonalas)• városrészek (poligonok)• a távérzékelt adatokból osztályozássallétrehozott adatok -*.shp fájlok.A geoadatbázisban tárolt raszteres rétegek:• topográfiai térképek• ortofotó• a távérzékelt adatokból osztályozássallétrehozott adatokA geoadatbázisban levezetett adatként tároltobjektumok• a talaj és légszennyezettség tematikustérképei• a talajminták interpolált térképei• DEM raszterállományA talajminatvételi helyek viszonylag sűrűnés egyenletesen fedik a vizsgált városok területét,így ezen minták esetén levezetettadatként interpolációs módszerrel meghatározhatóazon te-rületekről is leíró adat,amelyek esetén nem történt mintavétel.A kutatás jelen fázisában az IDW (InverseDistance Weighted) módszert alkalmaztam,amellyel egy raszteres felület hoz-hatólétre (6. ábra). A különböző megjelenítésimodellek alkalmazásakor arra törekedtem,hogy ugyanazokat a tematikus térképezésieljárásokat alkalmazzam mindhárom vizsgáltváros esetén, hogy a térképek összehasonlíthatóaklegyenek. A talajmintavételiadatokból interpolá-ciós eljárással létrehozottfelületek együtt vizsgálhatók a távérzékeltfelvételek elemzéséből nyert raszteresállományokkal, és a korrelációk detektálhatók.Természetesen a mintavételi adatoksűrűsége nem minden esetben teszi lehetővéaz interpoláció alkalmazását, (8. ábra).A domborzatmodell és a talajszennyezettségiadatok vizsgálatából egyértelműenkiderült, hogy a talaj felsőbb rétegeiben találhatószennyezés még nem került a városmélyebben fekvő térségeibe, és a magasabbantalálható területeken kimutatható nagyobbmértékű szennyezés egyértelműenaz ipari területekhez köthető (7. és 8. ábra).A levegőminatvételi adatok esetében jóvalkevesebb mérési eredmény áll rendelkezésünkre,így ebben az esetben csak az egyediértékeke vizsgálatára illetve idősoros öszszehasonlításravan lehetőség. A vízmintavételesetén természetesen a mintavételihelyek egy vonal mentén követik egymást,így a talajmintavételi helyeknél alkalmazotteljárás nem megfelelő. A további elemzéseksorán mindenképpen szükséges vizsgálni,hogy az adatokat vektor vagy raszter adatszerkezetbenvizsgáljuk. A GIS integrálószerepére adnak példát a következő megjelenítésimodellek (9-14. ábra).30

Jelmagyarázat25-30% homok31-37% homokos vályag38-42% vályog43-50% agyagos vályog51-60% agyag61% fölött nehéz agyag6. ábra: Az Arany-féle kötöttségi értékek megjelenítése a domborzatmodellre vetítve, valamint a levegőszennyezettségi értékekösszehasonlítása a vizsgált három város esetén (Adatforrás: HORVÁTH et. al. 2012 és BIDLÓ et. al. 2012)7. ábra: A talajszennyezettség és az ipari területek kapcsolata Székesfehérvárpéldáján (Adatforrás: BIDLÓ et. al. 2012)0-0,5101608280,510160828 - 1,3604288741,360428875 - 2,5508041382,550804138 - 4,0812866214,081286621 - 6,2919835416,291983541 - 10,8834309910,88343099 - 20,0663258920,06632589 - 30,2695424430,26954244 - 43,193616748. ábra: A talaj KCl és Mg tartalma Sopron belvárosában, a talaj nehézfém szennyezettsége Székesfehérváron(Adatforrás: HORVÁTH et. al. 2012 és BIDLÓ et. al. 2012)31

Megjelenítési modellDDM + topográfiai térkép9. ábra: Megjelenítési modellMegjelenítési modellDDM + orthophoto +távérzékelt tematikusrétegek10. ábra: Megjelenítési modell (Adatforrás: VERŐNÉ 2011)32

Megjelenítési modellDDM + tematikus11. ábra: Megjelenítési modellMegjelenítési modellDDM + tematikus adatok12. ábra: Megjelenítési modell33

13. ábra: Megjelenítési modell (Adatforrás: BIDLÓ et. al. 2012)14. ábra: Megjelenítési modell (Adatforrás: BIDLÓ et. al. 2012)KövetkeztetésekA geoadatbázis jelenlegi állapotában lehetőségetbiztosít arra, hogy a kutatók integrálttérin-formatikai, térbeli elemzéseketvégezzenek a segítségével. További értékesinformációval szolgálhat a hiperspektrálisfelvételek kiértékeléséből származó adatokgeoadatbázisba történő integrálása. Ageoadatbázisban rejlő modellépítés segítségévelSopron területén történt előzetesvizsgálat a talajerózió kimutatására, melyetremélhetőleg a másik két város eseténis sikerül tesztelni (CSÁFORDI – PŐDÖR2011).Az egyes városokra kapott, könnyen kezelhetőadatbázisokba rendezett információk34

nagyban segíthetik a helyi önkormányzatokatés a területi tervezőket a környezetvédelmiprogramok összeállításában, afejlesztési célok és lehetőségek megállapításában,illetve a természeti kör-nyezet védelménektervezésében, a településrendezésitervek elkészítésében. Az eredményekhozzájárulnak a fenntartható város koncepciójánakgyakorlati megvalósításához. (MI-ZSEINÉ – PŐDÖR 2011)Köszönetnyilvánítás:"Jelen mű a TÁMOP-4.2.1/B-09/1/KONV-2010-0006 projekt támogatásával készült."Felhasznált irodalomARCTUR, D. – ZEILER, M. (2004):Designing geodatabases : case studies inGIS data modeling.Redlands, CA.: ESRI, 393 pBIDLÓ, A. – SZŰCS, P. – KÁMÁN, O. –HORVÁTH, A. – NÉMETH, E. (2012):Soil scientific investigation in Székesfehérvár.– In: Neményi M. – Heil B. – Kovács A.J. – Facskó F. (eds.) International ScientificConference on Sustainable Developmentand Ecological Footprint: The Impact ofUrbanization, Industrial and AgriculturalTechnologies on the Natural Environment,Sopron: Nyugat-magyarországi Egyetem, p. 1-6.(ISBN:978-963-334-047-9) (electronic paper)BIDLÓ, A. – SZŰCS, P. – KÁMÁN, O. –NÉMETH, E. – HORVÁTH, A. (2012):Soil Conditions in Szombathely. – In:Neményi M. – Heil B. – Kovács A. J. –Facskó F. (eds.) Internatio-nal ScientificConference on Sustainable Developmentand Ecological Footprint: The Impact ofUrbanization, Industrial and AgriculturalTechnologies on the Natural Environment,Sopron: Nyugat-magyarországi Egyetem, p. 1-6.(ISBN:978-963-334-047-9) (electronic paper)ZEILER, M. (1999):Modelling our world:The ESRI Guide toGeodatabase Concepts.ESRI Press Redlands. CA.CSÁFORDI, P. – PŐDÖR, A. (2011):Eróziós modell létrehozása az ArcGISModel Builder segítségével (kézirat)NymE Geoiformatikai Kar, Székesfehérvár.GÉCZI, R. (2007):Városökológia (http://www.geo.u-szeged.hu/TEA/GR/GR_varosokologia_bevezetes.pdf )HORVÁTH, A. – BIDLÓ, A. – SZŰCS, P. –KÁMÁN, O. – NÉMETH, E. (2012):Soil Conditions in Sopron. – In: NeményiM. – Heil B. – Kovács A J. – Facskó F. (eds.)International Scientific Conference onSustainable Development and EcologicalFootprint: The Impact of Urbanization,Industrial and Agricultural Technologieson the Natural Environment,Sopron: Nyugat-magyarországi Egyetem, p. 1-6.(ISBN:978-963-334-047-9) (electronic paper)JANCSÓ, T. (2010):A városi öko-környezet komplex vizsgálataa nyugat-dunántúli régióban c. projektKutatási terve.NymE Geoinformatikai kar, Székesfehérvár.KONKOLYNÉ, GY. É. (2003):Környezettervezés.Mezőgazda Kiadó, Budapest.MÁRKUS, B. (2010):Térinformatikai döntéselőkészítés.Jegyzet, NymE Geoinformatikai Kar, Székesfehérvár35

MIZSEINÉ, NY. J. – PŐDÖR, A. (2011):Városökológiai kutatások SzékesfehérváronTérinformatikai Konferencia.Debrecen.MUCSI, L. (1996):A városökológia elmélete és alkalmazási lehetőségeiSzeged példáján. PhD értekezés,JATE, Szeged.PŐDÖR, A. – VÉGSŐ, F. (2012):Problems of Building GeoinformaticalDatabase for Urban Ecological Research.– In: Neményi M. – Heil B. – Kovács A J. –Facskó F. (eds.) In-ternational ScientificConference on Sustainable Developmentand Ecological Footprint: The Impact ofUrbanization, Industrial and AgriculturalTechnologies on the Natural Environment,Sopron: Nyugat-magyarországi Egyetem, p.1-6. (ISBN:978-963-334-047-9) (electronicpaper)Székesfehérvár Megyei Jogú Város II. középtávúKörnyezetvédelmi Programja 2006-2011SWANWICK, C. & LAND USECONSULTANTS (2002A):Landscape character assessment.Guidance for England and Scotland.West Yorkshire, The Countryside Agency andScottish Natural HeritageVERŐNÉ, W. M. (2012):A szegmentálás szerepe a távérzékelt adatokkiértékelésébenhttp://geoiq.hu/index.php?option=com_docman&task=cat_view&gid=50&Itemid=63MÁRKUS, B. (SZERK.):NCGIA Core Curriculum – Bevezetés atérinformatikába,EFE FFFK, Székesfehérvár, 1994.CHORLEY, R.J. – HAGGETT, P., EDITORS:Models in geography.London: Methuen. 1967BURROUGH, P.A. 1987.Principles of geographical informationsystems for land resourceassessment,Oxford: University Press.MÁRKUS, B. – VÉGSŐ F. :Térinformatika,EFE FFFK jegyzet, Székesfehérvár, 1995.DETREKŐI, Á. – SZABÓ GY.:Térinformatika,Nemzeti tankönyvkiadó, Budapest, 2002.VÉGSŐ, F.:A valós világ modellezésének folyamata.TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 „Tananyagfejlesztéssela GEO-ért”.2010 SzékesfehérvárTérinformatikai cégek webhelyei:IDRISI TAIGA Technical specificationshttp://urbaneco.org/urnabecology.asp (utolsóletöltés 2012.02.01.)http://en.wikipedia.org/wiki/Urban_ecology#cite_note-0 (utolsó letöltés 2012.02.01.)36

Városoköko-környezeténekvizsgálataMIZSEINÉ Nyiri Judit | HOROSZNÉ GULYÁS Margit | KATONÁNÉGOMBÁS Katalin | KATONA János | UDVARDY PéterNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.*e-mail: pa@geo.info.hu;BevezetésA tájökológia, ezen belül a városökológiamultidiszciplináris jellegű, hiszen számostermészet- és társadalomtudomány eredményéthasználja fel. A város, a tájökológiaszemszögéből, sajátos prototípusa azurbán-ipari ökorendszereknek pontosabbanaz ökorendszer-komplexumnak, amelyaz emberi tevékenység hatása alatt áll és sajátosfunkcióval rendelkezik. Sajátos biogénés abiogén tényezői vannak. A városok ökokörnyezeténekvizsgálata során az ember éskörnyezet kapcsolatrendszert elemezzüksajátos térségben. Ez azt is jelenti, hogy atermészetvédelmi gondolkodást kell „urbanizálni”,vagyis vizsgálni kell, hogy a természetvédelmiés környezetvédelmi programothogyan lehet a települések esetébenalkalmazni.Éppen ezért szükséges az ún. városökológiaiparaméterek (klíma, légszennyezés, talajvízház-tartás, vegetáció, zaj, légszennyezésstb.) analízise és értékelése; környezetikataszter készítése; valamint az ökológiaialapú városfejlesztéshez javaslatok kidolgozása.Az ilyen módon készített ökológiaivárosfejlesztési javaslatok beépülhetnek avárostervezési, fejlesztési, ren-dezési programjaiba.Kiemelt feladat a város környezeti konfliktusainak,azok helyeinek a feltárása, ill.ezek között is elsődlegesen a városi terület-felhasználássalkapcsolatos döntésekszéleskörű tudományos megalapozása. Azérintett térszerkezeti elemek közé tartozhatnakegyrészt a természeti rend-szerek,például agrár és természetes ökoszisztémák,a felszínborítás elemei, az ökológiaiháló-zat, zöldfelületek. A települési környezetminőségjavítása, környezetvédelmi infrastruktúrafejlesztése, az épített környezetiértékek, a kulturális örökség megóvása,valamint a szűkebb értelemben vett környezetbiztonságterén kiemelt jelentőséget kellszentelni a zöldfelületek méretének szintentartására, a vízerózió, szárazodás miatt azépített struktúrákban bekövetkező károkmegelőzésére (1).A városokban az állandó, változó természetiadottságok mellett az átalakított, emberiközre-működéssel létrejött természeti37

elemek és tényezők fordulnak elő, amelyekeredeti, természe-tes állapotuktól, illetveelőfordulásuktól jelentősen eltérő jellegzetestípust alkotnak (KON-KOLYNÉ 2003).Ilyenek:• helyi klíma,• mesterséges vízhálózat,• mesterséges vegetáció,• mesterséges fauna.AdatokGIS adatbázis kialakítása annak alapjántörténik, hogy az eltérő tudományterületek- földtan, hidrológia, levegő vagy klíma éstermészeti környezet - milyen leíró adatokatállítanak elő, illetve az elemzéseikhezmilyen egyéb adat integrációjára van szükség.A technológiát és az adatbázis felépítésételősegítő munka során a vektoros adatokkezelésénél esetleg szükséges az egyestípusok és fajták meghatározása (subtypeés domain) ez a folyamat megköveteli a valósvilág modellezésének végrehajtását (elméleti,logikai, fizikai modell megalkotása)(PŐDÖR – NYIRI 2011).Az adatgyűjtés során törekedtünk arra,hogy a tájökológiai vizsgálathoz szükségesadatok széles körűek legyenek, így biztosítvaaz összetett elemzést. A kutatás soránfelhasználásra kerültek:• műholdfelvételek: LANDSAT;• topográfiai térkép;• meteorológiai adatok;• zöldfelületi térképek (kiválasztott mintaterületekreSzékesfehérvár esetébendigitális formában: Halesz (Autocad),Sóstó (ArcGis, tematikus térkép), Védettfák (Arc View), Zichy liget (ITR4, Autocad), Zöldfelületek lehatárolása(Idrisi), Városrészek elhatárolása(ArcGis);• második katonai felmérés térképszelvényei;• városrendezési, városfejlesztési tervek;• földi adatgyűjtés során keletkezett adatok;• statisztikai adatok.Az adatok egy része raszteres formában álltrendelkezésre, így pl. a műholdfelvételek,topog-ráfiai térkép, településfejlesztési tervekképi állománya. Jelentős részük vektorosformátumban is elemezhető volt, pl. apontszerű, helyhez kötött adatok.1. ábra: Székesfehérvár a Google felületén(Forrás: maps.google.com)Évekre visszamenőleg megtörtént a KSHadatok pl.: népesség, csapadék, hőmérséklet,szél, stb. adatok gyűjtése, melyek idősoroselemzések alapját képezik.A vizsgálat elsősorban Székesfehérvár területéretörtént meg (1. ábra), Szombathelyesetében néhány fontosabb városökológiaimozzanatot emeltünk ki.MódszertanA városökológia ökológiai szempontú tervezéskapcsán talán leginkább a környezettervezésselvalósítható meg. A környezettervezésfeladata a területi és az ágazatitervekhez kapcsolódva, részben azokba beépülvea társadalom erőforrás- és térhasználatánakirányítása, terelése a környeze-38

ti értékek védelme és fejlesztése céljából(KONKOLYNÉ 2003).A vizsgált városokban a környezeti adottságokés a lehetőségek függvényében eltérőminta-számú monitoring pontokat jelöltünkki. A mintavételi helyeknél a tájjellegazonosításához a jellemző karakterű tájrészleteketkell lehatárolni, amelynek a metodikájaa következő volt:• a jellegadó természetföldrajzi adottságokmeghatározása• a tájhasználat vizsgálata• természetföldrajzi adottságok meghatározása• a területhasználat szerkezet és módmeghatározása, amely• a felszínborítási kategóriákat hozza létre.A talaj, levegő és hidrológiai állapot vizsgálatátrészletesen a méréseket végző munkacsoport-okvégezték. Itt csak összefoglalóleírását adjuk a kijelölt monitoring pontokonvégzett vizs-gálatoknak és azok megjelenítésilehetőségeinek.A földtani közeg és talaj állapotánakjellemzéseA földtani közeg összetétele (ásványok, kőzetek)alapvetően meghatározza az egyesterületek anyagforgalmát. A kőzetekből - atalajképződési folyamatok során - kialakulótalaj tulajdon-ságai nagyban befolyásoljákaz ökológiai rendszerek összetételét. A városikörnyezetben a természeti folyamatokmellett, a talajokat különböző antropogénhatások (erózió, defláció, savas ülepedés,nehézfém, szerves anyag terhelés, stb.)érik, amelyek hatására megváltozik mind amennyiségük, mind a minőségük. Ez a változásvisszahat az élő rendszerek összetételéreis. A kijelölt monitoring pontokon vizsgáltuka talaj állapotát, és a benne találhatószer-vetlen (nehézfémek) és szerves szenynyeződések(pl. peszticidek) mennyiségét.Az egyes pon-tokban kapott eredményekalapján feltérképeztük a talajok állapotát, aszennyezések áramlási irányát, a talaj pufferképességét, a területi differenciákat ésezek okait.A terület hidrológiai állapotánakjellemzéseA város és környéke hidrológiai állapotánakjellemzésére vizsgáltuk a város környékiterüle-tekről érkező víz és hordalékmenynyiségét,a víz és hordalék-visszatartás lehetőségeit(turisz-tikai és rekreációs mellékfunkciókszerint is). Megvizsgáltuk avárosok csapadékvíz-elvezető hálózatát ésjavaslatot tettünk optimalizálásukra. Vizsgáltuka városokban lévő vízfolyások állapotáthidrológiai és minőségi szempontból.Monitoroztuk a kommunális szennyvízelve-zető hálózatot. A hidrológiai állapotjellemzéséhez elengedhetetlenül szükségesa vizsgált terület domborzatmodellje. Ezta domborzatmodellt korszerű távérzékelésiadatgyűjtésekkel, lézerszkennerrel éstérkiértékeléssel állítottuk elő. A továbbitávérzékelési adatok kiválóan alkalmasakbizonyos hidrológiai paraméterek meghatározására.A levegő (klíma és zaj) állapotánakjellemzéseA város és környéke közötti anyagáramlásleggyorsabban a levegővel történik. Kijelöltmoni-toring a meteorológiai adatokat gyűjtöttük.Az ipari létesítmények közelében, illetvea pont- és vonalas szennyező forrásokmellett külön méréseket végezünk. A levegőáramlását a városi környezet épített térbelistruktúrái jelentősen befolyásolják. Távérzékelésiadatgyűjtéssel a térbeli adatstruktúramodellezhető (MIZSEINÉ – PŐDÖR2011).Az alábbi táblázat rendszerbe foglalja, hogya gazdaság és társadalom egyes szennyezőforrá-sai, úgy, mint a közlekedés, az iparitevékenységek, stb. mely környezeti elemrevannak a leginkább káros hatással:39

Terhelő, szennyező tevékenység, Érintett környezeti elem, hatótényezőforrásLevegő Víz Talaj ZöldterületHulladék ZajKözlekedés × × × × × ×Ipar, kereskedelem × × × × × ×Egészségügy ×Szennyvízgyűjtés és -kezelés × × × ×Mezőgazdaság × × × ×Települési és épített környezet × × × × × ×1. Táblázat: Hatás-mátrix (Forrás: CSÓBOR 2004)A táblázat ötödik oszlopában szereplő zöldterülettöbbszörösen is ki van téve a környezet-szennyezéshatásainak, ugyanis aközvetlen ártalmak mellett – úgy, mint példáullégszennyezés –, közvetetten is veszélyeztetettéválik. Nemcsak külső behatásokérik (például) a fákat, de a létük fenntartásáhozszükséges alapanyagok is szennyeződnek.Így például gondoljunk arra, hogy afák a számukra legfontosabb tápanyagokata talajból nyerik (ezért fontos annak az ismerete,hogy a fa környezetében milyen atalajminőség), de ugyanígy gondolhatnánka vízre is.A zöldterületek védelmére azonban többokból is kiemelt figyelmet kellene szentelni.Így pél-dául a döntően a fűtésből, azüzemi, technológiai tevékenységekből és aközlekedésből eredő légszennyező anyagokegy részét a fák lombtömege képes lekötni,ezáltal tisztul a városi le-vegő. Vagy egy másikérv: a forgalmas utak mellett élő embertsemmi sem képes olyan hatha-tósan védenia zaj ellen, mint a növényzet. Azonban hazöldfelületeink védelmét elhanyagol-juk,gyakorlatilag önmagunkat fojtjuk meg.A fák előnyös tulajdonságaiknak köszönhetőenaz emberiség számára számos „szolgáltatást”nyújtanak. Ezek a szolgáltatásoka következők:• Az asszimilációs folyamat keretén belüla fák oxigént termelnek szén-dioxidfeldolgo-zása által. Mindkét szolgáltatáselőnyösen hat az emberi szervezetre.• Szennyező anyagok lekötése: a légszenynyezőanyagok egy részét a fák lombtömegeképes lekötni. A szűrő úgy működik,hogy a szilárd szennyező anyagok(porszemcsék a hozzájuk tapadó nehézfémekkel,a korommal, olajszármazékokkal,azbeszttel, stb.) megülepedneka leveleken. Az esővíz a szennyeződéstidőnként lemossa, és a szűrő levélfelületújra üzemképes. A kapacitás függ attól,hogy a fák milyen távolságra van-nak aszennyező forrásoktól.• A klíma javítása: a fák transpirációjukkal(párolgásukkal) jótékonyan hatnakkörnye-zetükre. A nyári melegben lehűtika levegőt, s a nehezebb hűs levegő kicserélődika házak között felizzott levegővel.Ez a kicserélődés lehűti a várost, ésegyben kifújja levegőjéből a port és egyébszennyeződéseket (= átszellőzés).• Védelem a zaj ellen: a zaj a városban halmozottanjelentkező ártalom, amely ellensemmi sem képes olyan hathatósanmegvédeni az embert, mint a növényzet.• Védelem a rázkódások, rezgések hatásaiellen: a városi utak forgalma rázkódásokkal,rezgésekkel jár, amelyek a keményburkolatú utak esetén átterjedneka házakra, és azok vakolatát, majd falátmegrepesztik. Az utak melletti fák gyökérzeteazonban megszakítja a burkolat40

folytonosságát, s ezáltal csökkenti a házakállagromlását.• Talajvédelem: ahol a növényeket kipusztítják,ott elpusztul a termőföld, és kezdetétveszi az erózió és a sivatagosodás. Atermőtalaj védelme és vízháztartásánakmegóvása egyaránt megkívánja a fák, anövényzet jelenlétét.• Az időjárás viszontagságai ellen hatásosvédelmet nyújt a növényzet, különösena cserjékkel kombinált fasor, amely egybena közlekedők biztonságát is szolgálja.A felsorolt szolgáltatások a fák asszimiláló,azaz lombfelületével arányosak. A lombfelületnagysága viszont a fák korától éslombfelület állapotától függ. Éppen ezértnagyon fontos, hogy a lombkorona állapotáthelyesen mérjék föl, hogy azt előrelátóangondozhassák.A demográfiai változások elemzése városökológiaiszempontból kiemelendő, hiszenennek alapján egy adott területi egység népességeltartóképességének alakulása, illetveaz erőforrás-hasznosítás növekedésevagy csökkenése mutatható ki. A demográfiaitrendek a környezet-használat intenzitásával,a környezetterhelés mértékévelszorosan összefüggnek (KONKOLYNÉ2003).Székesfehérvár népessége az elmúlt évtizedekbenfolyamatosan csökkent, jelenlegalig haladja meg a 100 000 főt (2. ábra). Ezjórészt az általános demográfiai folyamatokatigazolja, a népesség csökkenését éskivándorlását a környező településekre. Anépsűrűség (kb. 600 fő/km2) a nyugati országokhozképest nem túl magas. Természetesenitt is megfigyelhető a városközpontmagasabb népsűrűsége (3. ábra). Éppenezért fontos a városvezetés szempont-jábólfelmérni azokat a helyeket, amelyek előnytjelenthetnek a társadalom számára (pl.zöld-felületek) és azokat is, amelyek negatívtulajdonságaik miatt fejlesztésre szorulnak.Egy ilyen kiváló módszer a térhasználatitérkép és térszerkezeti mozaik térkép elkészítése,amely előnyt jelenthet a döntéshozatalifolyamatokban.2. ábra: Székesfehérvár – népességszám változás 1990-től (Forrás: KSH)41

Kód Városrész Népesség megoszlása%Szociális támogatottakmegoszlása %Eltérés százalékpont1 Történelmi belváros 4,2 4,7 +0,52 Palotaváros 15,0 149,9 -0,13 Szedreskert 4,6 4,8 +0,24 Tóváros 5,7 6,3 +0,65 Viziváros 15,0 17,1 +2,16 Öreghegy 13,0 8,2 -4,87 Almássy telep 7,2 6,3 -0,98 Ráchegy-Búrtelep 7,8 8,2 +0,49 Felsőváros 6,6 8,4 +1,810 Vasút és környéke 6,0 6,4 +0,411 Alsóváros-Maroshegy 10,3 10,2 -0,112 Feketehegy 4,7 4,4 -0,3100% 100%3. ábra: Népesség megoszlása városrészenként (Forrás: KSH)Az elemzéshez kihasználtuk a térinformatikaiprogramok által nyújtott lehetőségeket.Az IDRISI Taiga szoftver segítségével azegyes városok területének növekedési irányairakaptunk iránymutatást. Az ArcGIS9.3 szoftver felhasználásával történtek atérszerkezetre irányuló vizsgálatok. A kétszoftver kiválóan kiegészíti egymást a különbözőtípusú adatmodellek (vektoros,raszteres) kezelésében.A városok területének növekedésénél vizuálisinterpretációt alkalmaztunk, míg a térszerkezetivizsgálatoknál a térinformatikaiprogram által nyújtott lehetőségeket használtukki.EredményekA térszerkezetre irányuló vizsgálatok többszempontból történtek. Az egyik ilyen azöldfelüle-tek elemzése, lehatárolása volt,amely Székesfehérvár esetében is komolymunkát jelentett a szerencsére nagyszámúzöldfelület miatt. A települési ökológiaiadottságokat javítani hivatott zöldfelületeka területhasználati szerkezet egészébe illesztendőek(KONKOLYNÉ 2003).ZöldfelületekKiemelt feladat a város környezeti konfliktusainak,azok helyeinek a feltárása, ill.ezek között is elsődlegesen a városi terület-felhasználássalkapcsolatos döntésekszéleskörű tudományos megalapozása. Azérintett térszerkezeti elemek közé tartozhatnakegyrészt a természeti rend-szerek,például agrár- és természetes ökoszisztémák,a felszínborítás elemei, az ökológiaihá-lózat, zöldfelületek. A települési környezetminőségjavítása, környezetvédelmi infrastruktúrafejlesztése, az épített környezetiértékek, a kulturális örökség megóvása,valamint a szűkebb értelemben vett környezetbiztonságterén kiemelt jelentőséget kellszentelni a zöldfelületek méretének szintentartására, a vízerózió, szárazodás miatt azépített struktúrákban bekövetkező károkmegelőzésére.Intézményünk végezte Székesfehérvárzöldterületeinek felmérését 1980-86 kö-42

zött. Természe-tesen ezek a térképek márfelújításra szorulnak. Ennek megoldásakéntévente szakdolgozatok keretén belülegy-egy park felmérését vállalják a hallgatók.A térképmellékletek is ezt bizo-nyítják.A zöldfelületek kiemelkedő szerepet töltenekbe a városi klíma állapotában. Itt idéznénkSzé-kesfehérvár környezetvédelmiprogramjából, mely kiemelten kezeli az élővilágés a természet védelmét. 6A jelenlegi és távlati városfejlesztési, rendezésitervek, a vállalkozások megvalósításáhozfelmerülő területigények közvetlenülvagy közvetve is érinthetik város igazgatásiterületén a meglévő, már védett és a feltárt,védelemre érdemes természeti, környezetiértékeket. Ezért ki kell emelni, hogy ezeknekaz értékeknek a védelme, védhetősége szorosanösszefügg a kör-nyezetükben, a környezőterületeken folyó tevékenységekkel is, amitminden tervezési és en-gedélyezési folyamatbanfigyelembe kell venni.Cél: az élővilág, az élőhelyek megőrzése,védelmük biztosítása a területfejlesztési,városren-dezési beavatkozásoknál és a nemvédett területeken az élővilág, az élőhelyekfennmaradásá-nak elősegítése.Feladatok:• A Sóstói homokbánya TermészetvédelmiTerület a tudomány, az oktatás és azismeret-terjesztés számára is értékes,ezért az itteni élővilág fenntartása kiemeltjelentőségű. Ennek biztosításáhoza védetté nyilvánítást megalapozó szakvéleményekés terv rész-letes feladattervettartalmaznak (illegális szemétlerakásés homokbányászat felszámo-lása,legeltetés megszüntetése stb.). A sóstóiterület rehabilitációját követőenmegvaló-sítandó a TT kibővítése a terveknekmegfelelően.• A Dinnyési Fertő TT kibővítését a természetvédelmiterveknek megfelelően megkell valósítani.• A Csalapusztai TT és a kastély helyreállítása,újrahasznosítása során a környezet-és természetvédelem szempontjairais fokozottan tekintettel kell lenni.• Védendő értékként kell kezelni és megőrizésüketa rendezési, beépítési tervekkészítése során is biztosítani kell a következőterületeknek, értékeknek:• a Zichy-liget területe;• a maroshegyi ősmocsár területe aMeggyesi utcában;• a Csúcsos-hegy területe, mint tájképiérték, kilátópont;• a Rózsaliget melletti parkban találhatóCsitáry víz;• a Bregyó kiserdő és a vízfelület a kempingbővítésénél;• a Vörösmarty MGSZ 200 ha kiterjedésűtófelülete és környezete;• a Budai úti volt aplitbánya északioldalán lévő földtani rétegsor.A város zöldfelületeinek számos olyanfunkciója van, amely enyhíti a mesterségeskörnyezet-nek az élővilágban jelentkezőkáros következményeit: módosítja a szélsőségeséghajlati jelen-ségeket, befolyásolja alevegő nedvességének alakulását, tompítjalégszennyezést és a zajár-talmakat. Emellettökológiai, gyógyító, rekreációs, városszerkezetitekintetben pozitív rendel-tetésevan (NAGY 2008).A városi dendroflóra (fák) nagy része nemőshonos. A városok faállománya számbelilegés arányaiban is igen különböző, s városonkénta fafajták széles választéka fordulelő (NAGY 2008). A zöldfelületek esetébenjelen elemzés során külön kutatás történt avédett fák behatá-rolására (4. ábra). Megállapítható,hogy a szakirodalom alapján isfeltárt tény igazolódott be: az utcai fasorokés a városi parkok területén mutatkozik ajelentősebb állományegyüttes.6http://onkormanyzat.szekesfehervar.hu/index.php?pg=page_2077543

4. ábra: Védett fák Székesfehérvár belterületének központi részén (Forrás: CSÓBOR 2004.)Külön kategóriát jelentettek a nem pontszerűenmegjelenő természetvédelem alatt állóterüle-tek, parkok. Megfigyelések történteka költöző madarak tekintetében is.A nagy felbontású, többsávos WorldView2műholdfelvételek nem csupán a zöldfelületekte-rületi változásainak kimutatásáraalkalmasak, hanem a területek vegetációsaktivitását is képe-sek kimutatni. Tehát azöldfelületek mennységi kimutatása mellettazok minőségi vizsgálatára is lehetőségvan. Az egyes városrészek között nagyeltérés mutatkozhat a vegetációs aktivitástekintetében. Székesfehérvár vonatkozásábana különböző zöldfelületi kategóriák islevá-logatásra kerültek a vegetációs indexekalapján (5, 6. ábra). A tematikus térképpéalakított műholdfelvételen jól kivehetőeka városrészek. A belvárosban a beépítettterületek dominál-nak, míg a kertvárosiövetekben a zöldfelületek. A fás területekjellemzően a város nagyobb parkjait jelölik.25%9%29%38%Beépített terület (1218ha)Fás terület (1577ha)Bokros terület (360ha)Füves terület (1026ha)5. ábra: Székesfehérvár - A zöldfelületi kategóriák területszerinti megoszlása a belterületen44

Zichy-ligetHalesz parkSóstó TVTFás területBokros területFüves terület6. ábra: Székesfehérvár – zöldfelületi kategóriák leválogatása aműholdfelvételek kiértékelésével (Forrás: saját szerkesztés)A három kiemelt jelentőségű zöldfelület(Zichy-liget, Halesz park, Sóstó TVT) külön-különis térképezve lett (7, 8, 9. ábra).7. ábra: Székesfehérvár – Zichy-liget parktérkép (részlet) (Forrás: DOBRÓKA 2010)8. ábra: Székesfehérvár – Haleszparktérkép (Forrás: SZALAY 2005)45

A területhasznosítás a városszerkezet jellemzésérehasznált komplex mutató. Ezértterület-hasznosítási típusokat alakítottakki, amelyek további indikátorok segítségévelrészletesebben jellemezhetők, figyelembevéve azok ökológiai tartalmát is. Mivel avárosi önkormányzatoknál található adatbázisokelemzésének segítségével könnyenlehet értelmezni a területhasznosítási típusokat,lehetővé válik a város ökológiai szerkezeténekáttekintése is. Ebből olyan területhasznosításiadattár készíthető, amelyfigyelembe veszi az ökológiai szempontokatés lehetővé teszi az összehasonlító elemzéstmás városokkal (NAGY 2008).9. ábra: Sóstó-természetvédelem alatt álló terület (Forrás:KATONA 2007)A különböző tevékenységek eredményénekterületi megjelenése, illetve lenyomata jólmutatja a környezetátalakítás mértékét, akörnyezethasználatok dinamikáját. Ehhezkapcsolódóan to-vábbiakban vizsgálni leheta gazdasági struktúra főbb változását,a települési funkciók átala-kulását és azinfrastruktúra-hálózatok fejlődését (KON-KOLYNÉ 2003).TerülethasználatSzociológiai felmérés és elemzés2011-ben diákok bevonásával, a Pécsi Tudományegyetemmelközös kutatásbanSzékesfehér-vár területén kérdőívek kitöltésérekerült sor a lakosság körében. Atérinformatikai elemzéshez a városrészeklehatárolására került sor. Ez azért volt különösenfontos, mert egyrészt a városrendezésitervek nem rendelkeztek egzakt adatokkalerre vonatkozólag, másrészt az egyesvárosrészek főbb jellemzőit vizsgáltuk (10.ábra) (MIZSEINÉ – HOROSZNÉ 2012).Sta-tisztikai elemzés után ún. súlypontokatkaptunk (-10 és +10 közötti értékkel), amikmegmutat-ják az egyes objektumok szerepéta lakosság körében.A reprezentatív vizsgálat során több mint200 db kérdőív kitöltése és kiértékelése soránaz alábbi eredményeket kaptuk:• a park vagy nagyobb zöldterületek közelségerendkívül meghatározó a lakosságkörében (közel 8-as súlyponttal szerepel);• legnagyobb befolyással az ún. közművekmegléte (víz, szennyvíz, fűtés);• legrosszabb megítélése a légszennyezettségnekvan, ezért is különösen fontos aszintén ezen projekten belül történt légköriadatok vizsgálata;• városrészek terén legkedveltebb a 18városrész közül az Öreghegy (hagyományoscsaládi házas rész) és a Belváros,legkevésbé Maroshegy és Feketehegy.Érdekes a népesség kor szerinti vizsgálataaz adott városrészek terén.• GIS segítségével lehatároltuk azokat a területeket(városrésztől függetlenül), ahola zöldterületek szerepe fontos (11. ábra).•46

súlyozássúlypontobjektumok, tulajdonságok -2 -1 0 1 2bölcsőde, óvoda, általános vagy középiskola közelsége-0.10 -0.05 2.41 0.91 3.15 6.33egyetem valamely karának közelsége -0.10 -0.05 3-37 0.79 1.48 5.49kórház, rendelőintézet közelsége -0.20 -0.10 1.18 1.53 4.19 6.60forgalmas főútvonal közelsége -3.20 -1.03 0.96 0.99 0.84 -1.45vasútállomás közelsége -1.92 -0.91 1.31 1.03 1.58 1.08vasútvonal közelsége -2.61 -1.16 1.48 0.59 0.94 -0.76helyi járatú buszpályaudvar közelsége -0.69 -0.49 1.03 1.65 2.96 4.46busz-, troli-, villamosmegálló közelsége -0.15 -0.22 0.47 1.87 4.73 6.70vezetékes víz, szennyvízhálózat megléte -0.10 -0.07 0.07 0.59 8.42 8.92távfűtés megléte -0.49 -0.12 1.13 0.84 5.32 6.67egyéni fűtés megléte -0.10 -0.05 0.76 0.86 6.55 8.03belváros közelsége -0.39 -0.15 1.35 1.58 3.45 5.84többfunkciós (Plaza-jellegű) üzletközpontok közelsége-0.74 -0.76 2.24 0.89 1.48 3.10hipermarketek (Tesco, Interspar...) közelsége -0.25 -0.44 1.55 1.70 2.36 4.93nagyobb ABC (els. Élelmiszer) üzletek közelsége -0.05 -0.12 0.64 2.04 4.33 6.85vendéglátóhely, étterem, nagyobb szórakozóhely, -0.44 -0.64 2.56 0.96 1.23 3.67mozi közelségeműszaki, kertészeti, lakberendezési nagyáruházak -0.30 -0.39 3.05 1.03 0.74 4.14közelségetemplomok közelsége -0.30 -0.47 2.71 1.21 0.94 4.09ipari üzemek közelsége -5.42 -1.13 0.86 0.17 0.25 -5.27park/nagyobb zöldterületek közelsége -0.05 -0.07 0.44 1.70 5.52 7.54saját kert megléte -0.30 -0.20 0.84 1.28 5.07 6.70hátrányos helyzetű társadalmi rétegek jelenléte -5.96 -0.94 0.94 0.12 0.05 -5.79sportpálya közelsége -0.59 -0.32 2.22 1.38 1.58 4.26felújításra szoruló építészeti, gépészeti részek az -3.20 -1.38 1.23 0.57 0.44 -2.34épületbenmagasabb porterhelés, légszennyezettség -6.40 -1.08 0.62 0.07 0.05 -6.75az épület anyaga: tégla -0.10 -0.05 1.72 1.60 3.15 6.3310. ábra: Vizsgált tulajdonságok (Forrás: saját szerkesztés)47

11. ábra: Szociológiai felmérés – zöldterületek közelsége (Forrás: saját szerkesztés)Épített környezet vizsgálataFelmértük és jellemeztük az egyes területikategóriákat: beépítetlen terület, beépítettterület, egyéb épület és mesterséges objektum.Vízelvezetés: át nem eresztő felületek,áteresztő felületek, vízelvezető felületek,felszíni és felszín alatti csatornahálózat.További kategóriák: területhasználati kategóriák(belváros, lakótelep, családi ház,ipari terület, zöldövezet). Vizsgáltuk a városkörnyéki területek feltártságát, a feltáró hálózatállapotát. Célunk a jellemző felszínborításikategóriák távérzékelési adatok alapjántörténő lehatárolása volt.A térszerkezet (12. ábra) és területhasználat(13. ábra) vizsgálatához felhasználtuk azaktuális városrendezési és városfejlesztésiterveket. A két térkép kategóriarendszerekönnyen összehasonlítható az alábbi táblázatalapján (2. táblázat).TérszerkezetikategóriaTerülethasználati kategória1. Városközpont Vegyes településközpont A.2.1.2. Lakótelepi övezet Nagyvárosias lakóterület A.1.1.3. Családi házas övezet Kisvárosias lakóterület A.1.2.Kertvárosias lakóterületA.1.3.Falusias lakóterületA.1.4.4. Ipari övezet Gazdasági terület A.3.SzámkódTerület-használatikód48

TérszerkezetikategóriaTerülethasználati kategóriaSzámkódTerület-használatikódKülönleges területA.4.Vegyes központi területA.2.2.Közlekedési-, közmű-elhelyezési-, B.1.hírközlési terület5. Parkosított terület Zöldfelület B.2.ErdőB.3.Mezőgazdasági terület: ültetvény B.4.2.3.6. Természetes füves terület Mezőgazdasági terület: gyep B.4.2.2.7. Kopár földfelszín Mezőgazdasági terület: szántó B.4.2.1.8. Vízfelület Vízgazdálkodási terület B.5.2. táblázat: Székesfehérvár – térszerkezeti és területhasználati kategóriák Forrás: saját szerkesztés12. ábra: Székesfehérvár – területhasználat (Forrás: sajátszerkesztés)13. ábra: Székesfehérvár – térszerkezet (Forrás: saját szerkesztés)Területhasználat– antropogén hatásokA területhasználat, illetve felszínborítástörténeti vizsgálata az antropogén hatásokváltozását összefüggéseiben láttatja (KON-KOLYNÉ 2003). Szombathelyre történtilyen jellegű kutatás, itt elsősorban a városterületének növekedését vizsgáltuk és statisztikaielemzést végeztünk (14. ábra)(15.ábra). Látható, hogy a város területe jelentősennőtt (200%), ami köszönhető a kedvezőföldrajzi fekvésének, a geológiai viszonyainakés sajátos természeti-gazdasági potenciáljainak.49

14. ábra: Szombathely – területváltozás a második katonaifelmérés térképszelvényén (Forrás: saját szerkesztés)15. ábra: Szombathely – területváltozás a WorldView2 műholdfelvételen(Forrás: saját szerkesztés)A városszétfolyás jelensége Szombathelyenis szemmel látható. Az Európai KörnyezetvédelmiÜgynökség szerint akkor beszélhetünkvárosszétfolyásról, ha "a földhasználatátalakulásának és a városi célú felhasználásnakaz aránya adott területen, meghatározottidőszak alatt meghaladja a népességnövekedésmértékét”. Szombathelyesetében az utóbbi évtizedekben úgy nőtta beépített területek aránya, hogy közben anépesség száma csökkent (16. ábra).Ez a jelenség a társadalomföldrajzi pozícióvalösszefüggő térszervező feladatokkal, azipari területek növekedésével, az úthálózatfejlődésével és a népesség lakásigényeinekváltozásával magyarázató. A nyugati országokbanmár elterjedt, nagy alapterület igényűlakóhelyek szokása hazánkba is begyűrűznilátszik. Ezt a tendenciát erősíti, hogya város magja az újabb infrastrukturális fejlesztésekkelegyre távolabbról elérhető.A városszétfolyás jelensége több tényezőmiatt is káros. Egyrészt az újonnan létesülő,kis népsűrűségű egyfunkciós lakóterületekelérése szinte kizárólag gépkocsivaltörténik, amely növekvő környezetterheléstjelent. Másrészt az említett lakóterületek avárosok körüli természetes környezetet isfelemésztik, így károsítva a városlakók életminőségét.További káros hatások közöttemlíthető még a gyalogjárás felszámolása,illetve az úthálózatot túlterhelése, amelyenújabb utak építésével sem lehet segíteni.A kedvezőtlen demográfiai trendeket minőségimunkahelyekkel, magas szintű szolgáltatásokkalés vonzó lakókörnyezet nyújtóvárosképpel, a központ körül elhelyezkedőtermészeti és kulturális értékekben gazdagszuburbán rekreációs zónával kívánják pozitívanbefolyásolni. A rekreációs fejlesztésekközött szerepel többek között az Arborétumés a Parkerdő fejlesztése, valamint atelepülésen kívüli erdőterületek növelése.Városökológiai lábnyomA kutatás során külön figyelmet fordítottunka városökológiai lábnyom vizsgálatára.A környezet-terhelés léptékének mérésérealkalmas módszer a Matis WACKERNAGELés W. E. REES által kidolgozott és publikált"Ökológiai lábnyom" értékelési módszer. A fo-50

16. ábra: Szombathely – népesség és városterület arányának változása 1870-től (Forrás:saját szerkesztés)galom egy hektárban megadott értéket takar,melynek számítása során számba veszik egyadott embercsoport tevékenysége során felhasznált,illetve leadott energiát és anyagokat.A számítást elvégezve arra derül fény, hogyhány hektár föld és vízfelületre van szükségaz adott folyamatok fenntartásához.Bármely régió gazdaságának, valamint vállalatok,nagy sportesemények vagy akáregyének környezeti hatását is fel lehet térképezniezzel a módszerrel.Az emberiség létszámának növekedésévelaz egy főre jutó produktív földterület a századeleji 5 hektárról 2003-ra 1.8 hektárracsökkent. Az egy emberre jutó átlagos ökológiailábnyom viszont 2.2 hektárra növekedett,ami 0.4 hektárral meghaladta a rendelkezésreálló tényleges földterületet. 7Az ökológiai lábnyom kiszámításával mérhetőfel, hogy fogyasztásával a város lakosságamekkora részt használ fel a Földerőforrásaiból. Ez az alapja annak az átfogókörnyezetvédelmi indexnek, amelynekbevezetését az Európai Bizottság is szorgalmazza.Az Élő Bolygó Jelentés szerint azökológiai lábnyom segítségével számokbanis jól ki lehet fejezni azt, hogy életmódunkmilyen hatással van a természetre. 8A mutató népszerűségét bizonyítja, hogy2005-ben a Global Footprint Network (GlobálisLábnyom-hálózat) által kezdeményezett„Ten in Ten” kampány keretében 10ország vállalta, hogy 2015-re az ökológiailábnyomot olyan általánosan használt mutatószámkéntfogja alkalmazni, mint amilyena gazdasági tevékenység eredményénekmérésében a GDP. A mutató mikro- és makroszintűmérőszámként is számolható, hiszenkiszámítható országokra, régiókra, városokra,egyes emberekre, vállalkozásokra,termékekre is. (SZIGETI – BORZÁN 2010).Az ökológiai lábnyom hatféle földhasználatitípust különböztet meg:• szántóföldek: a termesztett mezőgazdaságinövények előállítására szolgáló területek,• legelők: a legeltető állattartás céljábólfelhasznált földterületek,• halászterületek: a halászati célra felhasználttengeri területek,• erdőterületek: erdővel borított területek,7http://www.idokep.hu/hirek/okologiai-labnyom8http://cgpartners.hu/aas_szoveg/file/75_okologiai_labnyom_mutato_szamolasa.pdf51

• beépített területek: az ipari, közlekedésivagy lakóházak céljára szolgáló, infrastruktúrávalfedett, beépített területek,• karbonelnyelő területek: a kibocsátottszén-dioxid elnyeléséhez elméletilegszükséges erdőterületek nagysága. Anövekvő üvegházgáz-kibocsátás miatt akarbonelnyelő területek elméleti nagyságaa növekvő szén-dioxid.Bioindikáció vizsgálatA monitoring vizsgálat célja, hogy adatokatszolgáltasson a város környezeti terhelése-,területhasználata és az élővilág közötti kapcsolatokrólazzal a céllal, hogy hatásosabbkörnyezetvédelmi programok készüljenek.Erre a fizikai és kémiai monitoring önmagábannem alkalmas, mert a környezetminőségének változásait biológiai objektumokfelhasználásával kell figyelemmelkísérnünk, vagyis a biológiai monitoringmódszereit kell alkalmaznunk ahhoz, hogyaz város környezetállapota és a városi lakosságegészsége közötti kapcsolatot megismerhessük.Nyomós érv az is, hogy két vagy több környezetszennyezőanyag együttes hatásamár csak biológiai objektumok segítségéveltanulmányozható. Mai világunkban gyakoriakazok az esetek, amikor a káros anyagokmennyisége külön-külön nem ér el érdemlegesszintet, de együttes jelentkezésük márveszélyes.Ezen kívül a biomonitoring alkalmazásátalátámasztja az a probléma is, amikora káros anyag mennyisége nem éri ugyanel a megengedett határértéket, azonbana hosszú idejű jelenlétének hatásabioindikátorokkal megfigyelhető.A biomonitoring módszerek nem használhatókolyan általános érvénnyel, minta fizikai és kémiai monitoring eljárásai. Avizsgált élőlények, vagy azok társulásai nemfordulnak elő mindenütt, így a különbözőhelyek összehasonlítása gyakran nehézségekbeütközik.Vizsgálatunkban közvetett biomonitoringeszközét alkalmaztuk a fehér gólya populácómonitoringjával. Ez szűkebb értelembe vévea biológiai monitoring a környezetben jelentkezőváltozások megfigyelése közvetettmódon, biológiai jellegű kritérium változókvizsgálatával. A közvetett biomonitoringalapja az, hogy a környezetben bekövetkezettbármilyen változás, hatással lehet azélőlényekre. Ha ezeket a hatásokat és azélőlények reakciót jól ismerjük, akkor azélőlények megfigyeléséből nyert adatokbólkövetkeztethetünk a környezet állapotára.Más szóval az élőlények jelzik a környezetet,s nekünk csupán értelmeznünk és értenünkkell ezeket a jelzéseket.A fehér gólya a következők miatt alkalmasbiológiai indikátornak:• homoiotermek (állandó hőmérsékletűek)és intenzív anyagcseréjük miattnagymértékben függnek a környezettől,annak változására érzékenyen reagálnak• helyzete vagy társulásban jól körülhatárolt,ezért az állományban vagy a fajspektrumbantörténő változás indikációjáulszolgál• a madárfaunának nagy területekre kiterjedőqualitatív és quantitatív változásaijól meghatározhatók• életmódja az évszázadok folyamán harmonikusanilleszkedett az ember gazdálkodásához• fészkeit főként ember lakta környezetbenalakítja ki.A bioindikáció vizsgálathoz a fehér gólyafészkelési helyére vonatkozóan egy olyanadatbázis készült, ami több mint tíz évre viszszamenőlegnyilvántartja a gólyafészkeket.52

17. ábra: Fehér gólya nyilvántartás10 évre vonatkozóan (Forrás: RÉPÁS 2011.)18. ábra: Fehér gólya fészkek elhelyezkedése53

A fészkek helyének nyilvántartásával a fehérgólya populáció változása és a területhasználatváltozás, valamint a környezetterhelésekközötti kapcsolatok feltárhatóak.A vizsgálatot csak próbálkozásnak tekintettükannak igazolásául, hogy a fehér gólyavárosi és városkörnyéki populációjamiként mutatja az ember által megszabottimissziós határértékek alatt lévő, de hosszúideig tartó környezetterhelések, környezethasználatváltozások következményeit.Összefoglalás és következtetésekA városokban vizsgált ember-környezetkapcsolat eredményei fontos útmutatókéntszolgálnak a reális és specifikus környezetiproblémák feltárásában, a csoportok környezetiérzékenységének feltérképezésében.Az egyén és környezete közti kapcsolatoktanulmányozásában a szociológusokkorábban a szociális környezet által meghatározottgondolkodásmódot próbáltákelőtérbe helyezni. A természeti, tárgyi környezetszerepe csak később kerül a kutatáskérdéskörébe.A városökológia tudománya feltárja tehát avárosok lakossága és egyéb, a bioszféra elemeitérintő környezeti ártalmak, konfliktusokok-okozati összefüggéseit, azok társadalmimechanizmusainak, valamint a szociálisés pszichikai reakcióknak a térszerkezetitörvényszerűségeit (NAGY 2008).A kutatás céljai összhangban állnak a városáltal megfogalmazott fejlesztési projektekkel.Az állapotfelmérés eredményei,megállapításai és a szakmai igények, a civilszervezetek által megfogalmazott elvárásokalapján adhatók meg azoknak a megvalósítandóprojekteknek a köre, amelyeklehetővé teszik a megfogalmazott célállapotelérését. A projektek a tevékenységekés az érintett környezeti elemek alapjánis csoportosíthatók; itt a környezetvédelmitörvényben meghatározott, a településikörnyezetvédelmi programokra megfogalmazotttartalmi követelményeket célszerűalapul venni (1995. évi LIII. tv. 47. § ). Ezekfigyelembe vételével kerültek megfogalmazásraaz egyes projektek, amelyek egybenmegadják a célkitűzést és a megvalósításkeretében elvégzendő feladatokat. Jelenkutatás számos ponton ad tudományos hátteret,illetve szolgáltat megfelelő információkata döntéshozók számára. Ilyenek:A települési környezet tisztasága:Az önkormányzatnak a köztisztaság megteremtésérekell törekedni. Meg kell követelniea települési környezet tisztaságát.Csapadékvíz-elvezetés:A cél az ellátatlan és veszélyeztetett területekfelszíni vízrendezésének, vízelvezetésénekmegvalósítása a rendelkezésre állóterveknek, elfogadott ütemezésnek megfelelően.Kommunális szennyvízelvezetés éskezelés:A cél a vezetékes vízzel ellátott, de csatornázatlanterületrészek bekapcsolása a közcsatorna-hálózatba.Kommunális hulladékkezelés:Elérendő a települési hulladékgazdálkodásirendszer kialakítása, a szilárd és folyékonyhulladékok rendszeres, környezetkímélő ésgazdaságos gyűjtésének kiterjesztése, a lerakásra,ártalmatlanításra kerülő hulladékokmennyiségének csökkentése és a hulladéklerakókapacitásával való gazdálkodás.Zaj- és rezgés elleni védelem:A 7/1997. (III. 28.) ÖK. rendelettel módosított34/1991. (XII. 18.) számú, a zajvédelemhelyi szabályozásáról szóló önkormányzatirendeletben foglaltak rögzítik a lakosságiés közszolgáltatási jellegű zajforrásokkal54

kapcsolatos kérdéseket, kivéve az építésimunkákból és a közlekedésből eredő zajt.Az ipari eredetű zajterhelések általában lokálisjellegűek és nem adnak okot panaszra.A legnagyobb gondot a közlekedési eredetűzaj okozza, ami közlekedés-szervezéssel,úthálózat fejlesztéssel és az utak karbantartásával(rezgések) csökkenthető.Távlati terv a zajterhelés növekedésénekmegállítása, a jelenlegi zajszintek fokozatoscsökkentése, fokozott figyelemmel a közlekedésieredetű zajokra.Helyi közlekedésszervezés:A cél a belterületi utak túlzsúfoltságánakcsökkentése, az átmenő forgalom lakóterületenkívüli levezetése.Levegőtisztaság-védelem:Elérendő a város környezeti levegőminőségénekjavítása a szennyezett területekenés a város átszellőzési viszonyainak megőrzése,javítása. Külön gondot kell fordítania biológiai szennyező-forrásnak minősülőallergének visszaszorítására (parlagfű), anyárfák ütemezett cseréjére.Ivóvízellátás:A cél a jó minőségű ivóvízzel történő biztonságosés teljes körű ellátás megvalósítása,az ivóbázisok mennyiségi és minőségivédelme.Energiagazdálkodás:Távlati terv a város energiaellátása gazdaságosságának,színvonalának és biztonságosságánaknövelése, az energiafelhasználásracionalizálása, elsősorban az önkormányzatiintézményben.Zöldterület-gazdálkodás:Elérendő a zöldfelületek megőrzése, területüknövelése, a normatív értékek eléréséntúl az egyes zöldfelületi egységek minőségének,intenzitásának fejlesztése.A rendkívüli környezeti károkmegelőzése:Székesfehérvár nem csak Magyarország,hanem Európa egyik leggyorsabban iparosodóvárosa. Ez szükségessé teszi a rendkívülikörnyezeti károk megelőzésének,elhárításának és hatásaik csökkentésénekkiemelt feladatként történő kezelését.A cél a lehetséges környezeti veszélyek elhárításaés a környezetkárosodás csökkentése,a környezeti biztonság, a város védekezőképességéneknövelése.Természeti és építészeti értékekvédelme:Az ÁRT szabályozza az országos és helyivédettség alatt álló természeti értékek védelmét,a műemlékek, régészeti lelőhelyek,a városszerkezet és a városkép védelmét.Ezek állagmegóvásán túl törekedni kell avédett értékek körének bővítésére.Távlati terv az országos és helyi jelentőségűvédendő értékek feltárása; a védett és védendőértékek állagának megóvása, társadalmielismertségük növelése; a természetvédelemigényeinek szem előtt tartása a márelhatározott vagy tervezett térségfejlesztésiprogramoknál (pl. úthálózati, iparterületi ésközműves fejlesztési elhatározások).A települési környezet védelme:A városban és közvetlen környezetébenélők életminőségét a települési környezetminősége, az ellátottság színvonala jelentősenbefolyásolja.A cél egy kevesebb környezeti stresszhatásteredményező, jobb környezeti állapotjellemzőkkelrendelkező települési környezetkialakítása. Ehhez alapvető fontosságú aváros és az érin-tettek közötti, a környezetminőségjavítását célzó együttműködéskialakítása, a környezeti nevelés hatékonyságánaknövelése.55

A táj védelme:Elérendő a felszínroncsolások, tájsebek felméréseés felszámolása, a táj esztétikai értékénekjavítása és megőrzése.Az élővilág és a természet védelme:A jelenlegi és távlati városfejlesztési, rendezésitervek, a vállalkozások megvalósításáhozfelmerülő területigények közvetlenülvagy közvetve is érinthetik város igazgatásiterületén a meglévő, már védett és a feltárt,védelemre érdemes természeti, környezetiértékeket. Ezért ki kell emelni, hogy ezeknekaz értékeknek a védelme, védhetőségeszorosan összefügg a környezetükben, akörnyező területeken folyó tevékenységekkelis, amit minden tervezési és engedélyezésifolyamatban figyelembe kell venni.A cél az élővilág, az élőhelyek megőrzése,védelmük biztosítása a területfejlesztési,városrendezési beavatkozásoknál és a nemvédett területeken az élővilág, az élőhelyekfennmaradásának elősegítése.A város és környezetének komplex vizsgálatalehetővé teszi olyan, eddig fel nemtárt, illetve kellően és integráltan nem vizsgáltkölcsönhatások kimutatását, amelyekalapvetően meghatározzák a két szereplőállapotát, fejlődését, illetve befolyásolják ajövőbeni fejlesztési lehetőségeket. A kérdéskomplex megközelítése, illetve az alkalmaznikívánt térinformatikai eszközök lehetővéteszik nagy mennyiségű adat kiértékelését,így olyan kapcsolatok kimutatását is, amelyeketeddig feltáratlanok maradtak. Ennekeredményeképpen olyan öko-környezetimodellek állíthatók fel, amelyek nemzetköziszinten is újszerűek. A várható eredményekazokra a határterületekre (település,illetve közvetlen környezet) szolgáltatnakúj információkat, amelyek az elmúlt évtizedekbena legdinamikusabban változtak. Azegyes városokra kapott, könnyen kezelhetőadatbázisokba rendezett információk nagybansegíthetik a helyi önkormányzatokatés a területi tervezőket a környezetvédelmiprogramok összeállításában, a fejlesztésicélok és lehetőségek megállapításában, illetvea természeti környezet védelménektervezésében, a településrendezési tervekelkészítésében. Az eredmények hozzájárulnaka fenntartható város koncepciójánakgyakorlati megvalósításához.Felhasználat irodalom(1) Az éghajlat védelméről szóló törvénytervezet– koherencia vizsgálata, környezetiszempontú elemzése és megvalósításánakfeltételrendszere. Nemzeti FenntarthatóFejlődési Tanács, 2010.CSÓBOR, J. (2004):Székesfehérvár védett fái.Szakdolgozat, UNIGIS Továbbképzés, NymEGeoiformatikai Kar, Székesfehérvár.KATONA, J. (2007):Természetvédelmi Információs Térképpublikálása az Interneten.Szakdolgozat, NYME-GEO.KONKOLYNÉ, GY.É. (2003):Környezettervezés.Mezőgazda Kiadó, Budapest, 398 p.MIZSEINÉ, NY. J. – HOROSZNÉ, G. M.(2012):Zöldfelületek hatása a szociológiai faktorra.GISopen konferencia, Nyugat-magyarországiEgyetem Geoinformatikai Kar, Székesfehérvár.33 dia.MIZSEINÉ, NY. J. – PŐDÖR, A. (2011):Városökológiai kutatások Székesfehérváron.„Az elmélet és a gyakorlat találkozása ”TérinformatikaiKonferencia, 2011. május 19-20. Debrecen,pp. 71-77 ISBN. 978-963-318-116-4.56

NAGY, I. (2008):Városökológia. Dialóg Campus Kiadó, Budapest-Pécs,335 p.PŐDÖR, A. – NYIRI, J. (2011):Urban ecological monitoring in SzékesfehérvárEuropean Academy of land Use andDevelopment(EALD nemzetközi konferencia “Focus on Urbanand Peri-Urban Development”, Liverpool, 2011.09. 2-3., 26.Internetes hivatkozások:http://www.idokep.hu/hirek/okologiailabnyomhttp://onkormanyzat.szekesfehervar.hu/index.php?pg=page_20775http://cgpartners.hu/aas_szoveg/file/75_okologiai_labnyom_mutato_szamolasa.pdfSZIGETI, C. – BORZÁN, A. (2010):Ökológiai lábnyom mutató számítása.Gazdasági élet és társadalom 2010/ I-II., 8 p.57

Távérzékelési adatokelőfeldolgozásaés elemzéseJANCSÓ TamásNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.e-mail:jt@geo.info.huBevezetésJelen beszámoló Székesfehérvár ökokörnyezetivizsgálatára korlátozódik. A városFejér megye központjaként Közép-dunántúlirégióban helyezkedik el, lakosainakszáma 101 973 (2010).Az öko-környezeti feltételek vizsgálatáhozegy tesztterületet jelöltünk ki a városközponti részén. Erre a területre rendelkezünkűrfelvételekkel, légi felvételekkel,hiperspektrális felvételekkel, domborzatmodellel,LIDAR adatokkal, topográfiai térképekkel.A kutatás a vegetáció térképezésreés ahhoz kapcsolódó biológiai aktivitásraterjed ki.AdatforrásokA következő adatforrások állnak rendelkezésreSzékesfehérvár közigazgatási területére(ez kb. km 2 ). Jelen kutatásban csak a városközponti részét vizsgáltuk, mert erre a területreállt rendelkezésre hiánytalanul mindenadatforrás (ALBERT – JANCSÓ 2012).• Légi felvételek 1: 8000 méretarányban,terepi felbontás 10 cm.• Digitális Domborzat Modell (DMM)GRID formátumban 20 m-es felbontással.• WorldView-2 űrfelvételek (8 spektráliscsatorna, terepi felbontás 2m,pánkromatikus csatorna, terepi felbontás0.5 m (ZHOU et al. 2012).• Hiperspektrális felvételek, terepei felbontás1 m, szenzor: AISA Eagle II, 400-970 nm, 252 spektrális csatorna.• LIDAR adatok, magassági pontosság 0.15m, adatsűrűség: 4 pont négyzetméterenként(JANCSÓ – MÉLYKÚTI 2011).• Digitális ortofotó látható és közel infra(NIR) tartományban, terepi felbontás 0.5m. (1. ábra)• Topográfiai térképek 1:10 000méretaránybanGEO TIFF formátumban.• Landsat TM és ETM felvételek• MODIS műholdfelvételek• HJ-Beijing 1A és 1B kínai műhold felvételek(MENG et al. 2012).59

1. ábra: NIR ortofotóElőfeldolgozásLégifelvételekA repülés 2011. augusztus 15-én, reggel9:48-11:17 között történt. A felvételek RC20analóg kamarával készültek, melynek kamaraállandója153.0 mm. A relatív repülésimagasság 1224 m volt, ezek alapján az átlagosképméretarány 1:8000 értéknek adódik.A felvételek száma 272 (képsorszámok:9363-9640), melyek 14 eltérő hosszúságúrepülési sort alkotnak (2. ábra). A fotók közöttiátfedés 60 %. A felvételeket 14 mikronosfelbontással szkennelték, így a terepeifelbontás 11 cm, mely egyben azt is jelenti,hogy egy kép mérete 808 Mbyte helyet igényela merevlemezen (JANCSÓ 2012b).GPS mérési kampány során összesen 25illesztőpontot mértünk EOV rendszerben.Az illesztőpontok a terepen jelölést kaptak(3. ábra).2. ábra: Légi felmérés tömbvázlata képsorszámokkal60

3. ábra: Az 1. sz. illesztőpont jelölése a terepen61

A légiháromszögelés folyamata az alábbisorrendben és módon történt:1. Képek belső tájékozása, keretjelekautomatizált mérése. Alkalmazott szoftverek:BINGO 6.2 ATM és ERDAS2. Kapcsoló pontok automatizált3. Kapcsoló pontok manuális ellenőrzése ésa mérések korrigálása. Alkalmazott szoftver:BINGO 6.24. A tömb légiháromszögelése. Alkalmazottszoftver: BINGO 6.2.5. A külső tájékozási elemek és a DDTimportálása ERDAS LPS 2012 szoftverbe.Két kritikus pont van a folyamatban, azegyik a kapcsolópontok mérése. A szkenneltképek minősége nem eléggé jó ahhoz, hogyaz automatikus képillesztés hibátlan legyen.Ezért a kapcsolópontokat utólag ellenőrizniés javítani kell manuális méréssel,ami eléggé időigényes folyamat még csökkentetttömb méret esetében is. Az 5. ábránlátható a redukált tömb, mely összesen négysorba rendezve 28 fotót tartalmaz csak. Amért kapcsolópontok száma 453, de a kapcsolópontokatellenőrizni minden képen,ahol előfordul. A 6. ábrán látható egy kapcsolópont,mely 6 fotón is szerepel.6. Ortofotók előállítása ERDAS LPS 2012szoftverben.7. Ortofotó mozaik elkészítése ERDAS LPS 2012-ben.4. ábra: Légiháromszögelés és az ortofotótermékek előállításának folyamata5. ábra: Légiháromszögelési tömb mért pontjai62

6. ábra: A C-36355 sz. kapcsolópont előfordulásaiA másik kritikus tényező a domborzatmodellpontossága és naprakészsége (JANCSÓ2012a). Két forrásból dolgoztunk, az egyik atopográfiai térképek szintvonalaiból előállított20 m-es rácssűrűségű DDM, a másikadatforrás a 2008-ban végrehajtott LIDARmérés eredménye volt, ahol a rácssűrűség 1m. A két domborzatmodell ugyanarra a területrea 7. ábrán látható.A kísérletek azt mutatták, hogy a LIDAR felmérésbőlaz első visszaverődés alapján számítottfelszínmodell nem alkalmazható valódi(true) ortofotók előállításához. Ennekkét oka van, egyrészt a LIDAR felmérés 3évvel korábban készült és a növényzet azótasokat változott, másrészt az épületeknél jelentkezőmagassági torzulások mértéke túlnagy ahhoz, hogy az 1 m-es sűrűségű DDMmodell pontos eredményt adjon. Van mégegy ennél is nagyobb probléma, ami szinténa magassági torzulásokkal van összefüggésben.A magassági torzulásokkal leképződöttépületek olyan nagy területeket takarnak kia terepen, melyek nem pótolhatók egyszerűújra-mintavételezéssel. Ezt a problémátmutatja a 8. ábra.7. ábra: DDM LIDAR felmérésből (felső kép) és topográfiaitérképek szintvonalaiból levezetve (alsó kép)63

8. ábra: Ortofotó képrészletek az első és utolsó visszaverődésből létrehozott LIDAR DDM alapjánEzt csak több irányból készült felvételekkellehetne kipótolni. Ezért úgy döntöttünk,hogy az épületek és a növényzet nélkülidomborzatmodellt használjuk az ortofotókelőállításához.A 9. ábrán egy 10 cm-es felbontású ortofotórészlet látható, melyből egy kisebb részt (piroskerettel jelölve a kép jobb felső régiójában)kinagyítottunk.A másik lehetőség a megfelelő DDM előállítására,ha magukat a sztereoképpárokathasználjuk fel és automatizált domborzatmodellezőszoftvert (pl. ERDAS LPS 2012)használva előállítjuk a megfelelő sűrűségűdomborzatmodellt. Ráadásul ennek a módszernekaz előnye, hogy a létrejött domborzatmodelleka felvételek időpontjába érvényesállapotot tükrözik. Ezt a technikátalkalmaztuk Szombathely ortofotó mozaikjánakelőállításakor. Ennek eredményelátható a 10. ábrán. Itt egy pixel a valóságban1x1 m-es területet fed le.9. ábra: A 9551-es számú légifelvételből előállított ortofotó részlete64

10. ábra: Szombathely ortofotó mozaikjaLIDAR adatok és ortofotókA LIDAR felvételezés időpontja 2008. május8. A LIDAR méréssel egy időben lineárisszenzorral digitális ortofotók is készülteka látható és közel infra tartományban. AzLIDAR felméréskor az első és utolsó viszszaverődéströgzítették négyzetméterenkéntátlagosan 4 pont adatait rögzítve. Amagassági mérés pontossága 0.25 m volt, azortofotók terepi felbontása 0.5 m.Miután megvizsgáltuk SURFER szoftverbena létrejött felszín modellt észrevettük,hogy vízfelületek mellett hibák láthatók amagassági értékekben. A környező területekmagasságait felhasználva interpolációvalkijavítottuk a modellt. A javított területeketmutatja a 11. ábra.Miután megkaptuk az első (DTM_FE) ésutolsó visszaverődésből (FDTM) képzettmodelleket, képeztük a két modell különbségét.A 12. ábrán látható az IDRISI szoftverbenkapott eredmény.A térképen negatív előjelű magasságokat islátunk, ami szintén valamilyen anomáliárautal (pl. épületek éle, szélben mozgó növényzet,emberek, járművek elmozdulása),de alapvetően a térkép az épületek és a növényzetstruktúráját mutatja.65

11. ábra: Hiányzó magassági értékek a felületmodellen12. ábra: DTM_FE és FDTM különbség térképe66

WorldView-2 felvételekA székesfehérvári WorldView-2 felvételekidőpontja 2011. július 10., melyek radiometriaiés geometriai korrekciót kaptak. Aspektrális csatornák kiosztását mutatja a13. ábra.A felvételeket UTM vetületben kaptukmeg (Dátum: WGS84, Zóna: 34N). Ahhoz,hogy ezeket a felvételeket is felhasználjuka közös tesztterülethez, át kellett transzformálnia képeket EOV rendszerbe. Ehhezközös illesztőpontokat mértünk a 2008-asortofotót tekintve referenciának.Ezután az ENVI szoftverrel újra mintavételezésselmegkaptuk a felvételeket a kívánt vetületben(14. ábra). Kísérletképpen előállítottuka pankromatikus képekkel javított színesfelvételeket is további interpretációs célokra.13. ábra: Spektrális csatornák elosztása a WorldView-2 felvételeken14. ábra: Újra mintavételezés ENVI-ben illesztőpontok alapján67

Hiperspektrális felvételekA felvételezés 2011. június 22-én történtösszesen 24 repülési sorban (15. ábra). Azalkalmazott szenzor AISA Eagle II. Átlagosrepülési magasság 1700 m. A spektráliscsatornák száma 253. A spektrum terjedelme2.2 nm-es lépésközzel 401.49 – 1000.24nm. A felvételek radiometriai, geometriaiés atmoszferikus korrekción estek át. Afelvételekből kapott reflektancia görbéketa terepen mért értékekkel összehasonlítvamegállapítható, hogy a felvételek továbbikiértékelésre alkalmasak (16. ábra).15. ábra: Repülési sorok hiperspektrális felvételezésnél16. ábra: Reflektancia görbék összehasonlítása a 01-es pontra68

A teljes adathalmazból hat sávot vágtunk ki,melyek lefedik a tesztterületet.17. ábra: Tesztterületet lefedő hiperspektrális repülési sávokKiértékelésA kiértékeléskor a következő adatok álltak rendelkezésre:Rövid leírás Rövid név Felbontás Formátumok MegjegyzésLIDAR DTM elsővisszaverődésLIDAR DDM utolsóvisszaverődésDDM szintvonalakbólDTM_FE 1m, 0.5m ENVI, IDRISI,SURFER, ASCIIFDTM 1m, 0.5m ENVI, IDRISI,SURFER, ASCII0.5m interpolációval előállítva0.5m interpolációval előállítvaDDM 1m SURFER, ASCII Eredeti felbontás 20m, 1mGRID interpolációval előállítvaOrtofotó LIDAR_PHOTO 0.5m ENVI, IDRISI, Csatornák: RGB, NIRGEOTIFFTopográfiai térkép TOPOMAP 1m ENVI, GEOTIFF Szelvény száma:54-411WorlView-2felvételHiperspektrálisfelvételekWV2MS 2m, Pan0.5ENVI, IDRISI Csatornák száma: 8 MS (400-1040nm), 1 Pan (450-800nm)HYPER 1m ENVI Csatornák száma:253, 401.49 –1000.24 nmZajmérési adatok NOISE 50m SURFER, ASCII 121 pont méréséből interpolálva69

Ebben a részben a következő eredményeketmutatjuk be:1. Vegetáció térképezése DTM_FE, FDTM,LIDAR_PHOTO, WV2, HYPER felhasználásával2. Zajeloszlási térkép NOISE felhasználásával3. Biológiai aktivitás térképe a vegetációstérképek felhasználásávalVegetációs térképezésA folyamatot a következő lépésekre bontjuk:1. NDVI (Normalizált differencia növényzetiindex) térkép előállítása LIDAR_PHOTO NIR kép alapján. Kimenet:NDVI2. NDVI átalakítása 0.2 határérték felett.Kimeneti név: VEGETATION3. Magassági különbség térkép előállításaDTM_FE és FDTM felhasználásával.Kimenet: LIDAR_DIFF4. Vegetációs magassági térkép előállításaVEGETATION és LIDAR_DIFFfelhasználásával. Kimenet: VEG_HEIGHT5. VEG_HEIGHT osztályozása két csoportba,fű, bokor (H < 2m), fa (H > 2m).Kimenet: TREE_MAPA teljes folyamatot az IDRISI szoftverbenelkészült modell mutatja a 18. ábrán. A modellbena “veg_height1” és “veg_height2”előállítása az adatszűrés miatt szükséges.Az adatszűrés oka, hogy az a magas épületekmentén a a LIDAR adathalmaz apróbbhibákkal terhelt vízszintes értelemben, amia magassági értékek csoportosításánál továbbihibákat eredményez az NDVI értékekosztályozásában.18. ábra: Vegetációs modell az IDRISI-benA 18. ábrán a téglalapok képeket, illetve adatokatjelölnek. A paralelogrammák pedig azadatok közötti műveleteket (függvényeket).Négy függvényt használtunka modellben.OVERLAY: két bemeneti képből állíthatunkelő egy új képet. A bementi képek között azalábbi műveletek végezhetők el: összeadás,kivonás, szorzás, osztás. A modellben aLIDAR_DIFF előállítására a kivonás műveletéthasználtuk, a VEG_HEIGHT előállításánálpedig szorzást végeztünk.VEGINDEX: Ezzel képezhetjük a különbözővegetációs index térképeket. Mi az NDVItérkép előállítására használtuk (19. ábra):70

NDVI = NIR–REDNIR+REDRECLASS: Ezzel a függvénnyel a pixel értékekújra osztályozhatók, vagyis érték tartományokatjelölhetünk ki új értékek felvételéhez.Például az NDVI értékeket kétcsoportba sorolhatjuk, az egyik csoportbaazok a pixelek kerülnek, ahol az NDVI értékekisebb 0.2-nél a másikba pedig azok apixelek kerülnek, ahol az érték 0.2-nél nagyobb.Így minden pixel két értéket vehet fel(0,1). Ezt mutatja a 20. ábra.19. ábra NDVI térképEzek után, ha az értékeket megszorozzuk amagassági modell értékeivel, megkapjuk anövényzet magassági modelljét (21. ábra).A fekete szín a növényzet nélküli területetjelöli, ahol a pixel értéke egyszerűen nulla.Korábban említettük, hogy a magas épületekmentén a magassági modell vízszintesértelemben hibákkal terhelt, ami a magasságinövényzet térképre is átadódik. Ezt elkerülendő,a “Mode” szűrőt kell alkalmazni,ezzel a szűrővel egy 7x7-es blokk mérettel aleggyakrabban előforduló pixelek értékeithagyjuk csak meg.Modellünkben az utolsó lépés a fatérképelőállítása. Itt szintén a RECLASSIFY függvénytalkalmazzuk, melynek során a növényzetmagasságát két csoportba soroljuk(2 m alatt és fölött. A végeredmény meggyőző,de a korábbi szűrések miatt a fakoronákmérete kisebb lett az osztályozott képen, eztellensúlyozandó a „Maximum” szűrővel afakoronák körül pixelszaporítást végzünk.A végeredmény a 22. ábrán látható. A közel500 hektáros területen a fával borított terület55 hektár, ami 11 %-os fedettséget jelent.20. ábra: Vegetációs térkép NDVI értékek osztályozása után21. ábra: Növényzet magassági térképe22. ábra: Székesfehérvár belvárosának fatérképe71

ZajtérképSzékesfehérvár belterületén összesen 121ponton végeztünk zajmérést közel egy időben(de. 10-12h között). A mérési pontok közöttiátlagos távolság 100 m volt (23. ábra). Akövetkező értékeket mértük: Laeq, LAFmax,LAFmin and LCPEak, ezek jelentése: átlag,maximum, minimum, kiugró érték. A zajtérképelkészítésénél az átlagos értékekkelszámoltunk. Egy mérés időtartama 10 másodpercvolt. Bizonyos pontokon a mérésttöbbször megismételtük, ha váratlan zaj lépettfel (pl. fűnyíró, munkagép, traktor, mentő,stb.) SURFER modellező szoftverrel azértékeket Kriging módszerrel interpoláltuk.A végeredmény látható a 24. ábrán, az értékekdB-ben vannak feltüntetve. Sötétebbárnyalat magasabb zajszintet jelent.A létrejött térkép láthatóan a valóságos viszonyokatmutatja a forgalmas kereszteződésekben,ugyanakkor a térkép továbbpontosítható, ha a történelmi belvárosban isvégzünk majd további méréseket. Ez azértfontos, mert oda járművel tilos behajtani,csak gyalogos forgalom van, ami miatt a zajártalomjelentősen csökken. Ezt a jelenlegitérkép még nem tükrözi.Biológiai aktivitás térképezéseIsmét az IDRISI modellezőjét használjuk abiológiai aktivitási térkép előállításához. Amodellt a 25. ábra mutatja.23. ábra: zajmérési pontok eloszlása24. ábra: Székesfehérvár zajtérképeKiindulásként a magassági növényzet térképet(“veg_height”) és a fatérképet vesszük(“Tree_map”). Elsőként töröljük a magasságitérképről a negatív értékeket (“veg-height_corr”). Ezután a növényzetet két kategóriábasoroljuk, a fűves területet 0.4 m alatt húzzukmeg, a bokros területet pedig 0.4 -2 m közöttvesszük (“grass_shrub”). A végeredménylátható a 26. ábrán. A fű kódja 1, a bokoré 2.Az egyéb terület 0 értéket kapott.25. ábra: Biológiai aktivitás modellje72

26. ábra: Füves és bokros területek szétválasztásaA korábban kapott fatérkép két értékkel bír,1 jelenti a fákat. Ezt az értéket most átszámítjukés minden fához köthető pixel értéke3 lesz (“tree_map2”). Ezután egymásra vetítve(összeadva) a “tree_map2” és “grass_shrub” térképeket olyan térképhez jutunk,mely külön kategóriákban mutatja a füves,bokros, fás területeket (27. ábra).28. ábra: Biológiai aktivitás térképeA lenti táblázatban összegeztük a cellákszámát mindegyik kategóriában. Ezekből azátlagos biológiai aktivitás a teljes területre1.53, ami igen alacsony érték.Biológiai aktivitás mértékeCellákszámaPontszám1 1168 11682 544 10883 146 4384 44 1765 9 45Total 1911 2915Átlagos biológiai aktivitás: 1.5327. ábra: Módosított növényzet térképCélunk olyan térkép előállítása, amely 50x50m-es zónákra osztva a területet a biológiaiaktivitást mutatja egy 5 szintű skálán. Mindenzónában a növényzetből átlagértéketszámolunk. Ehhez a CONTRACT függvénytalkalmazzuk, azon belül a pixel felhalmozásműveletét. A végeredményt 5 osztályba,kategóriába soroljuk. A 28. ábra mutatja azegyes kategóriákat, ahol a nagyobb szám nagyobbbiológiai aktivitást jelöl. A legmagasabb5-ös szintet csak kevés terület éri el. Aháttérben a terület ortofotója is látható.73

Felhasznált irodalomALBERT, L. – JANCSÓ, T. (2012):Complex Study of Urban Eco-environmentin the Western Transdanubian Region,International Scientific Conference onSustainable Development & EcologicalFootprint (NymE TÁMOP 4.2.1/B),Proceedings, ISBN 978-963-334-047-9, 6 pp.JANCSÓ, T. – MÉLYKÚTI, G. (2011):Comparison of digital terrain modelsgained by different technologies,Procedings of 2011 IEEE InternationalConference on Spatial Data Mining andGraphical Konwledge Services (ICSDM2011) in conjuction with Eighth BeijingInternational Workshop on GeographicalInformation Science (BJ-IWGIS 2011),China, Fuzhou, 2011.06.29-07.01., pp. 324-329.ZHOU, X. – JANCSÓ, T. – CHEN, CH. –VERŐNÉ, W. M. (2012):Urban Land Cover Mapping Basedon Object Oriented ClassificationUsing WorldView 2 Satellite RemoteSensing Images, International ScientificConference on Sustainable Development& Ecological Footprint (NymE TÁMOP4.2.1/B),Proceedings, ISBN 978-963-334-047-9, 10 pp.JANCSÓ, T. (2012A):Digital Terrain Modeling by ImageMatching, International ScientificConference on Sustainable Development& Ecological Footprint (NymE TÁMOP4.2.1/B),Proceedings, ISBN 978-963-334-047-9, 6 pp.JANCSÓ, T. (2012B):Optimal pixel size for image matching,ASPRS International ScientificConference,CA Sacramento, USA, 2012. márc. 19-23, poszterMENG, Q., LI X. – JANCSO, T. – ZHANG,Y. – ZHENG, L. (2012):Analysis of Urban Ecological Environmentwith Remote Sensing Methods, InternationalScientific Conference on SustainableDevelopment & Ecological Footprint(NymE TÁMOP 4.2.1/B),Proceedings, ISBN 978-963-334-047-9, 7 pp.74

Városikörnyezet vizsgálatatávérzékelési adatok alapjánVERŐNÉ WOJTASZEK MalgorzataNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.e-mail: margo@geo.info.huA TÁMOP 4.2.1/B projekt keretein belül avárosi területek antropogén terhelésénekfelmérése és értékelése, valamint a megváltozottökológiai feltételek feltárása és azokhatásainak feltérképezése volt a cél. Ilyenjellegű vizsgálatokhoz szükség van aktuális,térhez kötött adatokra, melyek a várositerületek felszínborítására, használatára,beépítettségére, térbeli mintázatra, stb. vonatkoznak.A távérzékelés, mint adatforráskiemelkedő szerepet játszik a városökológiaikutatásban (MUCSI et al. 2007, MUCSIet al. 2008, WENG 2012). A Föld megfigyelőműholdak megjelenése óta a műholdakszenzorai folyamatosan pásztázzákFöldünk felszínét, részletes (pl. 0.1x0.5 m- 30x30 m-es négyzetháló, földfelszín-elemek)és ugyanakkor nagy (pl. 5000 - 36 000km2) területekről homogén, periodikusanismétlődő adatokat biztosítanak. Olyanadatokat, melyek hűen tükrözik a földfelszínt,felszíni objektumokat és azok állapotát.A távérzékelési adatok alapján nemcsaka terület aktuális állapotát tudjuk vizsgálni,de az archivált felvételek időben visszatekintésilehetőséget is biztosítanak. A többidőpontú felvételek kiértékelésével adottidőintervallumban bekövetkezett változásokkövethetők nyomon, valamint a változásokbóltrendek állapíthatók meg a jövőrenézve is. Az űrfelvételekből levezetett tematikusadatok térinformatikai adatbázisokbabeépíthetők, így aktuális, objektív, pontosés több szinten felhasználható adatokatbiztosítanak. Az adatgyűjtő távérzékelésitechnológiák folyamatos fejlődése következtébenegyre jobb minőségű és egyre többadat áll rendelkezésre. Ezekből az adatokbólcsak megfelelő osztályozási módszerekkelnyerhető tematikus információ, amia képfeldolgozó szoftverek és osztályozásieljárások fejlesztésével lehetséges. A képfeldolgozásés távérzékelési adatok gyakorlatialkalmazása az adatnyerési technológiákés térinformatikai szoftverek állandófejlődése évek óta kihívást jelent a témávalfoglalkozók részére (ZHANG 1999, FEKE-TE et al. 2008, MYINT et al. 2011, WENG2012). Jelen kutatásban a távérzékelésiadatok osztályozásához meglévő, a gyakor-75

latban jól működő módszerek alkalmazásamellett, olyan osztályozási eljárás fejlesztésétcéloztunk meg, amely szuper nagyfelbontásúműholdas felvételek, valamintintegrált adatok alapján a városi területekfelszínborításának térképezésére alkalmas.A kutatás Székesfehérvár mintaterületenvégeztük.Felhasznált adatok és jellemzőikA kutatáshoz felhasznált távérzékelési adatok:LANDSAT TM (1986-2011), SPOT (2000)WorldView2 (2011)LIDAR szkennelés adatai (2008)Légifelvételek (2000, 2008, 2009)A városökológia kutatásokban olyan nagyfelbontásúműholdas felvételek, mintLANDSAT TM vagy SPOT inkább átfogóinformációt szolgáltatnak. Geometriai felbontásukból(5-30 m) adódóan a lakóterületekrejellemző felszínborítás kevert pixelekformájában jelenik meg, ami problémátjelent az osztályozásnál. Fontos azonbankiemelni a LANDSAT TM felvételek szerepéta lakóterületek térbeli terjeszkedésénekvizsgálatában, monitoringjában, valaminta város térbeli és időbeli változásainak felmérésében.Az ilyen típusú adatok közel 30évre visszamenőleg rendelkezésre állnak,továbbá a spektrális felbontásuk (7 sáv)miatt a LANDSAT TM felvételek – bizonyosméretarány mellett – kiválóan használhatókpl. NDVI alapú kiértékelésekhez(HENITS 2010).A DigitalGlob által fejlesztett WorldView-2műhold, az első kereskedelmi (polgári) célúrendszer, amely multispektrális üzemmódban2 méteres geometriai felbontással 8csatornás felvételeket – a látható és a közeliinfravörös tartományban – készít. A pankromatikusszenzor 50 cm-es terepi felbontásúadatok rögzítésére képes (1. táblázat).Szuper nagyfelbontású űrfelvételek nagyobbgeometriai és spektrális felbontásukmiatt több információt tartalmaznak, amilehetővé teszi pl. a beépített terület lehatárolását,a beépítési típusok elkülönítését.2008-ban Székesfehérvár belvárosánakegy részéről (5 km2) készült légi lézeresfelmérés. A LIDAR mérésekkel egyidőbena látható és a közeli infravörös spektrumtartományban légifelvételek is készültek.A 2009-es felmérés a teljes mintaterületetlefedi. A geometriai felbontás mindkét esetben0.5 m volt (1. táblázat).1. táblázat: A kutatáshoz felhasznált egyes adatok alaptulajdonságaiMás forrásból származó tematikus adatoktopográfiai térképekI., II. katonai felmérés térképeiSzékesfehérvár térképekterepi mérések: GPS, reflektancia mérésekvektoros adatokstatisztikai adatok és a városra vonatkozóegyéb adatok (1. ábra)Az osztályozást megelőzően a reflektanciamérés adatait és a terepi munka sorángyűjtött információkat használtuk fel avárosra jellemző felszínborítási kategóriákmeghatározásához, valamint egyestamatikus kategóriákat leíró tulajdonságokdefeiniálásához. Referencia területek kiválasztásaaz alacsony repülésű légifényképek,topográfiai térképek és a terepen szerzetttapasztalatok alapján történt.76

Székesfehérvár belső területi felosztását az1. ábra szemlélteti. Ezek a területi egységek(zónák) kiinduló pontot szolgáltatnak a térinformatikaielemzésekben.1. ábra: Székesfehérvár morfológiai zónák. Forrás: StatisztikaiHivatal kiadványai alapján (2001)Székesfehérvár terjeszkedésénekvizsgálata• Történelmi áttekintésAz ember élete a kezdettől fogva szorosankapcsolódik a környezethez, a civilizációfejlődésével az antropogén hatások egyrejobban érvényesülnek, hiszen egyre nagyobbmértékben (egyre intenzívebben)használatba veszi a területet és szükségleteinekmegfelelően, saját belátása szerintalakítja át. A történelmi feltárások, írásosforrások segítségével visszatekinthetünka múltba és tanulmányozásukkal információtnyerhetünk a civilizáció különbözőidőszakainak földhasználatáról, lakóterületekalapításáról és terjeszkedéséről.Már az ősember is a letelepedés céljábólolyan területeket választott, amelyek megélhetésilehetőséget nyújtottak számára, aterület védhetősége (elhelyezkedése, környezete)is meghatározó szempont volt.A kezdeti, egyszerű lakóterületek az időelőrehaladtával és a civilizáció fejlődésévelsokszor hatalmas városokká nőttek. A XX.században a technikai, gazdasági fejlődésselolyan folyamatok indultak el, mint azurbanizáció és az iparosodás. Az urbanizációvagy városiasodás a városok térbeliés népességbeli növekedését, valamint avárosi életforma terjedését jelenti. A településállományrendszerében végbemenőváltozások egyre nagyobb hatással vannaka földhasználatra és a természeti környezetetállapotára. Következményük sokszordrasztikus a környezetre nézve és visszafordíthatatlan.A Föld lakosságának folyamatosannövekvő lakóhely igénye a létszámnövekedésével és az életszínvonal emelkedésévelfügg össze. A folyamat gyorsaságát avárosok lakosság számának növekedése jóltükrözi. Míg az 1900-as években a Föld népességének13%-a volt városlakó, addig 50év múlva ez az érték 29%-ra emelkedett és2005-ben már elérte a 49%-ot. Magyarországlakosságának 67%-a lakik városokban(KSH 2009). Ehhez kapcsolódik a beépítettterületek folyamatos növekedése is.A fent említett folyamatok Székesfehérvárvárosára is jellemzőek. Történelmi forrásokszerint a város területén az i. e. 5. évezredbőltalálható meg az emberi település nyoma,de a várost X-XI. században alapították aGaja-patak és a Sárvíz által táplált mocsarakbólkiemelkedő szigeteken. A XIII. századiga Sárrét mocsara védelmet nyújtott agyorsan fejlődő városnak, de egyben gátat isszabott a város terjeszkedésének (2. ábra).A középkorban virágkorát élő város a törökmegszállás alatt pusztulásnak indult. Amegszállók sok épületet leromboltak, illetveaz elhanyagolt épületek rommá váltak.77

2. ábra: Székesfehérvár XIII. században és jelenleg (2011). Forrás: SZEITZ 2000), WorldView2A XVIII. század kezdetétől a város újabbfelvirágzását élte. A mocsár visszahúzódásakövetkeztében a szigetek mérete semszabott határt a terjeszkedésnek. A XIX.század eseményei fékező hatással voltak avárosra. A két háború között újabb fellendüléskövetkezett be. Ebben az időben többnagyüzemet alapítottak. A II. világháborúután intenzív iparosítás következett és ezzelpárhuzamosan a népesség növekedéseis elindult. Az 1970-es években a város népességetöbb mint 100 000-re nőtt (1945 aváros lélekszáma megközelítette a 35 000főt). Székesfehérvár és környéke a 90-esévekben az egyik legdinamikusan fejlődőterületekhez tartozott. Statisztikai adatokszerint jelenleg a város népessége 101 973fő (KSH; 2010), sűrűsége 594 fő/km2. Székesfehérvárlakossága a rendszerváltás ótafokozatosan csökken (2. táblázat).Székesfehérvár terjeszkedése 1819 – 2011közötti időszakbanA városok térbeli növekedése és a terjeszkedésgyorsaságának vizsgálatához, valaminta belső változások felméréséhez pontos térbeliadatok, térképek szükségesek. A jelenlegműködő távérzékelési rendszerek térhezkötött, időben ismétlődő adatokat biztosítanak,ami lehetőséget ad ilyen jelegű felmérésekre.A több időpontú felvételek alapjánadott időintervallumban bekövetkezőváltozásokat tudunk kimutatni. Továbbá avizsgált időtartam bővíthető a korábbi időszakbólszármazó térképek kiértékelésével.Székesfehérvár terjeszkedését az 1819-2011 közötti időszakban vizsgáltuk. Ehheznagyfelbontású űrfelvételek mellett katonaifelméréseket és a város régi térképeithasználtuk fel. A több forrásból származóadatok együttes kezelésének alapfeltételea közös koordináta rendszerbe való transzformálás.A műholdas felvételek viszonylagkönnyedén georeferálhatók. A II. katonaifelmérés adatai georeferált formátumban(EOV) tölthetők le. A régi térképek közöttazokat tudtuk az adatbázisba beépíteni,amelyeknek az EOV koordináta rendszerbevaló transzformálása megoldható volt,vagyis megfelelő mennyiségű és minőségűillesztő pontok azonosítása volt lehetséges.A lakóterületek meghatározásához és elkülönítéséheza beépített terület folytonosságátvettük figyelembe. A lakóterület, minttematikus kategória heterogén, ez a felvételekenaz intenzitási értékek ismétlődését,jellegzetes textúrát eredményez, ami vizu-78

álisan jól elkülöníthető más kategóriáktól.Interpretáció során a texturát, a területfelszínborítási eltéréseit és a felszín egységeinekegymáshoz való viszonyát, összefüggéseitvizsgálva a lakóterület azonosíthatóés területe is meghatározható. A 3. ábránlátható Székesfehérvár területi növekedéseaz 1819 és 2011 közötti időszakban. A városhatárvonalának meghatározása a II. katonaifelmérés térképei (1819), az 1921-benkészült várostérkép és űrfelvételek (1986-2011) alapján történt. A terület növekedéséta 4. ábra szemlélteti.4. ábra: Székesfehérvár területe (km 2 ) négy különböző időpontravonatkozóanVárosi felszínborítás térképezése távérzékelésiadatok osztályozásávalAz osztályozás előtti döntésekA jelen kutatás vizsgálati egységeihez tartozika városi felszínborítás, beépítettség.A városi területek műholdas interpretációjánaknehézsége egyrészt a felszínt borítóheterogén objektumok sokaságából adódik.Abban az esetben, amikor az egyes anyagokkisebb méretben reprezentáltak, minta műholdkép felbontása, akkor spektrálisanvegyes pixelek keletkeztek. Ami azt jelenti,hogy a szenzorok által érzékelt pixelekösszetett (pl. az út, a ház, a növényzet)spektrális tulajdonságainak kompozíciójátképezik. Ennek következtében az űrfelvételképpontjai nem egyetlen tárgyat reprezentálnak,hanem a felszínt alkotó anyagokvisszaverődésének keverékét. A felvételekgeometriai felbontásának növelésével aprobléma bizonyos mértékben csökkenhető,azonban a túl részletes adatok miatt azosztályon belüli különbségek oly mértékbenmegnövekedhetnek, hogy ez zavarhatja afeldolgozást és csökkentheti az osztályozáspontosságát. További gondot jelent, hogy avárosi felszínborítás egyes kategóriái hasonlóvagy azonos spektrális jellemzőkkelrendelkeznek, vagy egy kategórián belülspektrális eltérése lépnek fel (5. ábra). Amesterséges anyagkeverékek spektrális tulajdonságaikoruk és pozíciójuk függvényébenugyanazon anyag esetében a felszínenjelentősen eltérhetnek (HEROLD 2004).Év 1819-1869Városterülete4.4km21921 1986 201113.8km2Lakósság 14 971 39 109 10818429 km2 42 km21019732. táblázat: Székesfehérvár területe (km 2 ) és lakossági adatoknégy különböző időpontra vonatkozóan5. ábra: Egy kategórián belüli spektrális eltérésekpéldája (tetőkre jellemző különbözőhéjazat, anyag, kor, méret, alak)79

Fent leírtak alapján látható, hogy az osztályozáselőtti feladatokhoz tartozik a fogalmiés spektrális kérdések tisztázása.Ellenkező esetben kaotikus, a mellé osztályozásmiatt átláthatatlan végeredménnyelszembesülhetünk. A felmérési módszertanegyértelműen definiált nomenklatúrát kellhogy tartalmazzon. Ennek meghatásozásaa jelenleg használt felszínborítási és földhasználatikategóriák alapján történt, de adefiniálásnál figyelembe vettük a hasonlótémával foglalkozó kutatási eredményeketis. További lényeges szempont volt, hogya felmérésben input adatként 2 m-es geometriaifelbontású távérzékelési adatokathasználtunk. A referencia adatok figyelembevételével a következő felszínborításikategóriákat definiáltuk: épületek (2 alkategória:nyereg- és lapostető), utak és egyébmesterséges (3 alkategória: utak, parkolók,egyéb mesterséges felszín), vegetáció (3 alkategória:fás, bokros, füves terület) és víz(6. ábra). Az árnyékos területek utólagosfeldolgozással - a geometriai tulajdonságokés a szomszédsági viszonyok alapján – átsorolásrakerültek a kategóriák egyikébe.6. ábra: Városi felszínborítás térképezésben figyelembe vett kategóriákA város felszínborítás vizsgálatát éstérképezését szuper nagyfelbontásúWorldView2 felvételekre alapoztuk. Atávérzékelési adatok osztályozását többmódszerrel végeztük el (7. ábra). A felvételekgeometriai felbontása (2 m) és a városibeépítettségre jellemző mintázat közöttikapcsolatot elemezve tapasztalható,hogy a hagyományos, pixelalapú eljárásokalkalmazásával a felszínborítás térképezésevárosi környezetben nehezen, egyeskategóriák esetében pedig egyáltalán nemvalósítható meg. Mégis az első lépésbenpixel-alapú osztályozást végeztünk és azeredményeket a továbbiakban összehasonlításialapnak vettük.80

7. ábra: Távérzékelési adatok osztályozásának módszereiPixelalapú osztályozásPixelalapú osztályozás esetén a kép mindenismeretlen hovatartozású pixelét a tematikuskategóriák valamelyikéhez soroljuk bea tematikus kategóriák mintáiból kigyűjtöttspektrális jellemzők alapján. Az osztályozáselvégzéséhez alkalmazott maximumlikelihoodmódszer az adott osztályhoz tartozópixelek intenzitásainak gyakoriságát,valószínűség-eloszlását veszi figyelembe ésa kérdéses pixelt oda sorolja, amelyik osztálybanilyen érték gyakrabban fordul elő.Az osztályozás eredmény – Székesfehérvárfelszínborítási térkép – 8. ábrán látható,hozzá tartozó statisztikai adatokat 3. táblázattartalmazza.8. ábra: WorldView2 (2011) űrfelvétel pixelalapú osztályzásával nyert felszínborítási térkép Székesfehérvárról81

Szegmensalapú osztályozásA szegmensalapú képosztályozását megelőzőenel kell végezni a kép szegmentálását,melynek során a képet egymással összefüggő,homogén, a szomszédoktól elkülönülőterületekre osztjuk fel. Egy szegmensbeszomszédos pixelek kerülnek, amelyek –bizonyos hasonlósági kritériumok alapján– feltehetően ugyanahhoz a felszínborításikategóriához tartoznak. A szegmenseknagysága a folyamat elején a meghatározotthasonlóság kritérium küszöbértékétőlfügg. Az osztályozást első megközelítésbenIDRISI TAIGA szoftverrel végeztük. Itt aképszegmentálását a spektrális hasonlóságalapján végezzük el.Az eredmény – Székesfehérvár felszínborításitérképe – a 9. ábrán látható. A statisztikaiadatokat a 3. táblázat tartalmazza.9. ábra: Székesfehérvár - WorldView2 (2011) űrfelvétel szegmensalapú osztályzásával nyert felszínborítási térkép (részlet)KategóriaPixelalapú osztályozáseredménye (ha)Épület (lapostető) 897,2 832,1Épület (nyeregtető) 328,6 321,6Utak és egyéb mesterséges felszín 308,7 343,4Vegetáció 2687,4 2724,5Víz 21,6 22,13. táblázat. Az osztályozás eredményeiSzegmensalapú osztályozáseredménye (ha)82

Pixelalapú osztályozás esetén mindenegyes pixelt önállóan értékeltük és a döntésiszabálynak megfelelően a pixel besorolásaannak spektrális értéke alapján történik.Ezzel szemben az objektumalapú osztályozássalegy strukturáltabb térbeli adatrendszertállíthatunk elő az összetartozópixelek szegmensekbe történő besorolásával.A szegmentálás lehetőséget biztosítja avizsgálandó jelenség, objektum észleléséreés osztályozására. Városi felszínborítás öszszetettségeés a felvételek spektrális korlátaimiatt a pixelalapú eljárások nem adnakmegfelelő eredményt. Az osztályozott képrejellemző pl. az osztályok keveredése, akategórián belüli inhomogenitás (10. ábra).10. ábra: Pixelalapú és szegmensalapú osztályozás eredménye (részlet)A szegmensalapú osztályozás előnyei a következőkbenfoglalhatók össze:• kategóriák spektrális eltéréseiből adódómelléosztályozások csökkenthetőek,• az osztályozási pontosság növekszik(pontosságvizsgálat alapján, 4. táblázat),• az osztályok közötti határvonalak töredezettségecsökken (a valóság hűebbmegközelítése),• megszűnik az összefüggő területeken belüliinhomogenitás.Pixelalapú osztályozás Szegmens alapú osztályozásÁtlagos pontosság (%) 62.2 71.090%-nál nagyobb pontossággalazonosított kategóriák50%-nál kisebb pontossággalazonosított kategóriák• erdős terület• víz• füves terület• kopár terület• út4. táblázat: Pixelalapú és szegmensalapú osztályozás pontosság vizsgálatának eredménye• erdős terület• víz• füves terület• lapos tetejű épületek• füves terület• kopár terület• út83

Objektum orientált képosztályozásA végzett kutatásnak olyan módszer kifejlesztésevolt a célja, amely alkalmas avárosra és környezetére jellemző felszínborítástérképezésére a szuper nagyfelbontásúműholdas felvételek alapján. Amunka során hagyományos pixelalapúosztályozási eljárások alkalmazása mellettkülönös hangsúly fektettünk az objektumorientált képelemzésre. A városra jellemzőfelszínborítási kategóriák spektrális heterogenitásaés a távérzékelés fizikai törvényszerűségeimiatt az egyes felszínborításikategóriák térképezéshez a műholdas felvételek(WorldView2) spektrális információités a lézeres légi szkennelésből származómagassági adatokat használtuk fel. Az épületekmagasság alapján történő leválogatásaadta a legpontosabb eredményt, de nem zártaki a spektrális adatok, valamint a szomszédságiviszonyok elemzéséből származóinformáció fontosságát. Az előzetes leválogatásttöbb hiba terheli, pl. magassággalrendelkező objektumok (fás területek) egybeeséseaz épületekkel. Ilyen jellegű hibákkorrigálása spektrális, szomszédsági vagygeometriai elemzések alapján történik.A felszínborítás térképezési módszerénekbemutatása az alapszintű kategóriák meghatározásánkeresztül történik. Az eljárás aküszöbértékek módosításával alkategóriákleválogatására alkalmas. A tematikus kategóriákazonosítását és leválogatását különbözőalgoritmusok számítása és szelektálásaelőzte meg. Az eljárás az objektumok(szegmensek) spektrális és térbeli tulajdonságainakelemzésen alapszik és a következőlépéseket tartalmazza:• szegmentálás• kategória jellemzőinek definiálása, szelektálása• szegmensek előzetes osztályozása• az osztályozás módosítása (szükség esetén)pl. spektrális vagy térbeli tulajdonságokalapján• tematikus kategóriák véglegesétése• pontosság vizsgálataSzegmentálásObjektum oriental osztályozás egyik kritikuslépése a szegmentálás, melynek soránelőállított szegmenseket (objektumakot) azosztályozás további lépéseiben input adatkénthasználunk (BURNETT – BLASCHKE2003). A pixelek szegmensekbe való sorolásaspektrális vagy térbeli paraméterekalapján végezhető el (SCHÖPFER et al.2010). A kutatáshoz alkalmazott DefinienseCognition szoftverrel több eljárás (a legegyszerűbbun. soktáblás eljárástól kezdveösszetett rigió-orientált modszerig) szerintszegmentálhatónk képeket. Egy objektumot(szegmenst) nem csak spektrálistulajdonságok alapján határozzuk meg,hanem figyelembe vesszük az alaki, geometriaiösszefüggéseket, a szomszédságiviszonyokat, valamint az objektumoknak ahierarchiáját (az objektumokat fölé- és alárendeltségét)is. A szoftver továbbá lehetőségetad eltérő geometriai felbontású (többforrásból származó) adatok együttes szegmentálására,valamint egyéb tematikus térképekfigyelembe vételére az objektumokmeghatározása során. Jelen kutatásbanfelvételek szegmentálását régió-összevonó(multiresolution segmentation, spectralsegmentation difference) eljárásokkal végeztük.A folyamat többszöri lefutatásaalatt az objektumok alakjára és tömörségérevonatkozó paramétereket állandónaktekintettünket, a méretre vonatkozókatpedig (scale factors: 10, 20, 30 és 40) növeltük(11. kép). A legjobb eredményt - teljesmintaterületre vonatkozóan - a következőparaméterek mellett nyertünk meg: méret(scale factor) 10, alak (shape factor) 0,1 éstömörség (compactness) 0,5. Spektrálisanhasanló objektumok összevonása SDS(Spectral Difference Segmentation) algaritmusalkalmazásával végeztünk (12. kép).84

4. táblázat: Pixelalapú és szegmensalapú osztályozás pontosság vizsgálatának eredményeMultiresolution SegmentationScale parameter: 10, shape: 0.1Compactness: 0.5Results: 18 100 objectsSpectral Difference SegmentationSpectral defference: 10Result: 17 200 objects12. ábra. Szegmentálás eredménye különböző algaritmusok beállítása esetén (részlet)Kategória jellemzőinek definiálásaVárosi környezetben egyes tematikus kategóriánbelül gyakoriak spektrális eltérésekés heterogén objektumok sokasága pl.:tetőkre jellemző különböző héjazat, anyag,továbbá a méret és az alak. A tematikus kategóriákrajellemző tulajdonságok definiálásaés az adott kategóriát legjobban leírótulajdonságok kiválasztása nem könnyű feladatés az osztályozás pontosságát döntőenbefolyásolhatja. A következő felsorolásbanazok a tulajdonságok szerepelnek, amelyeketfelhasználtunk az osztályozás folyamatában.A szegmensek besorolását egy adottkategóriába egy vagy több algoritmus alapjánelvégezhettük.• intenzitás: szegmensek átlaga, átlagtólvaló eltérése, szórása sávonként, hányadosképek értékei (NDVI, NDWI,....)• magassági értékek• méret: terület, hosszússág és szélességaránya, határ relatív hosszúsága• alak: geometriai alakzatok megközelítése(pl. négyzet)• textura: simaság• szomszédsági viszonyok85

Objektum orientált osztályozásA felszínborítási kategóriák leválogatásánakszempontjai az un. rule set formájában,lépésenként leírhatók. A leválogatásalapját képező algoritmusok (5. táblázat)matematikailag megfogalmazhatók, így azadott feltételt teljesítő szegmensek előremaghatározott kategóriába kerülnek. A besorolásaddig módosítható, ameddig el nemérjük a kívánt eredményt. Egy kategórialeválogatásának egyes lépései az épületekpéldáján a 13. ábrán láthatók. Munkánksorán, egy mintaterületen két osztályozásiesetet tanulmányoztunk. Az első esetbena felszínborítási kategóriák térképezésétWorldView2 felvétel osztályozásával nyertük,a másik esetben input adatként az űrfelvételmellet a LIDAR légi szkennelés adataitis felhasználtuk. A WorldView2 felvételspektrális felbontása (8 sáv) lehetőséget adaz un. index képek előállítására. A kiértékelésfolyamatába beépítettük a vegetáció ésaz aszfalt indexet. A normalizált vegetációsindex (NDVI) értékeit használtuk fel a vegetációés a biológiailag aktív vegetációvalnem fedett területek elkülönítéséhez. Azindex számítása: NDVI = (Band8 – Band5)/(Band8 + Band5). Az aszfalt index (NDWI)alkalmazható a mesterséges kategóriák,mint pl. háztető, parkoló, út, valamint vízés árnyék elkülönítéséhez. Az index számítása:NDWI = (Band8 – Band1)/(Band8 +Band1). Az osztályozás folyamatában használtkategória leíró tulajdonságait az 5. számútáblázat tartalmazza.Kategória Kategória alap jellemzői Az osztályozás módosításáhozalkalmazott jellemzőkVegetáció (fás, bokrosterület, füves terület)NDVIKörnyezet: context/ rel. Border totreesÉpületek Magasság, NDWI Spektrális információ: NDVI,Környezet: context/rel. Border tobuliding),MéretEgyéb mesterségesfelszínborítás (utak,egyéb)Spektrális információk (NDWI, NDVI)méret: terület , hosszúság/szélességindex (length to width ratio)Parkolók Spektrális információk (NDWI, NDVI) Alak (rectangular fit, shape index),környezet: context/ rel. Border toparking placeVíz*Spektrális információk (NDWI, NDVI)Árnyék*Spektrális információ (NDWI, NDVI)5. táblázat: A felszínborítási kategóriák osztályozásához használt egyes algoritmusok*Végleges klasszifikáció előtt az árnyék (szegmensek) egyéb mesterséges felszínborítás kategóriákba lett besorolva. A víz, abemutatásra kerülő mintaterületen nem szerepel.86

1. LIDAR: magassági adatok2. Épületek leválogatása magasság alapján.Probléma: melléosztályozás3. Módosítás az NDVI értékek alapján. Probléma:töredezett határok, "kis szegmens" kategóriánbelül4. Módosítás környezet és terület alapján13. ábra: Épületek leválogatásának szempontjai és eredményeiA fent bemutatott szempontok alapján (14.ábra) elvégzett klasszifikáció eredményeit a15. ábra mutatja, valamint hozzá tartozó statisztikaiadatokat a 6. táblázat foglalja össze.14. ábra: Az osztályozás folyamatábrája87

15. ábra: Székesfehérvár felszínborítás térképe (részlet): WorldView2 és LIDARadatok objektum orientalt osztályozásának eredményeiKategóriaWorldView2 és LIDAR alapúfelmérés/terület (m 2 )Épületek 107031 109077Parkoló 26116 23793Utak 65411 34191Egyéb mesterséges felszínborítás55360 49477Fás és bokros területek 61372 74438Füves területek 35309 58976WorldView2 alapú felmérés/terület (m 2 )6. táblázat: A WorldView2 és LIDAR adatok objektum oriental osztályozásának eredményeiAz osztályozás pontosságánakvizsgálataA különböző földfelszíni objektumok (különbözőtematikus osztályok) hasonló vagyazonos spektrális tulajdonságai miatt tévesosztályba kerülhetnek. Ennek következményeia tematikus osztályozási hibák. Ezérta felvételek elemzéséhez hozzátartozik azosztályozás pontosságának vizsgálata. Apontosságvizsgálatban az ismert földi referenciaterületekadatait - pixelenként -hasonlítjuk össze az osztályozással nyerttematikus térképpel. A két forrásból származóadatok összehasonlításából nemcsakaz osztályozás pontosságát, de a különbözőtéves osztályozások tendenciái is láthatók.A pontosság vizsgálatának eredménye hibamátrix formájában foglalható össze, ahol akategóriánként látható helyes osztályozásokmértéke az un. procedur’s (eljárás) ésuser’s (használó) pontosság százalékbankifejezve. Procedur’s pontosság számítás:100% - elsőfajú hiba, User’s pontosság számítás:100% - másodfajú hiba. Az elsőfajúhiba az adott kategóriából más kategóriábabesorolt pixelek mennyiségét mutatja. Amásodfajú hiba más kategóriákból az adottkategóriába téves besorolásokat mutatja. Amátrix az átlagos osztályozási pontosságotis jelzi (7. táblázat).88

Kategória WorldView2 alapú felmérés WorldView2 és LIDAR alapúfelmérés„Producer’s”pontosság %„User’s” pontosság%„Producer’s”pontosság %Épületek 78 84 88 99Parkoló 99 97 96 99Utak 54 86 67 92Egyéb mesterséges felszínborítás 48 37 97 26Fás és bokros területek 94 62 98 54Füves területek 84 58 94 51Átlagos pontosság: 71 Átlagos pontosság: 82„User’s” pontosság%7. táblázat: Az osztályozás pontosságaAz objektum orientált osztályozás figyelembeveszi az előre definiált szegmensektulajdonságait (pl. spektrális, geometriai)és kapcsolatait (pl. egymáshoz, szegmensosztályhoz) ezzel alkalmassá válik a városfelszínborítási térképezése. A kutatásbanhasznált osztályozási eljárások eredményességéta 8. táblázat foglalja össze.pixelalapú osztályozás• az összefüggő területekenbelüli inhomogenitás• határok töredezettségeEgyes kategóriák keveredése(épületek, utak, parkoló melléosztályozása)Szegmensalapú (spektráliselemzés)Problémák csökkenéseMég mindig jellemző az épületek,utak, parkoló melléosztályozásaSzegmensalapú (több tényezőselemzés)Előző módszerekhez képestlényeges javulásMinimális melléosztályozásÁtlagos pontosság: 62.4% Átlagos pontosság: 71.5% Átlagos pontosság: 82%8. táblázat: A kutatásban használt osztályozási eljárások eredményességeVárosi tájkép elemzések atávérzékelés és térinformatikaalkalmazásávalA városi tájkép elemzésekhez szükséges felszínrevonatkozó adatokat WorldView2 felvételekobjektum orientált osztályozásávalnyertük. Ebben az esetben a felvétel szegmentálásátés osztályozását a következőparaméterek alapján végeztük el (VERŐNÉ– RONCZYK 2012):Szegmentálás• sakktáblás módszer, tematikus térképekfelhasználásával (város morfológiai zónák)• szegmentálás alapegység: 1 ha• többszintű szegmentálásOsztályozás• spektrális értékek,• pozíció,• szomszédsági viszonyok alapjánAz osztályozás folyamatában azokat a szegmenseketkerestük, melyek a víz és a vege-89

táció kategóriába tartoztak. A két kategóriaösszevonás után un. BGA osztályt (Blue &Green Area: Kék-Zöld Terület) alkotott. Aszegmensek fenmaradt része nem vegetációkategóriába lett besorolva. Az osztályozásvégeredményében feltérképeztük, hogyegy-egy hektáron belül mekkora területentalálható vegetáció és nyílt víz. A továbbiakbanezeket az adatokat használtuk fel - aszomszédsági kapcsolatok függvényében - astatisztikai elemzésekhez. Az így előállítottstatisztikai adatok városrszenként a következőinfomáció nyeréséhez alkalmasak:• legnagyobb BGA érték• leggyakrabban előforduló BGA érték• min, max BGA érték (legzöldebb terület,stb…)• BGA index aránya (területi homogenitás,stb.…)Statisztikai adatok alapján térképek is szerkeszthetők.Példaként a 17. ábrán láthatókék-zöld terület (BGA index) %-os arányavárosrészenként hektáros felbontásban.kifejleszteni, amelyek alkalmasak szupernagyfelbontású műholdas felvételek városifelszínborítási térképezés céljából való osztályozására.A módszer alkalmas több típusúadatok (pl. űrfelvétel, LIDAR) együtteskiértékelésre. A projektben kifejlesztettosztályozási eljárások nem tekinthetőkvéglegeseknek és további teszteléssel, másterületekre való kiterjesztéssel, valamintfejlesztéssel az osztályozás pontossága növelhető.A távérzékelési adatok osztályozásával készülteka tematikus térképek (pl. városi vegetációtérkép, mesterséges felszínborítástérkép, BGA index, stb.). Segítségükkel olyanstatisztikai adatok nyerhetők, amelyek atérinformatikai elemzésekben input adatkénthasználhatók fel. Az elért eredményeka megjelenítő és lekérdező GIS modulban atérinformatikai rendszerbe integrálva hasznosíthatók.Az adatok további (különbözőszakterületi) kiértékelésekre alkalmasak.Felhasznált irodalomBLASCHKE, T. (2010):Object based image analysis for remotesensing.ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing 65 (2010): 2-16.17. ábra: BGA index %-os aránya. Vizsgált legkisebb egység 1hektár (VERŐNÉ – RONCZYK 2012)Összegezve elmondható, hogy a kutatási területekrőlegy adatbázis áll rendelkezésre,amely több forrásból származó adatokat,valamint azok kiértékeléséből nyert tematikusadatokat tartalmaz. Sikerült olyak objektumorientált osztályozási módszereketBURNETT, C. – BLASCHKE, T. (2003):A multi-scale segmentation/objectrelationship modelling methodology forlandscape analysis.Ecological Modelling 168 (2003): 233 – 249.FEKETE, I. – DEZSŐ, B. – LÁSZLÓ, I. –ÓCSAI, K. (2008):A szegmentálás szerepe az űrfelvételektematikus osztályozásában (The role ofsegmentation in the thematic classificationof satellite images).Az Informatika a felsőoktatásban 2008 konfe-90

encia elektronikus kiadványa, DE InformatikaiKar, Debrecen.HENITS, L. – MUCSI, L. (2010):Település beépítettségének mérése idősorosvegetációs index alapú elemzésselGeodézia és Kartográfia 2010 62. évf. 10. sz. p.10-18.KSH (2001, 2010, 2011):Online: http://portal.ksh.hu/docs/hun/hnk/hnk_2011.pdfMUCSI, L. – KOVÁCS, F. – HENITS,L. – TOBAK, Z. – VAN LEEUWEN,B. – SZATMÁRI, J. – MÉSZÁROS, M.(2007):Városi területhasználat és felszínborításvizsgálata távérzékeléses módszerekkel.MUCSI, L. – TOBAK, Z. – VANLEEUWEN, B. – SZATMÁRI, J. –KOVÁCS, F. (2008):Analyses of spatial and temporal changesof the urban environment using multi- andhyperspectral data.http://www.earsel.org/workshops/HighRes2008/Artikel/33_Mucsi.pdfMYINT, S. W. – GOBER, P. – BRAZEL,A. – GROSSMAN-CLARKE, S. – WENG,Q. (2011):Per-pixel vs. Object-based classificationof urban land cover extration using highspatial resolution imagery.Remote Sensing of Environment 115 (5):1145 –1161.SCHÖPFER, E. – LANG, S. – STROBL, J.(2010):Segmentation and Object-Based ImageAnalysis. In: Rashed, T. – Jürgens, C. (Eds):Remote Sensing of Urban and SuburbanAreas.Springer, Dordrecht. 181 – 192.SZEITZ, T. (2000):Online:VERŐNÉ W. M. – RONCZYK, L. (2012):Object-based Classification of UrbanLand Cover Extraction Using HighSpatial Resolution Imagery, InternationalScientific Conference on SustainableDevelopment & Ecological Footprint(NymE TÁMOP 4.2.1/B), Proceedings, ISBN978-963-334-047-9, 7 pp.WENG, Q. (2012):Remote Sensing of impervious surfaces inurban areas: Requirements, methods andtrends.Remote Sensing of Environment 117 (2012): 34-49.ZHANG, Y. (1999):Optimisation of building detectionin satellite images by combiningmultispectral classification and texturefiltering,Journal of Photogrammetry & Remote Sensing,Vol. 54, No. 1, pp. 50-60.ZHOU, W. – HUANG, G. – TROY, A. –CADENASSON, M. L. (2009):Object-based land cover classification ofshaded areas in high spatial resolutionimagery of urban areas: A comparisonstudy.Remote Sensing of Environment 113 (2009):1769 – 1777.http://geo.science.unideb.hu/taj/dokument/telkonf/dokument/mucsi_l_et_al.pdfhttp://www.fomi.hu/honlap/magyar/szaklap/2010/10/2.pdfhttp://lazarus.elte.hu/~zoltorok/oktat/2000/szeitz/SzeitzTamas.html#Első térképek a városról91

Domborzat- ésfelszínmodellek alkalmazásavárosökológiai vizsgálatokbanBALÁZSIK Valéria* | ENGLER Péter | MÉLYKÚTI GáborNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.*e-mail: bv@geo.info.huBevezetésMinden település jellegében, fejlődésébenmeghatározó a terület topográfiája. A domborzativiszonyokkal szorosan összefüggőtényezők, például a beépítettség mértéke,a kialakult térszerkezet, a zöldfelületeknagysága és településen belüli elhelyezkedése,a város természetes és mesterségesvízfelületei, egyéb vízáteresztő felszínborításikategóriái (1. ábra). A kor követelményeinekmegfelelően, a fejlődés érdekébenazonban elengedhetetlen a természetesés az épített környezet alakítása, melyetúgy szabad csak megtennünk, hogy mindeközbena környezetünket védjük. Úgy kellélhető életteret kialakítanunk, hogy az értékekvédelme mellett a település működőképességea lehető legnagyobb mértékbenbiztosított legyen.Székesfehérvár településkörnyezeti szempontbólsajátos helyzetű, mivel a védelemrevonatkozó előírások még inkább hangsúlytkapnak, hiszen viszonylag kiterjedt történelmibelvárosa van, jelentős a településentalálható műemléki kategóriába tartozó, delegalábbis védem alá vont objektumok száma.Az országosan is kiemelkedő fontosságúNemzeti Emlékhely, a királyi bazilikamaradványai, a magyar királyok évszázadostemetkezési helye, a városszerte feltárt ésfeltárásra váró régészeti lelőhelyek különösodafigyelést igényelnek.1. ábra: Székesfehérvár topográfiai térképe domborzatmodellenmegjelenítve93

A települések épített környezetének alakításátés védelmét az általános törvényielőírásokon túl az önkormányzatok szabályozásiterve, helyi építési szabályzata ésrendeletei együttesen írják elő (2. ábra).2. ábra: A település szabályozása övezetenként, kategóriánkéntszigorú előírások alapján történikA mindenkori tényleges állapot, valaminta változtatás eredményeként bekövetkezővárható hatásoknak az ismerete nagymértékbentámogathatják a döntéshozók munkáját.A mai különböző, korszerű adatgyűjtésitechnológiák lehetőségeket kínálnakolyan városi térinformatikai adatbázis kialakítására,amely komplex urbanisztikaielemzéseket tesz lehetővé és folyamatosansegíti a városüzemeltetés bonyolult munkáját.Az adatintegráció eredményeképpenlétrejött adatbázis alapján térben és időbenvégbemenő folyamatok szimulálhatóak,megfelelő adatok birtokában 3 dimenziósmodellek megjelenítése lehetséges. Mindezekegyüttesen a döntéshozó testületeksokféle szakterületről érkezett tagjai számáranyújthatnak komoly segítséget.Ma már a térbeliség, a 3 dimenziós megjelenítéstermészetes igénye mind a szakmaiközönségnek, mind pedig az egyre növekvőamatőr felhasználói rétegnek. Ennek feltételea település topográfiáját, természetesés mesterséges objektumait tartalmazókülönböző digitális modellek beillesztéseés alkalmazása a térinformatikai rendszerekadatbázisába. A terepről közvetlenül,vagy közvetve történő adatgyűjtés módszerei,pontossága, terepi pontsűrűsége, azalkalmazott modellek fajtái, paraméterei amodell „minőségén” keresztül mind-mindbefolyással vannak a térbeli elemzésekmegbízhatóságára. Ez a hatás már a településiadatbázisba integrált egyes származtatottadatok előállításakor megjelenik.Ilyen hatás érvényesül a különböző távérzékeltképi anyagok magasságkülönbségbőleredő torzulásait megszüntető eljárásoksorán, a légifényképek és űrfelvételekún. ortorektifikációs folyamatában. Ezek atorzulásmentesített felvételek pillanatnyiállapotot tükröznek, ezt a kedvező tulajdonságukatkihasználva tartalmuk – technológiátólfüggően - sok esetben megjelenikazokban a várost szabályozó térképművekben,melyeket az előzőekben említettünk,illetve a városüzemeltetés és döntéshozásmindenkor aktuális alapjait képezhetik.A domborzatmodellezésben az utóbbiévekben megjelent és elterjedt adatgyűjtésitechnológiák, mint például a tereplézeres letapogatása, a digitális modellekúj fajtáinak (felszínmodell, különbségmodell)elterjedését eredményezte, ezáltalújabb felhasználási lehetőségeket nyitotta városi alkalmazások sorában. Emellett anagyfelbontású, nagy pontosságú modellekfelhasználhatóak a városi területek vízháztartását,lefolyási viszonyait vizsgáló elemzésekhez,modellezésekhez. Ugyancsak anagy pontosságú magassági adatok, illetveezek alapján előállított modellek alkalmasakarra, hogy figyelembe vegyék a hatóságiengedélyezések döntés-előkészítésébenazokat. Jól hasznosíthatóak még a magasságielőírások betartásának ellenőrzési eljárásaisorán is.Kutatásainkban vizsgáltuk a domborzat- ésfelszínmodellezés adatgyűjtési és felhasználásilehetőségeit a városökológiai vizsgálatokban,különös tekintettel a pontosságiés gazdaságossági kérdésekre.94

Domborzatmodell, felszínmodellMinden modell a valóság egyszerűsítettmása, annak nem tökéletes leképezése, ígya domborzatmodellek is egyszerűsített változataia valós földfelszínnek.(3. ábra) Mígegy ember alkotta építmény, mesterségesobjektum szabályos felülethatárai a számítógépesmodellezés során matematikailagviszonylag egyszerűen leírhatóak, addiga teljesen szabálytalan fizikai földfelszíntdigitális modellezéskor csak jól közelítőfelületelemekkel helyettesítjük. A digitálisdomborzatmodellek (angolul DEM - DigitalElevation Model) számos szakágban jólhasznosíthatóak, de városi területek esetébengyakran gátat szabott a modellek alkalmazásánaka beépítésből adódó magasságiértékek ismeretének hiánya.3. ábra: A fizikai földfelszín digitális modelljének egy részleteráillesztett ortofotó-kivágattal és szintvonalakkal együttmegjelenítve (Iszka-hegy)Az utóbbi évek technológiai fejlődésénekköszönhetően, az urbanisztikai vizsgálatoknála digitális modellek egy újabb - a városibeépítésű területeken jól alkalmazható- rendkívül sok információt tartalmazóváltozata, a DFM vagy Digitális Felszínmodellkerült előtérbe (angolul DSM - DigitalSurface Model) (4. ábra).4. ábra: Székesfehérvár egy részletének felszínmodelljeAdatnyerés, támpontokA domborzatmodellezés és felszínmodellezésalapját képező ún. támpontok (a terepvagy tereptárgy ismert magasságú pontjai/X;Y;Z/) meghatározására különböző mérési,adatnyerési technológiákat alkalmazhatunk:• terepi mérés (mérőállomással, GPS-szel)• sztereofotogrammetriai kiértékelés(pontonkénti és automatikus matching)• kartometria (analóg térképek szintvonalainak,magassági adatainak digitalizálása)• terep lézeres letapogatása (Lidar)• adatbányászat egyéb forrásokbólEzeknek a közvetlenül és közvetve nyertadatoknak az alapján, eltérő matematikaimódszerek segítségével (pl.: interpoláció,approximáció), különböző modelltípusok(pl.: TIN; GRID) alkalmazásával, számosparaméterezési lehetőség mellett (pl.: GRIDrácsméret) generálhatunk domborzatmodelltvagy felszínmodellt aszerint, hogy avonatkozási rendszer X,Y koordinátájáhoztartozó Z magassági érték a föld felszínére,vagy az azon található növényborítás illetvemesterséges építmény valamely szintjérevonatkozik. A technológiai sajátosságokbóladódóan, beépített terület esetén asztereofotogrammetriai kiértékeléssel ésa Lidar méréssel nyert támpontok alapjánfelszínmodell értelmezhető.95

Ebben a tanulmányban a projekt soránfelhasznált digitális modelleket (DDM ésDFM) vizsgáltuk részben pontossági szempontból,részben pedig arra vonatkozóan,hogy a városökológiai vizsgálatok mely területeinalkalmasak az elemzések hatékonytámogatására.Modellek pontosságaAz egyes adatgyűjtési technológiákra vonatkozópontossági vizsgálathoz célszerűenolyan mintaterületet választottunk, amelyrevonatkozóan több forrásból rendelkeztünk amodellezéshez szükséges adatokkal, a terület,terepfelszín nem változott az adatgyűjtésekközött eltelt időszakban, és bár a projektkeretében a domborzat- és felszínmodellekvárosi környezetben kerültek felhasználásra,de a mintaterületen az ellenőrző mérések zavartalanulelvégezhetőek voltak. Erre a célraideális vizsgálati területként kínálkozotta Keleti-Bakony peremén, a Baglyas-Iszkahegycsoport fennsíkján, a Csórtól 3 kilométerreÉszakra fekvő Leányvágó és Gombahegytérségében található Iszka-hegy egyközel 6 x 4 km-es része, melyen mesterségesobjektumok szinte egyáltalán nem, erdővelborított területek is csak kismértékben találhatóak,valamint a terep topográfiája változatos,szinte valamennyi domborzati elemmegjelenik, így a modellalkotás vizsgálható afelszíni formák mindegyikére. Ez egyúttal amérési technológia mellett lehetőséget nyújtotta modelltípus és paraméterei kiválasztásánakellenőrzésére is.Rendelkeztünk a mintaterület digitálisdomborzatmodelljeivel három különbözőforrásból (5. 6. ábra). Ezek:• DDM-50 (Alapanyaga az 1 : 50 000-esméretarányú - Gauss-Krüger vetületirendszerű – 1985-91. évi kiadású topográfiaitérkép szintvonalas domborzatieredetije) 10x10 m-es felbontással• A Földmérési és Távérzékelési Intézet(FÖMI) által előállított DDM-10 (azEOTR 1:10 000-es méretarányú topográfiaitérképek magassági adatainak digitalizálásávalkészült 5x5 m-es felbontással)• LIDAR mérésből előállított DDM 1x1m-es felbontássalAz összehasonlítás elvégzéséhez a domborzatmodellekrácsméretét összehangoltukés egységesen 10x10 m-esre alakítottuk át.Alapul a 2008-ban végzett repüléskor lézeresletapogatással (Lidar) nyert terepiadatokat választottuk. Bár a grafikus források- az analóg térképek - az elődök kiválómunkáját dicsérik, mégsem elhanyagolhatóa tény, hogy az ezek szerkesztéséhezfelhasznált eredeti mérések átlagos terepipontsűrűsége több 10m, és az sem, hogya domborzatmodellek nem az eredetilegmért pontoknak a felhasználásával készültek,hanem a szerkesztett grafikus térképekszintvonalainak digitalizálásával születtek.Ezzel szemben a Lidar technológiával meghatározotttámpontokat közvetlenül a tereprőlnyerjük, ezek pontsűrűsége 6-8 pont/m 2 , és a meghatározást vízszintes értelemben±0,5m, magasságilag ±0,15m abszolútpontosság jellemzi.5. ábra: A vizsgálati terület domborzatmodelljei: EOTR 1:10 000-es térkép alapján; GK 1:50 000-es térkép alapján96

6. ábra: Lidar last echo és first echo pontok alapján készült domborzatmodellekA 2008-ban Lidar tecnológiával mért pontokalapján megjelenített modelleken pirossaljelölt részek az utóbbi évek külszínibányászati tevékenységének hatását mutatják(6. ábra). Míg a baloldali ábra a lézerutolsó visszaverődése (talajszint) alapján, ajobboldali ábra pedig az első visszaverődése(növénytakaró felső szintje) alapján létrehozottmodellt jeleníti meg.Mindkét topográfiai térképsorozat a terepfelszínrevégzett mérések alapján készült,így a különbségmodellek előállításánála Lidar last echo (utolsó visszaverődés atalajszintről) modellt vettük alapul és akülönbségmodellek rácspontjaiban meghatározotteltérésekből számítottuk a modelleketjellemző megbízhatósági mérőszámokat.Mivel a területre eső külszíni bányaa korábban készült topográfiai térképeken,így az azokból levezetett modelleken semlátható, ezért a bányaterületre eső pontokateleve kizártuk a statisztikai elemzésekből(7. ábra). Kizártuk továbbá a vizsgálatbólazokat a pontokat, amelyeken tapasztalt eltérésekelérték illetve meghaladták a durvahiba értékét.7. ábra: Különbségmodellek: Lidar – DDM-10; Lidar – DDM-50 a bányaterület kizárásávalA különbségmodellek mindegyikén megfigyelhető,hogy a legnagyobb eltérések amély szakadékszerű völgyek mentén adódtak(7. ábra). Ennek oka egyrészt a gyakranmeredek, visszahajló oldalak eredeti mérésihibája, másrészt a grafikus lehetőségek nemmidig tették lehetővé a domborzati idomgeometriailag hű ábrázolását. Az analógtopográfiai térképek digitalizálásával ezeka hibák nem szűntek meg, sőt, helyenkénta rajzi „zsúfoltság” miatt még tovább növekedtek.97

A rácspontok eltérései: (LIDAR-DDM10; LIDAR-DDM50)modellVizsgált rácspontokszámaEbből érvényes(n)Az eltérésekátlagaΣ(d)/n [m]A legnagyobb/legkisebbeltérés[m]Az eltérésekszórásaDDM-10 221361 218342 -0.24 21.22/-18.21 1.78DDM-50 221361 218342 -0.25 21.07/-20.05 2.51A statisztikai eredményeket tekintve azeltérések átlaga a két grafikus eredetű modellnélnagyon kis különbséget mutat, deaz eltérések szórásértékei és a különbségmodellmegjelenítése arra figyelmeztetnekbennünket, hogy ezeknek a domborzatmodellekneka felhasználása lehetőség szerintún. nyugodt, éles váltásoktól mentestopográfiájú területeken ajánlott. Ezt figyelembevéve, a digitális domborzatmodellekvárosökológiai vizsgálatoknál történő alkalmazásanem minden területen lehetséges.Amennyiben a vizsgálat tárgya megkövetelia földfelszíni objektumok magasságánakismeretét, más modelltípust, a digitális felszínmodelltkell választanunk.A kutatás támogatásával a mintaterület egykisebb részére, 20ha-ra egy szakdolgozatkeretein belül ugyancsak megtörtént különbözőmérési technológiákkal az adatgyűjtésés a modellezés pontossági összehasonlítása.Elemzésre került 8 féle technológia; aLidar, 3 féle műholdas helymeghatározásimódszer különböző terepi pontsűrűséggel,terepi felmérés mérőállomással, kétféle barométeresmérési módszer és az SRTM - aNASA 2000-ben végzett, ingyenesen letölthetőradaros domborzatfelmérés adatainakfelhasználása különböző matematikaimódszerek és eltérő rácsméret alkalmazásamellett. Természetesen ezeknek a mérésitechnológiáknak nem mindegyike alkalmasarra, hogy nagyobb területen, akár teljestelepülésen alkalmazzuk, de amellett, hogya projektben felhasznált topgráfiai térképalapú digitális modellek pontosságának öszszehasonlítóvizsgálata megtörtént 0,2 km 2 -en, a modellalkotás lehetőségeinek szélesskálájáról is képet kaptunk (8. ábra).8. ábra: A kialakítható modellek lehetőségei a mérési eljárás, az alkalmazott matematikai módszer és a rácsméret szerint98

A mért pontok jellemzői technológiánként:technológia pontok száma (20 ha-on) átlagos terepi ponttávolságLiDAR 200 000 1 mGPS 1 6 000 6 mGPS 2 1 500 12 mGPS 4 450 24 mTopográfiai 200 32 mBarometrikus 4 600 7 mSRTM 70 75 m9. ábra: Átlagos terepi ponttávolság a vizsgált módszerekbenEnnek a vizsgálatnak az eredményeképpenis a modellek közül – a hatékonyságot isfigyelembe véve – a LIDAR mérésből származtatottmodell bizonyult a legpontosabbnak,azonban annak előállítása a repülésés a lézeres letapogató rendszer költségeimiatt az analóg térkép alapú modellekhezmérten rendkívül drága. A Lidar technológianyújtotta pontosság és terepi pontsűrűségsem feltétlenül indokolt mindenalkalmazásnál. Ezt figyelembe véve azoknála feladatoknál, ahol a pontossági igényekés a feladat megengedik, jól használhatóakaz olcsóbban hozzáférhető, grafikus alapúmodellek. Azonban a LIDAR mérés pontjaialapján generált felszínmodellek nagy terepifelbontása, a többi modellhez mértenkiemelkedő magassági megbízhatósága jólhasznosítható és új lehetőségeket kínál abeépített városi területek környezetvizsgálataisorán.Modellek a városökológiaivizsgálatokbanA projektben részt vevő 3 város közül Székesfehérvárravonatkozóan rendelkeztünka legtöbb adattal, így annak példáján keresztülmélyebben vizsgáltuk a digitálisdomborzat- és felszínmodellek alkalmazásilehetőségeit a városökológiában.Székesfehérvár a 100 és 180 m-es tengerszintfeletti magassági tartományban helyezkedikel, nincsenek nagy magasságkülönbségek,éles terepfelszíni váltások. Azökológiai vizsgálatokhoz végzett talajmintaszedéshelyein, valamint a kutatás céljárakészült hiperspektrális felvételezés referenciafelületeinis végeztünk GPS méréseket,ezeket kiegészítettük az utóbbi évtizednagyobb földmunkát igénylő építkezéseinés útépítések helyein történt mérésekkel.Ellenőrzésként a magasságértékeket ösz-99

Függőleges falsíkok nem jelennek meg aképen spektrális foltként, csupán néhánypixelként, amely, mint hibaforrás kiküszöbölhetőa képosztályozási módszerekújabb lehetőségei mellett. A nagyfelbontásúlégifényképekből Lidar alapú felszínmodellalapján előállított ortofotók vízszintes pontosságaa pixelmérettel/terepi felbontással(méter alatti értékkel) jellemezhető.Magassági adatok a képfeldolgozásbanA digitális képfeldolgozásban a spektrálisértékeken túl - megfelelő felbontású és pontosságúfelszínmodell birtokában - az egyesfelszínborítási kategóriák elkülönítésekorfigyelembe vehetjük a magassági adatokat.Zöldfelületek esetén lehetőség nyílik azegyébként spektrálisan hasonló értéket mutatófüves területek és fás, bokros területekelkülönítésére, ugyanígy a spektrális értékalapján azonos kategóriába sorolt, de különbözőmagasságú építmények más-másosztályba sorolhatóak, és nagy megbízhatósággalleválogathatóak a terepszinti betonés aszfaltborítású területektől is a magasságiértékek alapján (11. ábra).11. ábra: Magassági és spektrális értékek együttesen vehetők figyelembe a képosztályozásnál101

A projekt keretében a felszínmodell városimintaterületen történő felhasználásávaligazolódott, hogy a nagypontosságú magasságiadatok ismeretében a távérzékeltképanyagok feldolgozása, kiértékelésemind geometriai értelemben, mind pedig aképosztályozási megbízhatóság tekintetébenlényegesen javult a korábbi lehetőségekhezmérten.3 dimenziós városmodellA felszínmodell és ortofotó együtt a városrészletgazdag, 3 dimenziós modelljét alkotják.A nagyfelbontású távérzékelt képanyagokspektrális értékei és a szinténnagyfelbontású, Lidar alapú felszínmodellekmagassági tartalma együttesen megnövekedettinformációtartalmat jelenteneka városökológiai elemzésekben, amely akülön-külön értelmezett információmenynyiségeketakár többszörösen is meghaladhatja.A térbeli megjelenítés a tervezés ésvárosüzemeltetés szakembereinek munkájátsegítheti hatékonyan a szemléltetéslehetőségével (12. ábra).11. ábra: Magassági és spektrális értékek együttesen vehetők figyelembe a képosztályozásnál102

A digitális felszínmodellekhasznosításának egyéb lehetőségeiA légi lézerszkennelés technológiájával elérhetjükakár a 9-10 pont/m 2 terepi pontsűrűségetis. Vizsgálataink szerint a Lidarpontfelhő (13. ábra) és a szintén egyre inkábbtért hódító földi lézerszkennelés módszerévelnyert pontfelhő (14. ábra) integrálásávalolyan adatbázist nyerhetünk, amelymár alkalmas megfelelő pontosságú függőlegesmetszetek előállítására (15. ábra).A kiválasztott pontok között megjelenítettprofilok felhasználhatók a várostervezésés városüzemeltetés területén helyi építésiszabályok figyelembe vételére engedélyezéseknél,megvalósulást követő ellenőrzéseknélés láthatósági tanulmányoknál.A különös védelmet élvező, helyén maradórégészeti leleteket a szabályozási tervnekmegfelelően, a feltárást követően, a lehetőleginkább láthatóvá kell tenni.13. ábra: Lidarpontfelhő a magasságitartományokkülönböző színűmegjelenítéséveltérben (Székesfehérvár)14. ábra: Földilézerszkenneltpontfelhő (Székesfehérvárirészlet)15. ábra:Légi- és földilézerszkenneltpontok egyesítettállományánakmetszete103

ÖsszegzésKihasználva az ortofotók akár 30-10 cm-esterepi felbontását, a Lidar technológia általnyerhető nagyfelbontású digitális felszínmodelllehetőségeit, a kettőt együtt alkalmazva,a távérzékelt adatokból nyerhetőinformációk megsokszorozhatóak.A digitális domborzatmodellek és felszínmodelleka települési térinformatikai rendszerekadatbázisának fontos részét képezik.Olyan elemzéseket tesznek lehetővé,melyek a magassági adatok és az azokbóllevezethető további információk (pl.: lejtés,kitettség) ismeretében végezhetők el. Néhányalkalmazási lehetőség:• városi talajveszteség vizsgálata• csapadékvíz elvezetés tervezése, korszerűsítése• záportározók tervezése• a város terjeszkedésének és térszerkezeténekalakulása a topográfiai jellemzőktükrében• domborzat- és felszínmodellek figyelembevétele városrendezési tervek készítésénél• magassági modellek felhasználása a helyiépítési szabályzat előírásainak betartásánál,engedélyezési eljárásokban• beruházások megvalósulását követő ellenőrzés• térbeli szemléltetés más szakterület képviselőiszámára• városüzemeltetési feladatok tervezése• stb…Természetesen – bizonyos korlátokkal ésfeladatokra – az analóg térképekből levezetettdigitális domborzatmodellek is hasznosíthatóaka városi környezet elemzésekor.Ezek előállítási költségei lényegesen kedvezőbbek,mint a Lidar technológiával készültmodelleké. Ez utóbbi technológiávalugyanakkor a több szintről, (pl.: fakorona,talajszint) történő visszaverődésnek (firstecho, last echo) köszönhetően magasságilagtöbbszörös adat nyerhető, többfélemodell állítható elő. A modellezést célzóadatgyűjtési technológiáktól eltekintvenem elhanyagolható az sem, hogy az azonostámpontállományra számos matematikaileírás és különböző paraméterezési lehetőségmellett készíthetünk modelleket. Avárosökológiai vizsgálatok szempontjábóla felhasználó számára lényeges információtjelent az egyes modelleket jellemzőabszolút, illetve relatív pontosság, amely agazdaságosságot is figyelembe véve a célnakleginkább megfelelő modell kiválasztásátsegítheti.Felhasznált irodalom:BALÁZSIK, V. – CZINKÓCZKY, A. –SZABÓ, GY.:Koordináta, pixel vagy pontfelhő? Alternatíva,verseny vagy integráció?;Térinformatikai Konferencia és Szakkiállítás,Debrecen, 2011.május 19-20. Konferencia kiadvány(ISBN: 978-963-318-116-4)BALÁZSIK, V. – CZINKÓCZKY, A. –SZABÓ, GY.:Környezetünk leképezése – áldás vagyátok?„Informatika a felsőoktatásban 2011” konferencia,Debrecen, 2011. augusztus 24-26. Konferenciakiadvány (ISBN 978-963-473-461-1)BALÁZSIK V. – CZINKÓCZKY, A. –SZABÓ, GY.:A térinformatikai adatrobbanás hatása azinformációs társadalomra;Agrárinformatikai tanulmányok (2011) III. kötet(4-25. oldal) (ISBN 978-963-87366-5-9 Ö)BALÁZSIK, V. – CZINKÓCZKY, A. –MELYKÚTI, G. – SZABÓ, GY.:Urban Object Extraction from IntegratedAerial-,Terrestrial Lidar, Multi-spectral Photogrammetryand Hyperspectral Data sources, „Euro-104

pean Lidar Mapping Forum” előadásanyaga,Salzburg, 2011. november 29-30.BALÁZSIK, V. – CZINKÓCZKY, A. –MELYKÚTI, G. – SZABÓ, GY.:Térinformatikai technológiák urbanisztikaiintegrációja,GISOPEN konferencia előadásanyaga, Székesfehérvár,2012. március 12-14.BALÁZSIK, V. – ENGLER, P. –MÉLYKÚTI, G.:A domborzatmodellek szerepe városökológiaivizsgálatokban,Workshop előadás anyaga, Székesfehérvár, 2012.február 17.BALÁZSIK, V. – ENGLER, P. –MÉLYKÚTI, G.:Applications of the terrain models in theurban eco-environment, “A fenntarthatófejlődés és ökológiai lábnyom”Nemzetközi tudományos konferencia, poszter éskonferencia kiadvány, Sopron, 2012. március 26-27.MIKLÓS, Á.:Digitális domborzatmodellek adatgyűjtésilehetőségei, különböző forrású modellekpontossági vizsgálata.Szakdolgozat 2012 Székesfehérvár, (száma:141/2011)105

106

Metaadatbáziskialakítása,adatok elemzéseKOTTYÁN László* – NAGY GáborNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.*e-mail: kl@geo.info.huMetaadatbázis webalkalmazásA projekt keretében egy metaadatbázis kerültkialakításra, amelynek célja a tematikustérképek előállításának támogatása, atérinformatikai feladatok támogatása és azinformáció megosztás támogatása a projektszakterületei között.A Metaadatbázis jellemzőiA kialakítandó metaadatbázissal kapcsolatbanaz alábbi követelmények fogalmazódtakmeg:1. Webes alkalmazás készüljön el, amelyaz interneten keresztül, szoftver telepítésenélkül elérhető a projekt résztvevőiszámára.2. A tartalmak egy része legyen elérhetőnyilvánosan bárki számára, illetvelegyen lehetőség védett, csak a projektrésztvevői által elérhető tartalmaklétrehozására is.3. Összetett keresési funkciók biztosítsákaz információk kinyerését.4. Az alkalmazás biztosítson funkciókategyéb helyeken, szervereken találhatóadatok elérésére.A metaadatbázis és a futtató környezet kialakításáhoznyílt forráskódú, szabadon felhasználhatóeszközöket alkalmaztunk, ezekaz alábbiak:• Hardver: virtuális szerver az NymEGeoinformatikai Karon• Operációs rendszer: Ubuntu 10.04 LTS• Web szerver: Apache 2• Webfejlesztő keretrendszer: Ruby onRails 2.3.5 és Hobo 1.0.3 (DALL et al.2009)• Adatbázis: MySQL 5.1A kialakított metaadatbázis, a követelményeknekmegfelelően, az alábbi funkciókkalrendelkezik:• Felhasználók kezelése, hitelesítése, jogosultságokkezelése• Metaadatok rögzítése a térbeli és/vagytematikus jellemzők megadásával.• Hivatkozás a kapcsolódó, akár egyébszervereken elhelyezett adatokra.• Metaadatok megjelenítése nyilvánosanvagy védett módban.• A metaadatok kategorizálása, csoportosításatöbb szempont szerint.107

• Az adatbázis teljes körű kereshetősége, amegjelenített adatok rendezése, táblázatosmegjelenítése.A Metaadatbázis webalkalmazás a http://meta.geo.info.hu címen érhető el.A felhasználói felület navigációs sávján helyezkedikel a főmenü a következő elemekkel(1. ábra):• Kezdőlap: az alkalmazás főoldala,• Szakterületek: a projekt szakterületeinekkezelésére,• Témák: témák kezelésére, amelyekhezmetaadatok rendelhetők,• Metaadatok: metaadatok rögzítésére,módosítására, keresésére,• Formátumok: formátumok kezelésére,amelyekhez metaadatokhoz rendelhetők,• Települések: a metaadatokhoz tartozótelepülések rögzítésére.1. ábra: Metaadatbázis webalkalmazásFelhasználók kezeléseA portálra regisztrált és hitelesített felhasználókjelentkezhetnek be. A bejelentkezettfelhasználók létrehozhatnak metaadat leírásokat,módosíthatják azokat és különbözőszempontok alapján rendezéseket, kereséseketvégezhetnek a metaadatokon.Bejelentkezés nélkül a nyilvánosnak minősítettmetaadatok olvashatók. A portáladminisztrátori jogosultsággal rendelkezőfelhasználóinak van lehetősége felhasználókatregisztrálni az alkalmazásban. A regisztrálásegy név és egy email cím rögzítésébőláll.A regisztrációt követően egy hitelesítési eljárásbiztosítja, hogy a regisztrált felhasználókbeléphessenek a portálra. Ez az eljárásalkalmas új jelszó igénylésére és meglévőjelszó megváltoztatására is.Adatok kezeléseAz adatok kezelésére a Szakterületek, Témák,Metaadatok, Formátumok és Településekmenük, valamint kapcsolódó oldalaikszolgálnak.A menü elemek elnevezései utalnak az alkalmazásadatmodelljére. Az adatmodellegy csillagsémaként készült el, amely felépítéslehetővé teszi a metaadatok négyszempont (szakterület, téma, formátum,település) szerinti szemlélését, csoportosítását(2. ábra).108

2. ábra: Adatmodell, egy metaadathoz egy-egy szakterület, téma, formátum és település tartozhatSzakterületek, témák, formátumok,településekA Szakterületek, Témák, Formátumok,Települések menü elemeket kiválasztvaegy lista jelenik meg az adatbázisban márrögzített adatok nevével és azzal az információval,hogy egy adott elem mennyimetaadathoz lett hozzá rendelve vagy másképpenmegfogalmazva, egy konkrét elemhezhány metaadat tartozik (3. ábra).A szakterületek, témák, formátumok és településeklistájából egy elemet kiválasztvaaz adott elem adatlapja olvasható. Az adatlaptartalmazza az adott elem adatait. Formátumés település esetén ez egy megnevezés,szakterület és téma esetén az adatlapkibővül egy leírással. Az adatlap továbbifunkciója, hogy megjeleníti az adott elemheztartozó metaadatok listáját a metaadatmegnevezésével, amely egy hivatkozás és ametaadat adatlapjára mutat.Egy új szakterület, téma, formátum vagytelepülés adatai űrlapon megadhatók, ameglévő adatok módosíthatók vagy törölhetőkaz adatbázisból. Ezen adatok törléseazt eredményezi, hogy a kapcsolódómetaadatokban üres érték kerül a törölt elemekhelyére.109

3. ábra: Témák listájaMetaadatokA Metaadatok menüt kiválasztva megjelenikegy oldal a metaadatok táblázatos elrendezésével,az Új metaadat hivatkozással ésegy kereső mezővel (4. ábra).A táblázatban egy sor egy metaadat elemjellemzőit mutatja. A táblázat címsorait kiválasztvaa metaadatok rendezhetők. A táblázatbanmegjelenő értékek a Megnevezés,Szakterület, Téma, Település és Formátumoszlopokban hivatkozásokként is működnek,egy-egy adatlapra mutatnak.A kereső mezővel a találati lista szűrhető.A keresés akkor eredményez találatot, ha ametaadat leírásában vagy a nevében megtalálhatóa beírt kereső kifejezés.Egy metaadat adatlapjára navigálni ametaadatok táblázatából vagy egy kapcsolódóelem (szakterület, téma, település,formátum) adatlapjáról a metaadat megnevezésétkiválasztva lehet. Az adatlap azokataz attribútumokat jeleníti meg, amelyekheztartozik érték.Új metaadat beviteli űrlapon adható meg,amelyben a szakterület, téma, formátum éstelepülés adatok egy-egy legördülő listábólválasztható ki.A már meglévő metaadatok a webes felületenkeresztül módosíthatók és törölhetőkaz adatbázisból. A metaadatok törlésekor akapcsolódó szakterületek, témák, településekés formátumok nem kerülnek törlésre.4. ábra: Metaadatok kereshető, rendezhető táblázata110

A Metaadatbázis alkalmazás oldalainak felsőrészén, a navigációs menü mellett találhatóegy kereső mező. Ez a funkció háromkarakter begépelését követően automatikusankeresni kezd az adatbázisban és egy listátad vissza, ha egyezést talál az adattáblákbana megnevezések vagy a leírások között.A mintavétellel és a mintákvizsgálatával kapcsolatos adatokelemzéseÁltalános jellemzésAz elemzett vizsgálatok közös jellemzője,hogy meghatározott helyen és időben valamilyenmintát vesznek talajból, vízből,levegőből vagy a növényzetből, majd enneka mintának megfelelő módszerekkel megállapítjákmeghatározott jellemzőit. A módszerés a jellemző sokféle lehet az egyszerűszemrevételezéssel történő megállapítástólaz összetett laboratóriumi vizsgálatokig.Az adatok kezelését a következőkben felvázoltnégy dimenzió (mintavételi hely, mintavételihelyzet, idő, jellemző) segítségévellehet megoldani. A feladatra előszeretettelhasznált táblázatkezelő programok egyik főgyengesége abból ered, hogy alapelvüknélfogva csak kettő dimenzióban tudnak hatékonyandolgozni.A mintavétel helye és helyzeteA minta származásának megjelölésekormeg kell különböztetnünk mintavétel helyétés helyzetét. A mintavétel helye jelentia mintavétel földrajzi értelemben vett helyét.Egy mintavételi helyen sokszor többmintát is vesznek egymás közvetlen közeléből,amelyeket a mintavételi helyzet fogalmánakbevezetésével különböztethetünkmeg egymástól.Ilyen mintavételi helyzetek lehetnek példáula talaj vizsgálatakor a különféle rétegekbőlszármazó minták, az eltérő magasságokbanilletve mélységekben vett víz vagylevegőminták, vagy a fák vizsgálatakor a növénykülönböző részeiről leszedett levelek.Elméletileg megoldható lenne a problématöbb, egymás közelében elhelyezkedő mintavételihely alkalmazásával, de ez problémákatvetne fel. Nagyon nehézkessé válnánaka mintavételi helyhez kapcsolódólekérdezések, például ha minden helyről atalaj felső rétegére vonatkozó jellemzőketszeretnénk lekérdezni. Ezen túl problémátjelenthet az is, hogy helyzetek egymáshozviszonyított elhelyezkedését általában pontosabbanismerjük, mint a mintavétel helyénekelhelyezkedését.A mintavétel helye és helyzete mindezekkövetkeztében két, egymástól függetlenülkezelhető dimenziót képez, bár egy mintaesetében a mintavételi helyzet ismeretemindenféleképpen feltételezi a mintavételhelyének ismeretét is, míg fordítva ez nemigaz. Azoknál a méréseknél, ahol a mintavételihelyzetet nem értelmezzük, a kapottadathalmaz ezt a dimenziót nyilvánvalóannélkülözni fogja.A munka keretében kezelt adatoknál amintavételi hely és helyzet elkülönítésérea talajjal kapcsolatos adatok esetében voltszükség. Itt két rétegből történt mintavétel:a talaj legfelső 10 centiméteréből, és a 10 és20 centiméter közötti rétegből. A két rétega fentiekben meghatározottak szerint kétmintavételi helyzetként különíthető el egymástól.A mintavétel idejeA mintavétel idejének meghatározásakorkét kérdést kell tisztázni. Az első az, hogy amintavétel idejét egyetlen időpontnak tekintjük,vagy egy két időponttal meghatározhatóidőintervallumnak. A valóságbantermészetesen minden mintavétel vagy méréseltart valamennyi ideig, tehát intervallumszerűnekvehető. A méréseket tervezőszakembereknek kell eldönteniük, hogy amintavétel pillanatszerűnek tekinthető-e,111

vagy fontos időintervallumként kezelni.A másik kérdés az idő megadásának élessége,ami időpontok és időintervallumokesetében egyaránt fontos. Itt az évtől a másodperctörtrészéig terjednek a lehetőségek.Elképzelhető, hogy egyes időegységektöbbféleképpen is tovább lehet osztani, példáulaz évet negyedévekre vagy hónapokrais bonthatjuk.A minta jellemzőiA mintákon vagy a közvetlenül végzett mérésekés egyéb megfigyelések sokfélék lehetnek,így a tárolandó adathalmaznak egyújabb dimenziót adnak, mivel egy helyről éshelyzetből egy időben vett mintának többfélejellemzője lehet. Hogy egy adott esetben melyekezek a jellemzők, és hogy milyen értékeketvehetnek fel, azt szintén a mérést megtervezőszakembereknek kell eldöntenie.Az mérési adatok között a leggyakoribbak aszámszerű jellemzők. Ezek egy meghatározhatótartományba eső, megadható élességű(hány tizedesjegy) számok. Értelmezésükhöztovábbi ismereteket is meg kell határozni,például hogy milyen mértékegységbenkell értelmezni ezeket a mennyiségeket.A másik jelentős csoport a kategória jellegűadatoké. Ilyenkor egy felsorolással meghatározotthalmaz valamelyik elem a tárolnikívánt érték. Ilyen lehet például a talaj típusa.Az adatok tárolása előtt nyilvánvalóanmeg kell adni az említett halmaz elemeit.Előfordulhatnak a munka során összetettadatok, amelyeket elemeikre bontva tudunkegyszerűen kezelni. A másik lehetőség, hogy arendszerben lehetővé tesszük a felhasználókszámára összetett adattípusok definiálását.Lehetséges kulcsokA mérések eredményeinek relációs adatbázisbatörténő leképezése során a fentiekbenbemutatott dimenziók összetett kulcsokelemeit szolgáltathatják. Ha minden ismertetettlehetőséget felhasználunk, akkor ezegy négy elemből álló összetett kulcsot fogjelenteni.Az adatok közül nem mindegyik esetébenkell kihasználni mind a négy dimenziót.Lesznek olyan esetek, amikor valamilyentárolandó ismeret csak a bemutatott négydimenziónak nem mindegyikétől vannakfüggésben.Például valamennyi olyan esetben, amikora mintavételi helyzetek megkülönböztetésérenincs szükségünk, az ezzel kapcsolatbanbevezetett dimenzió értelemszerűenkiesik. A továbbiakban ilyenkor a hely-időjellemzőhármas határozza csak meg azadatokat.Amennyiben visszatérő módon mindigugyanazokon a helyeken veszünk mintát,lehetnek olyan adataink amelyek a mintavételhelyére vonatkoznak a mintavétel idejétőlfüggetlenül. Például a mintavételi helyleírása vagy egy ott készített fénykép lehetilyen adat. (De a fénykép esetében példáulaz is elképzelhető, hogy minden időpontbankészítünk felvételeket). Ezekben az esetekbenaz idő dimenziója esik ki a tárolandóadathalmazból.Lekérdezésekben egyes dimenzióknál egyfeltétel megadásával vagy valamilyen leíróstatisztikai művelet (összeg, átlag, legnagyobbvagy legkisebb elem, stb.) alkalmazásávalaz adott dimenzió a lekérdezés eredményébőlkiejthető. Ha a dimenziószámotilyen módon egyre vagy kettőre csökkentjük,akkor adatsorokat vagy táblázatokattudunk az adott lekérdezés segítségévelelőállítani.Egy adathalmazból a fentiekben leírtak szerintsokféle adatsort és adattáblát le lehetvezetni. Ezek mint megjelenítési lehetőségeklehetővé tehetik az adatok áttekintését,vagy valamilyen kimenő adatszolgáltatás(pl csv. formátumban történő mentés) alapjátképezhetik.112

Felhasznált irodalomDALL, O. – LAPIDES, J. – LOCKE, T.(2009):Rapid Rails with Hobo, http://hobocentral.net/books/Dublin Core Metadata Initiative: DCMISpecifications (http://dublincore.org/specifications/)HAN, J. – KAMBER, M.:Adatbányászat - Koncepciók és technikák,Panem, Budapest, 2004HERNANDEZ, M. J.:Adatbázis-tervezés,Kiskapu, Budapest, 2004Open Geospatial Consortium: OGC SensorObservation Service Interface Standard(http://opengeospatial.org)Open Geospatial Consortium: Web MapContext Documents (http://opengeospatial.org)ULLMAN, J. D. – WIDOM, J.:Adatbázisrendszerek – Alapvetés,Panem, Budapest, 2008113

114

Geodéziaimérések az egységesreferenciarendszer biztosításáhozBUSICS György* – KISS Attila – TARSOLY PéterNyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3.*e-mail: bgy@geo.info.huA feladatrólMagyarországon minden földmérési éstérképészeti tevékenységet a HD72 vonatkoztatásirendszerben kell végezni, a magasságokatpedig a Balti tenger középvízszintjérekell vonatkoztatni. Ezt nemcsakjogszabályok írják elő, hanem ésszerű, praktikusszempontok is indokolják, hogy egységesrendszerben készüljenek a térképekilletve térképi adatbázisok.A HD72 (Hungarian Datum72) a hazai vízszintesvonatkoztatási rendszer, megtestesítőjea magyar vízszintes alapponthálózat(EOVA), ami a gyakorlatban a pontok EOVkoordinátákkal történő megadását jelenti(EOV: Egységes Országos Vetület). EOVrendszerű koordinátákhoz relatív helymeghatározással,geodéziai mérésekkel juthatunk,támaszkodva az elődeink által létrehozottismertnek tekinthető alappontokra.A magasságmeghatározás tekintetébenhasonló a helyzet, ott a magasságialapponthálózatra (EOMA) támaszkodunk,a meglévő magassági alappontokat illetvea megbízható magassággal rendelkező, korábbanmeghatározott pontokat használjukfel a geodéziai mérésekhez.A hazánkban évtizedek munkájával létrehozotttérképművek és ortofotók ma márnagyrészt digitális formában állnak rendelkezésre,a koordináták EOV rendszerűek,szelvényrendszerük is az EOV-n alapulóEgységes Országos Térképrendszer(EOTR).A városökológiai projektben a helyhez kötöttadatok megjelenítéséhez széleskörűenfelhasználjuk a meglévő térképi adatbázisokat,az általunk kezdeményezett, új repüléssellétrehozott légifotókat, pedig ugyanebbea keret-rendszerbe kell beilleszteni,a különféle terepi méréseket is a hivatalosreferenciarendszerhez kell kötni. Ezértvan szükség geodéziai mérésekre is, amit aGeoinformatikai Kar Geodézia Tanszékénekmunkatársai végeztek.A cél tehát a légifelvételek, űrfelvételek,modellek, papírtérképek, mérőhelyek… beillesztéseegy közös vonatkoztatási rendszerbe,ami hazánkban a HD72.115

Az alkalmazható mérésitechnológiákrólAz illesztőpont-méréshez használható geodéziaimérési technológiákat érdemes GPSelőtti és GPS utáni korszakra elkülöníteni.Az 1990-es évek, vagyis a GPS-korszak kezdeteelőtt az illesztőpont-mérés lényegébenegy irány- és távmérés segítségével végzettalappontsűrítést jelentett. Bár előfordult,hogy a meglévő országos vízszintes alappontokatjelölték illesztőpontnak, s így nemvolt szükség külön mérésekre, de általánosesetben a fotogrammetriai pontsűrítésvagy georeferálás cáljára ideális hely közelébennem volt geodéziai alappont, ami egymeglehetősen időigényes alappontsűrítéstvont maga után. Az ún földi geodéziai mérésitechnológiához teodolitot, elektronikustahimétert, utóbb mérőállomást használtak, apontok között pedig összelátásra volt szükség.Ez a helyzet lényegesen megváltozott aGPS/GNSS technológia megjelenésével. Ageodéziai pontosságú (fázismérésen alapuló)műholdas helymeghatározás is relatívmódszer, szükség van hozzá ismertföldi pontokra is, de ezek a földi eljáráshozképest lényegesen nagyobb távolságra lehetnek,és nincs szükség összelátásra sem.Már a 90-es években kiterjedten használtutófeldolgozásos statikus mérés is gazdaságosabbnakbizonyult a klasszikus módszerekkel(sokszögelés, háromszögelés)szemben. Amikor megjelentek a valós idejűkinematikus módszerek, tovább nőtt a műholdastechnológia hatékonysága.Felsorolás-szerűen ma a következő lehetőségekkelélhetünk, ha illesztőpontok vagyterepi mérőhelyek EOV koordinátáit kellmeghatározni.Gyors statikus mérés. Ilyenkor a mérendőponton egy meghatározott időtartamot(kétfrekvenciás vevővel tipikusan negyedórát) kell mérni mozdulatlan vevőantennávalés gondoskodni kell ugyanebben az időtartambanreferenciavevőről is. Korábbana referenciavevőt magunk biztosítottuk,újabban vagy egy közeli permanens állomásadatát vesszük át vagy a munkaterülethezközeli pontra letöltünk ún. virtuális Rinexadatokat, amelyeket egy központi szervergenerális az aktív hálózat másodpercenkéntbeküldött adataiból, utólag. A statikus méréstannak viszonylag hosszabb időtartamamiatt ma már ritkán használjuk.Kinematikus GPS mérés utófeldolgozással.Itt mozgás közben végezhetjük a pontokbemérést, sikeres inicializálást követőennagyon rövid idő alatt. Egymáshoz közelipontok tömeges bemérését gazdaságos ígyvégezni, azonban az eredmény jóságát csakaz irodai feldolgozás során, utólag tudjukmegítélni. Itt is, mint a statikus mérésnél,referenciapont biztosítására is szükség van.Ma akkor használjuk ezt a módszert, ha avalós idejű eljárással valami probléma adódikvagy nincs real-time műszerünk.Hagyományos RTK mérés. A „hagyományos”jelző azt jelenti, hogy (mint a kezdetekben,a 90-es évek közepén, végén) mimagunk biztosítjuk a bázisvevőt, azaz egyidejűlegkét GPS vevőt kell üzemeltetnünk.A mérés hatótávolságát az alkalmazottbázis-rover kommunikációs csatorna korlátozza,a gyakorlatban néhány kilométerre.Ha nagy a munkaterület (mint példáulillesztőpont mérés), akkor nem célszerű eljárás,mert a bázisvevőt újra kell telepíteniés őrizni is kell.Hálózatos RTK mérés. Ez a legújabb, leghatékonyabbtechnológia, ami a központ általmenedzselt referenciavevők folyamatos valósidejű mérésén és feldolgozásán alapszik(Magyarországon: gnssnet.hu). A felhasználónakelegendő egyetlen vevővel rendelkeznie,mégis néhány tíz másodpercen belülgeodéziai pontosságú EOV koordinátákhozjuthat. Ehhez szükség van mobil internet-116

e, a központi szerverhez való hozzáférésreés megfelelő szoftverre. A központ többféleadattípust szolgáltat (stream), ezekből kella megfelelőt és adott helyzetben optimálisatkiválasztani.1. ábra: A fehérvári SZVF jelű referenciaállomás légifotón és a valóságbanA légifényképező vagy lézerszkennelő repülőgépeknavigációs berendezésekkel is felszereltekés a felvételi hely koordinátáit azutófeldolgozó szoftverek GNSS mérésekbőlis képesek meghatározni. Ehhez másodpercessűrűségű referenciaadatokra van szükség,amit vagy permanens állomás, vagy amunkaterületre ideiglenesen kitelepítettbázisállomás biztosíthat, ami csökkentivagy akár szükségtelenné teszi a geodéziaiillesztőpontokat.Amennyiben a pontossági igényeknekmegfelel, a geodéziai illesztőpontok meglévőtérképi adatbázisokból is átvehetők.Ezt rendszerint csak olyan nagyméretarányúföldmérési alaptérképekbőlcélszerű „átemelni”, amelyek szabatos eredetifelméréssel készültek a hivatalos vetületirendszerben és az illesztőpontok valóbantérkép-terep azonosak. Ezt a módszertcsak megfelelő körültekintéssel, helyismeretbirtokában ajánlott alkalmazni.Kalibrációs pontméréshiperspektrális felvételekhezA kalibrációs pontok (felületek) helyénekelőzetes kiválasztása digitális ortofotón történt.A kalibrációs pontokat Székesfehérvárbelterületén jelöltük ki. A jelölést követőena helyszínek felkeresése, valamint a pontokgeodéziai bemérése történt meg. Végül amérések kiolvasását és koordináta-jegyzékekösszeállítását végeztük el.A pontok helyének kiválasztása soránügyelni kellett arra, hogy azok kitakarástólmentes, az égbolt felé nyitott helyre kerüljenek.A pontokat festéssel jelöltük meg aterepi előkészítés során. Minden pontrólhelyszínrajzi leírás készült, valamint a pontkörnyezetét fényképen is megörökítettük.A helykijelölés és a terepi méréseket időpontja2011. június 22. A pontok méréshezLeica 1200-as típusú GPS vevőt használtunkhálózatos RTK technológiával, tehátmár a terepen EOV síkkoordinátákat és Baltimagasságokat kaptunk. Ennek feltétele,hogy a helyszínen csatlakozzunk az internetre(mobilhálózaton keresztül), valamintaz Ntrip szerverre, ahonnan valósidejűkorrekciókat töltünk le, ezzel lehetővé tévea cm-es helymeghatározást. Másik feltétel,hogy a műszerbe telepítve legyen az ún. VI-TEL szoftver, amely alkalmas az ETRS89 ésa HD72 vonatkoztatási rendszerek közöttiautomatikus átszámításra.117

A mérés elvégzése során ügyelnünk kelletta pontszámok, valamint a GPS antenna magasságánakhelyes bevitelére. Összesen 23kalibrációs pontot mértünk meg. Később,a hiperspektrális felvételek készítésekor epontok (felületek) mérése történt spektrométersegítségével.A valósidejű mérések feldolgozása tulajdonképpenaz adatok kiolvasásából, a koordináta-jegyzékösszeállításából állt.Pontszám y x M Jelleg1 602789.75 205252.14 112.57 világos beton22 602809.94 205221.94 112.43 fehér kavics3 602838.81 205178.94 112.82 sötét betonN1 602860.38 205244.78 112.52 aszfaltN2 602837.63 205316.09 112.40 szürke térkő21 605314.06 204758.59 130.79 sötét aszfaltN3 605288.31 204754.75 130.43 világos aszfaltN4 605301.94 204705.09 130.15 világos aszfaltN5 601797.13 205906.81 110.23 zöld fűN6 601795.06 205916.98 110.32 sárga, kiégett fű7 601748.50 205889.70 110.24 sárgás murva8 601614.69 205949.56 111.75 fekete márvány9 601611.38 206044.23 111.18 bokros területN7 601640.13 205943.14 110.71 elénk zöld cserje10 600893.19 206728.44 108.68 világos aszfaltN8 600859.06 206721.38 108.61 világos betonN9 600789.31 206791.63 108.73 zöld fű12 600835.31 206818.19 108.52 világos, vörös salak13 600820.25 206984.70 109.39 élénkvörös salakN10 599852.50 206903.95 108.89 vörös térkőN11 599903.50 206934.88 109.04 vörös térkő23 602368.94 205345.70 109.44 szürke térkőN12 602374.13 205355.92 109.65 fekete márvány1. táblázat: Koordináta-jegyzék a kalibrációs felületek helyéről és jellegéről118

2. ábra: A kalibrációs felületek helyszíne 10000-es topográfiai háttér-térképenIllesztőpontmérés légifényképezéshezAz illesztőpontok helyének előzetes kiválasztásaM = 1:10000 méretarányú topográfiaitérképen történt. Az illesztőpontok Székesfehérvárkülterületén helyezkednek el, aGPS mérésekre 2011 agusztusában illetve akésőbbi igény jelentkezésekor került sor.A pontok helyének kiválasztása soránügyelni kellett arra, hogy az égbolt felé kitakarástólmentes, valamint védett helyre kerüljeneka pontok a hosszabb fennmaradásvégett. Állandósításkor először a pontjelethelyeztük el. Ehhez lefektettünk egy 50×50cm-es fekete fóliát, szeggel rögzítettük anégy sarkát. Ezt követően a fólia közepéreegy 20×20 cm-es fehér négyzetet festettünksablon segítségével. A pont a négyzet középpontja,a koordináta erre vonatkozik. Végülpedig a figyelemfelhívó jelek elhelyezésetörtént meg, ennek anyaga fehér fólia volt.Ezek rögzítését szintén szeggel végeztük.Az állandósítást követte a pontok geodéziaibemérése. A mérés az esetek nagy részébenhálózatos RTK technológiával, Leica 1200GNSS vevővel történt, mint ami jelen esetbena leggazdaságosabb módszer.Mivel Fehérvár külterületén, a fehérvárireferenciaállomás néhány kilométeres körzetébendolgoztunk a hálózatos koncepcióbeállításától függetlenül mindig az SZFVreferenciaállomáshoz képest kaptuk meg azETRS89 rendszerű koordinátákat. Az EOVkoordinátákat a VITEL szoftverrel számíttattuk,végül pedig összeállítottuk a mértpontok koordináta-jegyzékét.Néhány esetben igény merült fel továbbiillesztőpontokra, amit utófeldolgozásos,gyors statikus méréssel elégítettünk ki, afehérvári permanens állomást használvareferenciapontnak.119

3. ábra: Akna fedlapok, mint utólagos illesztőpontok mérése Maroshegyen Leica 1200 vevővel4. ábra: Légifénykép illesztőpontok Székesfehérvár külterületén120

Talajmintavételi helyek beméréseA talajmintavételi helyek előzetes kiválasztása1:10000 méretarányú topográfiaitérképen történt. Belterületi részeken 1pont/0.5 km2 sűrűségű, külterületi részeken1 pont/1 km2 sűrűségű mintavételi hálózatotterveztünk. Az így kiválasztott pontokhelyszíni felkeresése után megtörtént atalajmintavételezés, közben pedig a pontokgeodéziai bemérése.A mérésre 2011 júliusában került sor többnapon át került sor. Itt is elsősorban hálózatosRTK technológiát használtunk, denéhány esetben utófeldolgozásos statikusmérésre is sor került.5. ábra: LGO-képernyőkép a mért GPS-vektorokról és a pontok pontossági mérőszámairól(hibaellipszisek, magassági középhibák)A pontokat 001-től számoztuk, ezt az azonosítótkapta a talajminta is. Összesen 145db ilyen mintavételi helyet mértünk beGPS technológia segítségével. A feldolgozotttalajminták talajtani tulajdonságait,valamint a műszerből kiolvasott, hozzájuktartozó EOV koordinátákat Excel táblázatbaillesztettük.121

6. ábra: GPS-szel bemért talajmintavételi helyszínek Székesfehérváron122

Várositalajok vizsgálataa DunántúlonBIDLÓ András | HORVÁTH Adrienn | KÁMÁN OrsolyaNÉMETH Eszter | SZŰCS PéterNyugat-magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Környezet- és Földtudományi IntézetTermőhelyismerettani Intézeti Tanszék9400 Sopron, Bajcsy Zsilinszky. u. 4.E-mail: abidlo@emk.nyme.huAbstract: In the course of our investigationwe have analysed the physical and chemicalparameters of soils in Szombathely, Sopronand Székesfehérvár. The soil samples weretaken from 0-10 and 10-20 cm depth in eachcity within a standard network and also atindustrial territories. The results of the fieldand laboratory investigations have beenrepresented in a GIS system. We attemptedto draw a conclusion in connection with thecondition, contamination and history ofcontamination of soil. The results showedthat there is close connection between thesoil parameters and geological conditions.However, this connection shows a decreasein the centre of the city. The acidity andcalcic soils are determined fundamentallyby the parent material, but in the city centerthe acidity of soils were alkaline (by thegreatest number of point). The cause ofthis is the calcareous deposited debris. Theparticle size distribution of soils showedvarious appearances, but there was notpossible to discover the tendencies. In mostcases there was a high value of organicsubstance in the downtown area, partlydue to frequent grass fertilisation and soilspreading.BevezetésA városok elhelyezkedését és kialakulásátalapvetően befolyásolták a környezeti tényezők.Ezen tényezők mind a mai napighatnak a városok fejlődésére és életére.Ugyanakkor a város is hat a környezetére,így a kapcsolat kétoldalú. A városok alapvetőenátalakítják a környezetüket, amelyeredményeképpen sok város területén mamár nehezen ismerhetők fel a természetitényezők. A város és a környezet között folyamatosaz anyag, az energia, valamint azinformációáramlás. Ennek eredményeképpena városi környezet nagyban különbözika természeti környezettől, még a kisebb városokesetén is.A város és környezetének egymásra hatá-123

sáról viszonylag kevés vizsgálat van, ezértkutatásunk fő célja az volt, hogy három dunántúliváros (Sopron, Szombathely, Székesfehérvár)esetén mutassuk be, milyenantropogén hatások érték a környezetet,illetve a környezet miként hatott a városokfejlődésére. Kutatásaink során a városi talajokkalfoglalkoztunk, mivel ezek jól megőrzika természeti és az emberi hatásokat.A talajok igen jelentős szerepet töltenekbe az ökoszisztémában. Egyrészt életteretjelentenek a növények és az állatok számára,másrészt szabályozzák a víz, az energiaés az elemforgalmat, harmadrészt jelentőshasználati funkcióval bírnak a mező- és azerdőgazdálkodás számára, illetve megőrzikaz emberi múlt történelmi értékeit. A várositalajok esetén ezen funkciók nagy részeelveszik, vagy különböző mértékben sérül.Ennek eredményeképpen a környezet semképes betölteni eredeti szerepét. Ugyanakkormég csökkenő funkciók esetén is igenjelentős szerepe lehet a városi talajoknak,hiszen igen nagy mennyiségű vizet és egyébanyagot képesek magukba fogadni, illetvetárolni. Emiatt nagy jelentőségű a talajok tulajdonságainakismerete a városok esetén is.Munkánkban a három kiválasztott várostalaját próbáltuk meg jellemezni, különöstekintettel az abban bekövetkező változásokra.Irodalmi áttekintésAz antropogén városi talajok (antrophogenicurban soils) vagy urbán talajok (urban soils)kifejezés az 1970-es évektől vált használatossá,bár a városokban található talajok állapotárólmár a XIX. században is születettleírás. Az antropogén szó a görög ánthröpos( jelentése „férfi”) és -genés (ebben az öszszefüggésben„okozta”) utótag szóösszetételébőljött létre, míg az urbán megnevezés alatin urbanus ( jelentése „városi”) kifejezésbőlmaradt ránk az ókoriak bölcsességéből.A városi talaj szó jelentését már sokan sokféleképpenértelmezték, de abban mindenkutató egyetért, hogy ez a kifejezés nagyjábólannyit jelent, hogy urbanizáció, illetvenapjainkban inkább városi hatásokat viselőtalajról beszélhetünk. Ezek a városi talajokviselik a települések közigazgatási határainbelül a kereskedelem, a közlekedés, atermelés és a folyamatos emberi jelenléthatásait. Ezek közé a tevékenységek közénem sorolható be kifejezetten a mezőgazdaságiművelés, de a kevésbé „elurbánosodott”városainkban még jellemző a gazdálkodása közigazgatási határokon belül. (Ezért azilyen esetekben mintavételeink során leírójelleggel külvárosi városi talajoknak tekintettükaz ott található talajokat a művelésalá vont mintavételi területeken).Általában városi talajok közé sorolják mindazonvárosi vagy külvárosi talajokat, amelyekneka felső 50 cm vastag szintje nemmezőgazdasági, de az emberi tevékenységkövetkezményeképpen zavart, degradáltvagy átkevert jelleget ölt (BOCKHEIM1974). Azt viszont meg kell jegyeznünk,hogy a városi talajok rétege változó vastagságúés általában már 40-50 cm-es mélységalatt természetes eredetű talajokon helyezkednekel. Antropogén talajról (BILLWITZ– BREUSTE 1980) akkor beszélhetünk, haa természetes hatásoknál erőteljesebb mesterségesfolyamatok kerülnek túlsúlyba ésa talajok felépítése megváltozik (RUNGE1975). A városi környezetben található talajokrendszerint bolygatottak, taposottak,ezért a városok fejlődésének eredményeképpennagyon kevés helyen vizsgálhatunkeredeti talajszinteket. A nyomvonalas létesítményekhálózatának megjelenése, avárosi infrastruktúra, a lakókörnyezetekkialakulása mind-mind a talajok heterogenitásátidézte elő. A legtöbb településhelyén eredetileg mezőgazdasági termelésfolyt, amely részek a városok terjeszkedésesorán építési területté minősültek át, vagyismegkezdődött az antropogén tájátalakításegy újabb szakasza. A talajokra a magasszerves- és tápanyagtartalom továbbra is124

jellemző maradt és mindezek mellett törmelékekés vázalkotók nagy mennyiségbenjelentek meg (GÉCZI 1999). A közlekedéselterjedésével újabb hatások kapcsolódtakhozzá a már meglévőkhöz, mert a kipufogógáz-alkotókés a gépjárművekből származóegyéb hulladékok (folyadék és szilárd) elősegítettéka nehézfémek koncentrált akkumulációjáta nyomvonalas létesítményekközelében lévő feltalajokban. Azokban azországokban – ahol a mezőgazdasági és erdészetitevékenységeken kívül jelentős bányászatés ipari termelés is folyt – hamarészlelhető volt a táji adottságok megváltozása,a környezet gyors elszennyeződése,így a talaj, illetve a talajvíz-szennyezettségeis. A változó földhasználat, a szennyezettségnövekedése elősegítette, hogy a városi környezetegyre inkább a tudományos figyelemközéppontjába kerüljön, mindemellett pedigökológiai szempontból is vizsgálnunkkell a talajok anyag- és energiaáramlását.A városi ökológia számára a városi talajokismeretének jelentősége egyre növekszik.Ez elsősorban annak köszönhető, hogy akezdeti szennyezettséggel foglalkozó vizsgálódásokután felismerték a városi talajokváltozatos és összetett felépítettségét,majd ezen összetétel hatásmechanizmusát,melynek elején és végén is az ember áll.LEHMANN – STAHR (2007) nyomán érdemesáttekintenünk az antropogén várositalajokkal kapcsolatos ismeretek fejlődését.Az antropogén városi talajok legelső ismertemlítése Ferdinand SENFT (1847) talajtannalfoglalkozó tankönyvében található.A szerző említést tesz olyan talajokról, melyekvárosi, ipari vagy bányászati környezetbenfellelhetőek és a lerakódott veszélyesebbhulladékok miatt alacsonnyá válta termékenységük. Ezután majdnem 100évet kellett várni, míg az iparosodás fellendülésévelaz antropogén hatások növekedésemiatt új előtérbe kerültek a városbanés környékén jelentkező talajtani problémák.Egy város első részleges talajtani feltérképezéséta németországi Bottropban,Essentől nem messze valósították meg, aholkülönböző talajtípusokat különböztettekmeg a földhasználat szempontjai alapján(MÜCKENHAUSEN – MÜLLER 1951).TYURIN (1951) a moszkvai talajok humusztartalmánakvizsgálatára konkrét – mégma is használatban lévő – módszert mutatottbe. ZEMLYANITSKIY őt kiegészítveMoszkva városi talajait térképezte fel. Akülönböző jellemzőik alapján csoportosítottaőket, majd meghatározta fizikai és kémiaitulajdonságaikat (ZEMLYANITSKIY1963).Az 1970-es években számos német és amerikaikutató kezdi vizsgálni az antropogénvárosi talajokat, például BLUME (1975),BLUME – RUNGE (1978), MAECHLINGés munkatársai (1974), valamint FANNINGés munkatársai (1978). Természetesenmindenki a saját környezetében, városában,országában kezdte meg először a vizsgálatokat,de ekkor már kezdeményezések indulnaka nemzetközi együttműködések céljábólés a tapasztalatok cseréjéről.Az első nemzetközi szimpóziumot a várositalajokról Berlinben rendezték meg, melyetnagy érdeklődés övezett már akkor is. Elsősorbannémet kutatók mutatták be eredményeiket(BLUME – SCHLICHTING 1982),de több amerikai kutató is folytatott várositalaj vizsgálatokat. 1985-ben megrendezettkonferenciát követően jelent meg aMETRIA5 konferenciakötet, melyben részletesenkerültek bemutatásra a városi talajoklegfontosabb tulajdonságai és jellemzői.A szerző saját kutatásán keresztül készítettátfogó leírást a New York területén találhatóantropogén talajokról, melynek bár nemkonkrétan a városi talaj vizsgálatok ismertetésea cél, hanem a városban ültetett fákvárostervezési szempontból történő vizsgálata(CRAUL 1985). Ez a két tudománya kezdetektől fogva összekapcsolható, de avárostervezés sokáig nem vette figyelembeaz antropogén talajok ismeretének fontos-125

ságát, ezért lényeges, hogy külön fejezetetszántak ismertetésükre. International Societyof Soil Sciences Conference (1982)keretén belül Németországban BLUME vezetésévelrészletesen mutatják be a Berlinterületén található városi talajokat, majd akövetkező évben megalakul az „AKS” nevűvárosi talajok munkacsoport, ezen belül pediga német Talajtani Társaság, mely mozgatórugójalett a későbbi urbán talajokkalkapcsolatos tudományos eseményeknek. A90-es évektől az antropogén talajok vizsgálataezekben a talajszennyezések feltárásárakoncentrálódott és a talajtani módszerekkidolgozása került előtérbe. Mivel az urbanizációjelei már egyértelműen jelentkezteka városok területein található talajoktulajdonságaiban, sok publikáció született atémában és foglalkozott a városokba tömörülőnépesség átalakító hatásainak vizsgálatával.A városi talajok első osztályozásátBULLOCK és GREGORY szerzőpárosdolgozta ki 1991-ben, akik elsősorban avárosi talajok képződésével és fejlődésével,valamint a talajok horizontális és vertikálisváltozékonyságának vizsgálatávalfoglalkoztak (BULLOCK – GREGORYszerk. 1991). Néhány évvel később BAIZEmeghatározta az antropogén városi talajokkét típusát és annak legmagasabb taxonómiaiszintjét (BAIZE – GIRARD szerk.1995). Az évtized közepétől megjelentek avárosi talajok osztályozásával kapcsolatospublikációk, elsőként Németországban(FINNERN szerk. 1994), majd Franciaországban(BAIZE – GIRARD szerk. 1995)és Oroszországban (SHISHOV et al. 1997).1995-ben az USA-ban is kezdeményezik atalajok taxonómiájának elkészítését.1998-ban megalakul az International Unionof Soil Sciences ISSS – „Urbán talajok – Avárosi, ipari, közlekedési és bányászati területektalajai” munkacsoport (SUITMA),mely napjainkig tevékenykedik és segíti azurbán talajok tudományos megítélését. A2000. évben pedig sor került az első nemzetközikonferenciára a városi, ipari, közlekedésiés bányászati területek talajairól,melyre a németországi Essenben gyűltekössze az ezzel a tudományággal foglalkozókutatók (BURGHARDT – DORNAUF2000). A legutóbb pedig 2009 volt SUITMAkonferencia New Yorkban, ahol a városi,ipari, közlekedési, bányászati területekmellett a katonai területek talajainak vizsgálatávalbővítették az ismereteket.2006-ban a Word Reference Base (WRB)új kiadásában az antropogén városi talajokata talaj erőforrásokra vonatkozóan aTechnosols talajcsoporttal együtt tettékközzé. Szintén ebben az évben a 18. TalajtaniVilágkongresszuson Philadelphiában azantropogén talaj képezte az alapját számoskutatási témának. Az érdeklődés ezek utána városi talajok szerves anyagainak vizsgálatárairányult és több kutatás is elkezdtevizsgálni szén-dioxid-elnyelő szerepüket,miután POUYAT és munkatársai (2006)nagy mennyiségű szerves szenet találtak avizsgált lakóövezetek talajaiban.Az évek előrehaladtával fejlett országokmár kiterjedt ismeretekkel rendelkezneksaját országaik városi talajairól, de 2010-ben már felmerült a fejlődő országok – Kína,India – eddig kevésbé szennyezett, de a rohamosaniparosodó területek talajainak elszennyeződéseés pusztulása. A növekvőagglomerációval együtt tehát növekszik atalajszennyezettség, a városi talajokat érőhatások felerősödnek (MEUSER 2010).A hazai szakirodalomban kisszámú a tudományterületnekmegfelelő kutatómunka,habár a hazai kutatók előbb kezdtek el foglalkoznia témával. Így városaink közül Budapestrőlkészült egy közterületi nehézfémtartalomvizsgálat, mely során forgalmasutak mellől gyűjtött mintákban nagy menynyiségűPb-koncentrációt mutattak ki (KO-VÁCS – NYÁRI 1984). Az ország keleti felénDebrecenben játszóterekről, kiskertekből126

és út menti legelőkről származó talajmintákvizsgálatára került sor, a szerző főleg a közlekedésieredetű nehézfémtartalom menynyiségiösszefüggéseit vizsgálta, mely soránszintén kimutatható volt a magas ólomtartalomaz utak melletti legelők talajaiban(SZEGEDI 1999). Szegedről születtek mégírások a Lehmann-féle talajosztályozás szerint(PUSKÁS – FARSANG 2007, PUSKÁSet al. 2008), a vizsgálatok az emberi jelenléthatása miatt magas karbonát, de alacsonyszervesanyag-tartalmat, valamint növekvőpH értékeket és műtermék arányt mutattakki. A legtöbb kutatás során egyértelműenkiderült, hogy az ipari tevékenység és aközlekedés hatására nagy mennyiségbenfelhalmozódott elemek akadályozzák a természetesöntisztulási folyamatokat (SZE-GEDI 1999, FARSANG – PUSKÁS 2007).Természetföldrajzi jellemzésA városok elhelyezkedéseA vizsgált három város a Dunántúlonhelyezkedik el. Székesfehérvár a Nagyalföldhöztartozó Mezőföld, illetve a Dunántúli-középhegységheztartozó Vértes-Velencei-hegyvidék és Bakony-vidékföldrajzi középtáj határán fekszik (DÖ-VÉNYI szerk. 2010). A város nagy része aMezőföldhöz tartozó Közép-Mezőföld, aVelencei-medence és a Sárrét földrajzi kistájbanyúlik bele úgy, hogy mindegyiknekcsak kis részét érinti. Székesfehérvár északi-nyugati,a Bakony-vidékhez sorolhatórésze, a Keleti-Bakony földrajzi kistájbanyúlik be, a Vértes-Velencei-hegyvidékhezsorolandó része a Sörédi-hát és a Mór-árokdéli csücskéhez tartozik. A város határhelyzetemegmutatkozott az elvégzett vizsgálatainkeredményében is.Szombathely és Sopron város a Nyugat-magyarországiperemvidék földrajzi nagytájonhelyezkedik el (DÖVÉNYI szerk. 2010).Szombathely város nagyobb, keleti része aSopron-Vasi-síksághoz tartozó Gyöngyössíkföldrajzi kistájon található, míg a városnyugati része már az Alpokaljához sorolandóPinka-sík része. Sopron város egésze azAlpokaljához tartozik, ezen belül a Sopronihegység,a Fertőmelléki-dombsor és a Soproni-medenceföldrajzi kistájakhoz.Földtani jellemzésMagyarország területe az Alpok, a Kárpátokés a Dinaridák hegyláncai által körülvettKárpát-medencében helyezkedik el, amelyaz alpi hegységrendszernek egy viszonylagfiatal, de annál bonyolultabb földtani felépítésűhegyközi medencéje. A medencealjzatát alkotó idősebb kőzetek középhegységeinkterületén, valamint az Alpokaljánbukkannak felszínre. A medencét pedig fiatalabbüledékek töltik ki (BUDAI – KON-RÁD 2011).A vizsgált városok környékének geológiaifelépítése a magyarországi késő-paleozoos(350-250 millió év), mezozoos (251-65.5millió év) és kainozoos (65.5 millió év-ma)fejlődéstörténetbe illeszkedik bele. Az Alpokkiemelkedése és takarórendszereinekkialakulása nagyban hozzájárult a városokgeológiai felépítésének kialakulásában. Akiemelkedés a Neotethys-óceán fejlődéseés kréta végi (65.5 millió év) összezáródásasorán kezdődött meg és tart ma is. 34 millióévvel ezelőtt, az oligocénre létrejött azALCAPA-főegység (= afrikai eredetű, öszszetettfelépítésű litoszférablokk; az Alpok,a Kárpátok és a Pannon-medence kezdőbetűibőlképzett mozaikszó) (CSÁSZÁR2005). Az ALCAPA az Alpok takarórendszerénekkülönböző takaróegységeiből áll;ide tartozik a Kőszegi-hegységet alkotóPenninikum, valamint az ausztroalpi takarórendszerheztartozó metamorf aljzatúSoproni-hegység, a Kisalföld (1. ábra), valaminta Dunántúli-középhegység. Utóbbijellemzője, hogy a perm (300-251 millió év)127

szárazföldi törmelékes üledékei sekélytengerikarbonátokkal fogazódnak össze; míg amezozoikum (251-65.5 millió év) túlnyomórésze tengeri kifejlődésű, illetve a paleogén(65.5-23 millió év) során jelentős andezites(57–63% SiO 2-tartalmú vulkáni kőzet)vulkanizmus zajlott (BUDAI – KONRÁD2011). A Dunántúli-középhegységi-egységrésze Székesfehérvár is, mely kimondottanegy vulkáni centrum közelében helyezkedikel. A másik két vizsgált város geológiájáttekintve, Sopronét az alsó ausztroalpi takarók,míg Szombathelyét a Kőszegi-hegység,így a Penninikum és a felső ausztroalpi takarókhatározták meg.Sopron és környékeA Dunántúl ÉNy-i részének medencealjzatátaz ausztroalpi takarórendszer Magyarországterületére átnyúló részei alkotják.Ezek közül a legalsó szerkezeti helyzetű alsóausztroalpi takaró paleozoos (542-251 millióévvel ezelőtti), közepes mértékű átalakulástszenvedett, metamorf kőzetei a Soproni-hegységbenés környékén bukkannakfelszínre (FÜLÖP 1990). A hegység tömegéttöbbszörös metamorfózis hatására kialakultún. polimetamorf csillámpala (kristályospala, amelyben a csillámok mennyiségemeghaladja az 50%-ot, emellett sok kvarcottartalmaz (SZAKMÁNY 2008) és gneisz(magmás vagy üledékes eredetű kőzeteknagy területre kiterjedő metamorfózisasorán keletkező kőzet) alkotja (VöröshídiCsillámpala és Sopronbánfalvi Gneisz Formáció).A csillámpalák üledékes kőzetekbőlmetamorfizálódtak a variszkuszi hegységképződéssorán (416-300 millió év), míg apalás szerkezetű biotit–muszkovit (biotit:magnéziumot és vasat tartalmazó csillám,amely általában 1–2 mm-es, sötétbarna pikkelyekformájában jelenik meg; muszkovit:kálium- és alumíniumtartalmú csillám,jellegzetesen gyöngyházfényű, színtelen,szürke, barnás- vagy halványzöld, kitűnőenhasadó ásvány) gneisz, az ezekbe benyomultgránittest (savanyú összetételű (77%fölötti SiO 2-tartalmú) mélységi magmáskőzet (SZAKMÁNY 2008) átalakulásávalkeletkezett.1. ábra: A Soproni- és a Kőszegi-hegység, valamint a Kisalföldaljzatának földtani térképe a kainozoos képződmények (65.5millió évtől máig) elhagyásával (HAAS et al. 2010 nyomán).Jelmagyarázat: 1 – Penninikum; 2 – alsó ausztroalpi takaró;3 – felső ausztroalpi takaró. A szintvonalak a medencealjzatdomborzatát ábrázolják a tengerszint felett. A medencealjzatotalkotó képződmények felszíni elterjedését a fehér pontokjelzik. (BUDAI – KONRÁD 2011)Amfibolit (bázisos összetételű, közepesfokúmetamorf kőzet, lényeges elegyrészeia hornblende (>40%) és a plagioklász(anortittartalom általában >20%) (SZAK-MÁNY 2008) és leukofillit (kvarc–muszkovit pala; erősen palás metamorf kőzet,nagy mennyiségű muszkovitcsillámtólezüstösen csillogó, amely szerkezeti zónákbanvégbemenő tektonikus mozgások során,jellemzően gránitos kiinduló kőzetbőlkeletkezett) alárendelt mennyiségben, lencsékformájában, illetve bizonyos horizontokhozkötötten fordul elő, amelyek eredetianyaga bázisos (45–52% SiO 2-tartalmú)vulkanit lehetett. Az első metamorfóziskora 280-300 millió évvel ezelőttre tehető,de később – kb. 70-80 millió évvel ezelőtt –az alpi-hegységképződés során ismét metamorfhatás érte (BUDAI – KONRÁD 2011).128

2. ábra: Sopron és környékének földtani térképe és a területen megtalálható formációk (http://www.mafi.hu/hu/node/2079)A metamorf képződmények mellett a területenmiocén (23-5.3 millió év) formációktalálhatók meg (2. ábra). Ezek közül aBádeni Agyag Formáció (16.5-15 millió év)nyíltvízi medence kifejlődése, uralkodóanszürke, zöldesszürke agyaggal, agyagmárgávaljellemezhető. Gazdag, vékonyhéjúmolluszka és foraminifera faunában (CSÁ-SZÁR szerk. 1997).A késő-bádeni (~14 millió év) tengerszint-emelkedéssorán sekélytengerikarbonátrámpa jött létre, amelynek tagoltpartvidéke mentén magas diverzitásúélővilág telepedett meg. Ennek jellegzetesképződménye a Lajtai Mészkő, amelyigen gazdag ősmaradványokban, elsősorbankagylókban (Pecten- és Cardiumfélék),csigákban (Turritella, Corbula,Aporhais, Gibbula), valamint kis- ésnagyforaminiferákban (Heterostegina), tengerisünökben (Clypeaster), bryozoákbanés vörösalgákban („lithothamniumos mészkő”)(BUDAI – KONRÁD 2011).A Tinnyei Formáció (13-12.5 millió év)brakkvízi-partszegélyi kifejlődés, melybenkőzetalkotó mennyiségben vannak jelena molluszkák, tehát biogén, néhol ooidos,sárga mészkő, mészhomokkő, meszesmolluszkás homok. A Soproni-hegységbenelkülöníthető a bázisán lévő meszes kötőanyagúkonglomerátum, a felette lévő partikifejlődésű mészkő és mészhomok, valaminta delta fáciesű kavics, konglomerátumés mészkő (CSÁSZÁR szerk. 1997).Kisbéri Kavics Formáció (8-10 millió év)medenceperemi kifejlődés, melyben szürkekavicsos homok és homokos, jól polírozottgyöngykavics, kevés aleurit vagy agyagmárgásaleurit betelepülés jellemző (CSÁSZÁRszerk. 1997).Szombathely és környékeA 3. ábrán jól látható, hogy a környék aljzatáta felső ausztroalpi takaróba tartozó metamorfképződmények és az alóla tektonikusablakként kibukkanó Penninikum átalakultmezozoos (251-65.5 millió év közötti) képződményekbőlfelépülő sorozatai alkotják.A pennini sorozat eredetileg mélytengeriüledékekből és bázisos vulkanitokból állóösszletét több metamorf hatás érte az alpihegységképződés során, amelyek közül alegjelentősebb a kb. 65 millió évvel ezelőttimagas nyomású és alacsony hőmérsékletű,majd egy azt követő, 18-15 millió évvel ezelőttialacsony hőmérsékletű és nyomású129

zöldpalafáciesű (bázisos magmás kőzetekmetamorfózisa során keletkező klorit éspiroxén szilikátásvány-tartalmú kőzet) metamorfózis(BUDAI – KONRÁD 2011).A jura elején, kb. 200-175 millió évvel ezelőtta Tethys (~ 250 – 2.6 millió évig, azeurázsiai és az afrikai kontinens közöttK–Ny-i irányban húzódó, óriási méretűegyenlítői óceán, amelyet időszakonkéntmikrokontinensek szabdaltak fel kisebbóceánágakra) Ny-i részén az Atlanti-óceánfelnyílását megelőzően kialakult a keskenyPennini-óceán, melynek üledékeiből képződötta Kőszegi-hegységet is alkotó metamorfsorozat. Alul alsó-jura mélytengeriüledékekből származó kvarcfillit (agyagosüledékekből és kvarcból keletkezett, kisfokúátalakulást szenvedett, finomszemcsés,szürkés színű kristályos pala), fölötte triászmészkő- és dolomit-kavicsokból állómetakonglomerátum (uralkodóan kavicsokbólálló, enyhén átalakult törmelékesüledék cementált kőzete) betelepülésekettartalmazó mészfillit (márgából, mészmárgábólkeletkezett kisfokú átalakulástszenvedett, finomszemcsés, szürkés színűkristályos pala) mészfillit foglal helyet. Ametakonglomerátum a középső–felső-jurasekélytengeri márga és delta-fáciesű törmelékekmetamorfózisa során keletkezett.Ezekhez a tengeri üledékekhez bázisosvulkanitok társultak. A lávakőzetek mélységimagmatitokhoz kapcsolódtak, amelyeka Pennini-óceán késő-kréta szubdukciójasorán nagy nyomású metamorfózist szenvedtek.A Kőszegi-hegységen át, Szombathelyenis átfolyó Gyöngyös-patak ésArany-patak folyóvízi-deluviális üledékekformájában szállítja ezeket a képződményeketa területre (delúvium: hegylejtőketpusztító víz által lemosott és a hegylábakonfelhalmozott üledék, amelynek anyagakeverten, vagy zsinórosan rétegzett durvaés finom szemcséjű törmelékből áll). Aterületet jelenleg eolikus negyedidőszaki(a földtörténet 2.6 millió évtől napjainkigtartó szakasza, amely pleisztocénre és holocénretagolódik) barna vagy agyagos lösz(löszvályog, barna lösz, barna föld, „glaciálisvályog”) és felső pannon üledékek borítják(3. ábra). A barna lösz nagy mennyiségűcsapadék következtében részben kilúgozott,csekélyebb mésztartalmú, tömöttebb,barnássárga, sárgásbarna színű. Anyagánakegy része lejtőfolyamatokkal áttelepített 9 .A pannon üledékek közül a Tihanyi Formáció(~6 millió év) elterjedése jelentős aterületen, mely medenceperemi kifejlődés;szürke aleurit, molluszkás agyagmárgásaleurit és finomszemű homok. Bennehuminites és szenes agyag, ritkábban sárga,szürke és zöld tarkaagyag, valamint vékonylignit és dolomit rétegek jellemzőek (CSÁ-SZÁR szerk. 1997).3. ábra: Szombathely és környékének földtani térképe a területen jelenlévő képződményekkel(forrás: http://www.mafi.hu/hu/node/2079)130

Székesfehérvár és környékeSzékesfehérvár a Dunántúli-középhegységi-egységrésze, mely É-on is és DK-enis tektonikus vonalakkal határolt. A szerkezetiegység paleozoos és mezozoos képződményeiegy óriási méretű szinklinálist(gyűrődéses redő teknője, amelyben a kőzetrétegekbefelé, a redőtengely felé fiatalodnak)alkotnak, amelynek ÉK–DNy-iirányú tengelyzónájában találhatók a legfiatalabb( jura–alsó-kréta) összletek, mígattól a szárnyak felé, így Székesfehérvárterületén is egyre idősebb, a felső-triásztóla paleozoikumig nyomozható (228-542millió év) kőzettestek következnek (BUDAI– KONRÁD 2011) (4. ábra).Az ópaleozoos sorozat a variszkuszi orogénciklus során keletkezett. A rétegsor legidősebb(ordovícium (488-444 millió év) szilur(444-416 millió év)) szakaszát finomszemcséstengeri törmelékes üledékek alkotják,amelyek közé bázisos és savanyú (77%-nálnagyobb SiO 2-tartalmú) vulkanittestekékelődtek (CSÁSZÁR 2005). Az ópaleozoosképződmények alacsony fokú metamorfózistszenvedtek a kora karbonban (359-318 millió év). A rétegsor legidősebb részétaleurolitpala és agyagpala építi fel,kovapala és homokkő betelepülésekkel(Lovasi Agyagpala). A kora-ordovíciumikort acritarchák (a barázdás moszatokegyik csoportja), míg a szilurt graptolita-, afélgerinchúrosok törzsének a paleozoikumsorán virágzó, a karbonban kihalt osztálya,amelybe változatos alakú telepeket alkotólények tartoztak) és conodonta (a gerincesektörzsébe tartozó kihalt csoport, amelynekképviselőire mikroszkopikus méretű,fog- vagy fogsorszerű váz jellemző) maradványokőrzik (BUDAI – KONRÁD 2011).4. ábra: A Dunántúli-középhegység paleozoos és mezozoos képződményeinek kainozoikumtól mentestérképe, a főbb mezozoos szerkezetek feltüntetésével (FÜLÖP 1990 nyomán, módosítva). 1. boltozattengely;2. szinklinális-tengely; 3. Litéri-feltolódás. A sötét tónusú foltok a triász kőzetek felszínielterjedését mutatják. (BUDAI – KONRÁD 2011)9http://www.mafi.hu/static/microsites/kekkonyv/kk_2resz/kk_retegleiras.html131

A területet jellemző paleozoos képződmények:metariolit (enyhén átalakult, világostónusú, savanyú összetételű, szabadkvarcot is tartalmazó, vulkanikus kőzet);kvarcdiorit (57–63% SiO 2-tartalmú mélységimagmás kőzet); granitoidok (Si-gazdagkőzetek); agyagpala (fekete, szürke, zöldesszürke,vörösesszürke, agyagásványokbólátalakult szericitből (hintett-pikkelyesvagy vaskos-tömeges megjelenésű, kisméretűmuszkovit-csillámok sokasága) álló,kitűnően palás, selyemfényű kőzet (SZE-DERKÉNYI 2010); partközeli, normálissótartalmú, korallokkal jellemzett foltzátonyossekélytengeri kifejlődésű SzabadbatytyániMészkő Formáció.Az ópaleozoos rétegsorok regionális metamorfózisáteredményező variszkusziorogenezist előtéri és hegyközi süllyedékekkialakulása követte a késő-karbonban (318-299 millió év). A variszkuszi orogenezistkövetően a kéreg részleges olvadásávalgránitplutonok (mélységi magmás kőzettest)keletkeztek a karbon végétől(299 millió év) a perm korai szakaszáig(299-271 millió év). A területen több gránittest(savanyú összetételű, 77% fölöttiSiO 2-tartalmú mélységi magmás kőzet)ismert, amelyek közül a legnagyobb a Velencei-hegységterületén bukkan felszínre.A mészalkáli (mélységi magmás kőzetekösszetétel szerinti csoportja, melyben a Catartalmúaluminoszilikátok mennyiségemeghaladja vagy azonos a Na-, K-tartalmúalumino-szilikátokéval) összetételű gránitfő ásványos összetevője biotit, plagioklász,káliföldpát, és kvarc. A gránit kőzettest radiometrikuskora 270–290 millió év közéesik (BUDAI – KONRÁD 2011).A középső-permben (270-260 millió év)indult regionális süllyedési szakaszban a kivékonyodószárazföldi vörös üledékek feletta felső-permben (260-251 millió év) sekélytengerirétegsorok jelennek meg (FÜLÖP1990, BÉRCZI – JÁMBOR szerk. 1998). Aperm végén a terület tenger alá került éskarbonáthomok-dombokkal elrekesztett,viszonylag gazdag sekélytengeri élővilággaljellemzett lagúna jött létre, amelybenmészkő-dolomitos mészkő volt az uralkodókőzet. Ezzel egy időben vörös aleurolit ésevaporit (sókőzet) váltakozásából álló rétegsoris lerakódott a sekély tengert övezőkontinentális szebkha (sivatagi környezetbenlévő árapálysíkság (sekélytengeri lagúnák,tavak) környezete, amelyet túlsós időszakosvíz és sóüledékek kiválása jellemezterületén. DNY felé pedig vörös folyóvízirétegsor jellemző homokkő formájában.A triász (251-200 millió év) rétegsor mindenholpermi képződményekre települ. Atengeri kifejlődésű felső-perm dolomitraüledék-folytonosan települ az alsó-triászmészkő, míg a Velencei-tótól DNy-ra atengeri alsó-triász rétegek üledékhézaggaltelepülnek a szárazföldi perm sorozatra. Atriász összlet eredeti fedője mindenhol tengerikifejlődésű jura mészkő. A kora-triászelső felében létrejött sekély partmenti lagúnátiszapdombok választották el a belsőself lagúnától, amelyet ooiddombok szegélyezteka nyílt selfmedence felől. Az ooidosmészkő, mészmárga és kőzetlisztes márgaDNy felé mészmárgával fogazódik össze(ooid: erősen mozgatott tengervízből karbonátosvagy törmelékes központi szemcsérekémiai úton kivált kalcium-karbonátbólálló, koncentrikus felépítésű, 0,2–2 mm átmérőjűüledékszemcse). A középső-triászkorai szakaszában a karbonátrámpa fejlődésesekélytengeri karbonátpad kialakulásávalzárult, mely dolomitos kifejlődésselpárosult (HAAS 2004).A késő-triász korai szakaszában csapadékossávált az éghajlat, amelynek következtébena folyók jelentős mennyiségűtörmeléket szállítottak a távoli szárazfölditerületekről a fokozatosan feltöltődő tengermedencékbe.A medence területén a132

finomszemcsés törmelékes rétegsort aVeszprémi Márga képviseli, a medencékfeltöltődésével párhuzamosan az azokatkörnyékező karbonátplatformok (EdericsiFormáció: Edericsi Mészkő és SédvölgyiDolomit) folyamatosan épültek, majd a triászvégén fokozatosan előrenyomultak azegyre sekélyebbé váló medencék felé.A triász végére kialakult nagy kiterjedésűkarbonátplatform (nagy kiterjedésű sekélytengerrelborított, közel sík felszínűkarbonátos üledékképződési környezet) azAtlanti-óceán kezdődő felnyílását kísérőszerkezeti mozgások során fokozatosan feldarabolódotta jura időszak (200-145.5 millióév) elején (HAAS 2004).A kréta (145.5-65.5 millió év) közepén aDunántúli-középhegység alpi szerkezetalakulásánaktöbb lényeges szakasza zajlott.A kompressziós mozgások már az apti korszak(125-112 millió év) közepén kiemelkedéstés lepusztulást idéztek elő. Az ausztriaiorogén fázis (az alpi orogenezis egyikjelentős tektonikai fázisa, amely a krétaközepén (100 millió év) zajlott) kompreszsziósaktivitásának eredményeként az albai(112-100 millió év) során jöhetett létrea Dunántúli-középhegységi-egység szinklinálisszerkezete és az ezzel kapcsolatosgyűrődések, felboltozódások, pikkelyesszerkezetek, elsősorban a szárnyakon és atengelyzónában. Az albai–cenomán (112-94millió év) üledékciklust követő szerkezetalakulásiidőszak a pregosau orogén fázis (aPennini-óceán bezáródásához kapcsolódóalpi hegységképződési ciklus egyik jelentőstektonikai fázisa) során jelentős területekemelkedtek ki, és ezzel együtt jelentős mértékűlepusztulást is szenvedtek, különösena szinklinális szárnyain (BUDAI – KON-RÁD 2011).Az oligocén elején (34 millió év) a Dunántúli-középhegységterületének túlnyomórészén lepusztulás zajlott („infraoligocéndenudáció”), amelynek során az eocénrétegsor jelentős területen teljesen vagyrészben lepusztult (CSÁSZÁR 2005). Székesfehérvárés környékének földtanát ésképződményeit az 5. ábra mutatja.5. ábra: Székesfehérvár és környékének földtani térképe a területen jelenlévő képződményekkel (http://www.mafi.hu/hu/node/2079)133

A terület talajaiSzékesfehérvár és környékeA város területének talajviszonyait érdemeskistájanként tárgyalnunk. A Közép-Mezőföld legnagyobb részét mészlepedékescsernozjom alkotja. A löszös alapkőzetenképződött, vályog mechanikai összetételű,kedvező termékenységű talajokon elsősorbanmezőgazdasági termelés folyik, defoltokban erdőkkel is találkozhatunk. Kiskiterjedésben, mozaikos megjelenésbena löszön előfordulnak még barnaföldek éscsernozjom barna erdőtalajok is (DÖVÉ-NYI szerk. 2010). A Velencei-tó partján, aVelencei-medencében, a korábban említetttalajok mellett, a felszín közeli talajvíz hatására,réti talajok keletkeztek. Székesfehérvárnyugati szélén, a Sárrét kistájban, elsősorbanréti csernozjom talajok fordulnakelő. Ezen talajok képződésében, a felszín közelitalajvíz és a lágyszárú vegetáció játszottaa legnagyobb szerepet. Ott, ahol a talajvízmég közelebb van a felszínhez, megjelenneka réti talajok is.A város kis része, az észak-nyugati csücsketartozik a Móri-árok, illetve az északi részea Sörédi-hát földrajzi kistájba. Ezen területektalajai nagyban hasonlítanak a délirészekhez, így a lerakódott löszön, elsősorbanmészlepedékes csernozjom talajokkaltalálkozhattunk. Az eddigiektől eltérőalapkőzettel, savanyú kémhatású gránittal,találkozhatunk Székesfehérvár keleti felérebenyúló Velencei-hegységben. A savanyúalapkőzeten álló erdők hatására, főleg sekélytermőrétegű agyagbemosódásos barnaerdőtalajok alakultak ki. Ott, ahol a domborzativiszonyok vagy az emberi hatás nemtette lehetővé vastag termőréteg kialakulásátköves-sziklás váztalajok is előfordulnak.A löszös hegylábfelszín valamikor erdőkkelborított részein, barnaföldek képződtek.Szombathely és környékeSzombathely város nagy része, a jégkorszakivályoggal, agyagos vályoggal, löszös üledékkelfedett, kavicstakarójú Gyöngyös-síkonhelyezkedik el (DÖVÉNYI szerk. 2010). Aterületet valamikor erdő boríthatta, amelyhatására barna erdőtalajok uralkodnak atájban. A kistáj északi részén agyagbemosódásosbarna erdőtalajok, míg a löszös üledékenbarnaföldek képződtek. Mindkét talajmechanikai összetétele vályog, agyagos-vályog,és vízgazdálkodásukra a nagy vízraktározóés a jó víztartó képesség jellemző. AGyöngyös és Perint völgyében mészmentesnyers öntés talajok találhatók.A Pinka-sík kavicstakaróval fedett hegylábfelszínén,amelyre felső-pannon agyagos éshomokos üledék települt, szintén a vályogosszövetű, kedvező vízgazdálkodású agyag bemosódásosbarna erdőtalajok jellemzőek.Sopron és környékeSopron város talajainak képződését alapvetőenaz alapkőzet és a klimatikus adottságokhatározták meg. A Soproni-hegységmetamorf kőzetein, így gneiszen és a csillámpalánálló erdők alatt, elsősorban barnaerdőtalajok, erősen savanyú nem podzolosbarna erdőtalaj, podzolos barna erdőtalajés agyagbemosódásos barna erdőtalaj képződött.Az utóbbi kialakulásában gyakranszerepet játszott az ágyazati kőzetre rakódónéhány deciméter vastag lösztakaróis. Ott, ahol az agyag nagyobb mennyiségbenfordul elő a szelvényben és a felszínennem tud elfolyni a csapadék, megjelenneka pszeudoglejes barna erdőtalajok is. Erodáltdomboldalakon találkozhatunk kövessziklásváztalajokkal és ranker talajokkal is.Hasonló talajok jellemzik Brennbergbányakörnyékét, ahol az alapkőzetet a különfélekavicsos hordalékok adják, amelyben nagymennyiségben fordulnak elő metamorf kőzetmaradványokis.134

A Soproni-medencét elsősorban harmadidőszakiüledékek (bádeni agyag) borítják,amelyre az Ős-Ikva vastag kavicstakaróthordott, majd a jégkorszakok alatt löszös,vályogos üledék települt (DÖVÉNYI szerk.2010). A folyó mentén, a víz hatására, nyersöntés talajok és réti talajok alakultak ki,amelyek kedvező vízgazdálkodásúak, agyagos-vályogfizikai féleségűek és általábanmeszesek. A magasabb részeken, ahol a felszíntáltalában löszös üledék borítja, megjelenneka barna erdőtalajok, elsősorban azagyagbemosódásos barna erdőtalaj, amelyekvályog fizikai féleségű, jó vízgazdálkodásúés gyengén savanyú kémhatású.A Fertőmelléki-dombsoron a felszínen elsősorbanfiatal harmadidőszaki üledékekkel(lajta és szarmata mészkővel, homokkal,konglomerátummal és homokkővel)találkozhatunk, de több helyen megjelenikkisebb-nagyobb (gyakran csak néhány deciméter)vastagságban a lösz is. A terület nagyrészét egykor erdők borították és ezen erdőkalatt elsősorban kőzet-hatású talajok ésbarna erdőtalajok alakulhattak ki. A kőzethatásútalajok közül a tömör mészkövön kialakultrendzina talajokat kell megemlíteni,amelyek területi aránya 15-20%-os. A barnaerdőtalajokhoz tartozó agyagbemosódásosbarna erdőtalaj, illetve barnaföld területaránya80% körüli.Anyag és módszerVizsgálatainkat 2011 márciusában kezdtükmeg a talajminták begyűjtésével, elsőkéntSopronban, majd Szombathelyen, végülSzékesfehérváron. A terepi mintavétellelpárhuzamosan végeztük a laboratóriumbabeérkező minták előkészítését és elemzését.Terepi vizsgálatokA három városban ugyanazon eljárássalvégeztük a talajmintavételt. Egy ponthálózattalfedtük le a városok területét és enneksegítségével random bolyongásos mintavétellelkijelöltük a mintavételi pontok helyét.Az egyes gyűjtési pontokon két mélységből,a 0-10 cm-es feltalajból és az alatta fekvő10-20 cm-es mélységből vettünk talajmintát,mivel a városi környezeti tényezők talajragyakorolt hatása elsősorban ebben aviszonylag vékony rétegben figyelhető meg.Sopronban 104, Szombathelyen 88, Székesfehérváron144 pontról összesen, rendre208, 176, 288 db minta került begyűjtésre,így mindösszesen 672 talajminta laboratóriumivizsgálataiból származnak eredményeink.Minden mintavételi pontnál helyszíni leírástvégeztünk (6. ábra). Feljegyeztük agyűjtés idejét, a pont GPS-koordinátáit,tengerszint feletti magasságát, a lakókörzettípusát (külváros, belváros), a tájhasználatot(erdő, kiskert, szántó, mezőgazdaságiterület, szőlő, lakóövezet, közlekedési zóna,ipari övezet, patak-és vízpart, park, egyéb) ajellemző vegetációt, a gyepborítást (%-bankifejezve), a fedés típusát (gyep, avar, talajfelszín),a talaj eredetét (eredeti, terített).Az egyes talajminták esetén a helyszíni talajvizsgálatnakmegfelelő (BELLÉR 1997)paramétereket írtuk le: átmenet a két rétegközött (fokozatos, határozott, éles, nincs),Munsell-szín, humuszmennyiség (humuszmentes,gyengén-, közepesen-, erősenhumuszos), szerkezet (szemcsés, morzsás,rögös), tömődöttség (gyengén-, közepesen-,erősen tömődött, laza), gyökérzet menynyisége,fizikai féleség (homokos vályog,vályog, agyagos vályog, agyag, nehéz agyag),kiválás, vázszázalék, talajhiba.135

6. ábra: Talajmintavételi fotódokumentáció Sopron 25. mintavételi pont példájánLaboratóriumi vizsgálatokA begyűjtött talajminták laboratóriumivizsgálatát az irodalmakban leírt módon(BELLÉR 1997, STEFANOVITS et al.1999) végeztük, a következő paraméterekszerint: kémhatás (pH , pH H2), hidrolitosO KClsavanyúság (y1) és kicserélhető savanyúság(y2), szénsavas mésztartalom (CaCO 3%),Arany-féle kötöttségi szám (K A), szemcseeloszlás(I%, A%, Fh%, Dh%), humusztartalom(H%), összes nitrogéntartalom (N%),ammónium-laktát-ecetsav (AL) oldhatófoszfor- és káliumtartalom, kálium-klorid(KCl) oldható kalcium- és magnéziumtartalom,etilén-diamin-tetraecetsav (EDTA)és dietilén-triamin-pentaecetsav (DTPA)oldható réz, vas, mangán és cinktartalom.• Talajkémiai vizsgálatokA talaj kémhatásának meghatározásaA talajkémiai vizsgálatok közül elsőként avizes (pH H2O) és a kálium-kloridos (pH KCl)kémhatást határoztuk meg, melynek jellemzésérea hidrogénion koncentrációthasználtuk. A pH érték azt adja meg, hogyegy liter vízben mennyi hidrogénion van.A közömbös kémhatás (pH 6.5-7.5) esetén1 liter vízben 10-7 g hidrogén és ugyanenynyihidroxil ion van. Ha ennek a mennyiségneka negatív előjelű logaritmusát veszszük,akkor kapjuk meg a 7-es pH értéket.Amennyiben több a hidrogénion, a negatívelőjelű logaritmus miatt alacsonyabb lesz apH érték, ekkor a kémhatás savas (pH 6.5 >),ha kevesebb a hidrogénion, magasabb lesz apH érték, ebben az esetben a kémhatás lúgos(pH 7.5

tes helyen 24 óráig állni hagytuk (BELLÉR1997). A mérést elektromos pH-mérővel(WTW Multi 3420 SET C) végeztük, amelyeta gyári előírások szerint készítettünkelő. Végül a pH-kategóriáknak megfelelőenosztályoztuk a talajmintákat (1. táblázat).KémhatáskategóriájaErősen savanyúSavanyúGyengén savanyúSemlegesGyengén lúgosLúgosErősen lúgospH-érték4.5 pH alatt4.5 – 5.5 pH5.5 – 6.6 pH6.5 – 7.5 pH7.5 – 8.2 pH8.2 – 9.0 pH9.0 pH felett1. táblázat: A vizes pH szerinti kategóriákA talaj szénsavas mésztartalmánakmeghatározásaKalcium-karbonát jelenléte vagy hiánya,kilúgzása vagy felhalmozódása, mennyiségeés eloszlása a talajban fontos ismertetője atalajtípusnak. A talajok szénsavas mésztartalmánakmeghatározása azon alapul, hogyerős savak hatására a kalcium-karbonátbólszén-dioxid szabadul fel:CaCO 3+ 2HCl = CaCl 2+H 2O + CO 2A fejlődő CO 2mennyiségét kalciméterbenhatározzuk meg, és a gáz térfogatából kiszámítjuka CaCO 3mennyiségét. A talajokkalcium-karbonát tartalmát Scheibler-félekalciméterrel határoztuk meg. A kalciumkarbonátot10 %-os sósavval elbontottukés a fejlődő CO 2gáz térfogatát mértük. Eztnormál állapotra átszámítva számítottukki a talaj összes karbonát tartalmát, amitCaCO 3%-ban adtunk meg. A százalékos értékmegadja a talaj mésztartalmának minősítését(2. táblázat) (BELLÉR 1997).Minősítés CaCO3 %Nincs 0Nagyon kevés 0-1Kevés 1-3Közepes 3-5Sok 5-15Nagyon sok15 felett2. táblázat: Talajok mésztartalmának minősítéseA hidrolitos (y1)- és a kicserélhető savanyúság(y2) meghatározásaA talaj savanyúságának mennyiségi jellemzésérehasználatos e két érték. Hidrolitossavanyúságon értjük a talajnak azt a titrálhatósavanyúságát, melyet lúgosanhidrolizáló (pH=9.4) 0.5 mol/l-es kalciumacetátoldattal való összerázás után mérhetünk.A hidrolitos savanyúság mértéke50 g talajnak megfelelő szüredékre fogyott0.1 mol/l koncentrációjú NaOH-oldat, mlbenkifejezve, ha a talajt előzőleg 2.5-szeresmennyiségű kalcium-acetát-oldattal ráztukössze. Kicserélhető savanyúság a talajnakaz a titrálható savanyúsága, melyet semlegesendisszociáló 1 mol/l koncentrációjúkálium-klorid-oldattal való összerázás utánmérhetünk. Értéke 50 g talajnak megfelelőszüredékre fogyott 0.1 mol/l koncentrációjúNaOH-oldat, ml-ben kifejezve, ha atalajt előzőleg 2.5-szeres mennyiségű KCloldattalráztuk össze. A hidrolitos savanyúságmindig nagyobb, mint a kicserélhető savanyúság(y1>y2) (BELLÉR 1997).• Talajfizikai vizsgálatokA talaj szemcseösszetételének meghatározásaA szemcseösszetétel meghatározásához azAtterberg-féle nemzetközi szemcsefrakcióbeosztást használtuk (3. táblázat).137

Gyűjtőnév Szemcsefrakció neve A talajszemcsék Ø-je (mm)Váz kő, kavics, durva rész > 2.0FinomföldLeiszapolható rész3. táblázat: Az Atterberg-féle nemzetközi szemcsefrakció beosztásdurva homok (Dh)finom homok Fh)iszap, kőliszt (I)agyag (A)2.0 - 0.20.2 - 0.020.02 - 0.002< 0.002A 2 mm-nél nagyobb szemcséjű részeketszáraz szitálással különítjük el a talajszárításután. A 2 mm-nél kisebb szemcséket nedvesszitálással és vizes szuszpenzióban történőülepítéssel különítjük el. A finomabb szemcsefrakciókülepítéssel történő elválasztásaa szilárd részecskék ülepedésére vonatkozóStokes-féle törvényen alapszik.A többféle előkészítő eljárás közül, a hazaitalajtani gyakorlatban, a nemzetközi "A" eljárásmódosított változatát, a hidrogén-peroxidosroncsolást, vízfürdőn történő főzést(digerálás) és Na-hexametafoszfátos előkészítéstalkalmaztuk.A szemcseösszetétel vizsgálati eljárásokközül a Köhn-féle pipettás módszert alkalmaztuk,melynek lényege, hogy a homogéntalajszuszpenzió meghatározott mélységébőlaz ülepedési időket figyelembe vévepipetta segítségével mintát vettünk. Tömegállandóságigtörténő szárítás és tömegmérésután az iszap (I) és az agyag (A) frakciókarányát számítottuk. A durva homok(Dh) mennyiségének meghatározásáhoza talajszuszpenziót 0.2 mm lyukátmérőjűszitára vittük és átmostuk. A szitán fennmaradtrészt tömegállandóságig szárítottuk,tömegét megmértük, százalékos megoszlásátszámítottuk. A finomhomok (Fh)frakció mennyiségét számítás útján kaptukmeg. Az I%+A% összegéből értelmezett leiszapolhatórész vagy az Arany-féle kötöttségszám alapján meghatározható az egyestalajminták fizikai félesége (4. táblázat).TextúracsoportLeiszapolhatórész( 80 > 604. táblázat: A talajfizikai jellemzők határértékei(STEFANOVITS et al. 1999)A talaj Arany-féle kötöttségi számánakmeghatározásaAz Arany féle kötöttségi szám kifejezi (K A)azt a 100 g légszáraz talajra vonatkoztatottvízmennyiséget, amelyet a talaj a képlékenységés hígfolyósság határán tartalmaz. Értékeelsősorban a talaj eliszapolható frakciójának(I+A) mennyiségétől függ. A kötöttségi számmeghatározására műanyag tálba mértünktáramérlegen 100 g légszáraz finomföldet,majd bürettából állandó kevergetés közbendesztillált vizet adagoltunk rá mindaddig,amíg teljesen át nem nedvesedett a talajpép,egyneművé, csomómentessé vált és adta azun. fonalpróbát (BELLÉR 1997).138

Értékelés: K A= 100 V m , aholVma fogyott víz térfogata ml-bena bemért talaj tömege g-ban.A talaj tápelem-tartalmának meghatározásaA talaj humusztartalmának meghatározásaA talajok humusztartalmának meghatározásáraa FAO módszert alkalmaztuk, melynekmenete a következő: a talaj szervesanyag-tartalmátólfüggően 0.5-5 g, 0.5 mmlyukméretű szitán átszitált talajt mértünk250 ml-es Erlenmeyer lombikba, majd 20ml 1 mol/l koncentrációjú kálium-bikromát(K 2Cr 2O 7)-oldatot pipettáztunk rá. Állandórázogatás mellett hozzáadtunk 20 ml töménykénsavat (H 2SO 4), egy kis üvegtölcsérttettünk a lombik nyakába és forró vízfürdőn3 órán át melegítettük. Kihűlés után 100ml desztillált vizet adtunk hozzá, majd 250ml-es mérőlombikba mostuk át, desztilláltvízzel jelig töltöttük, felráztuk és 1 éjszakátállni hagytuk. A felső tiszta folyadékból 50ml-t 250 ml-es Erlenmeyer lombikba pipettáztunk,majd 50 ml desztillált vizet és 2 mltömény foszforsavat adtunk hozzá. 2 cseppdifenil-amin-szulfonsav indikátor jelenlétében,0.2 mol/l koncentrációjú Mohr-só(Fe(NH 4) 2(SO 4) 2•H 2O) oldattal megtitráltuk.A titrálásokat követően azonnal meghatároztuka Mohr-só oldat hatóértékét. 20 ml 1mol/l koncentrációjú K 2Cr 2O 7-oldatot mérőlombikban250 ml-re hígítottunk. Ebből50 ml-t egy 250 ml-es Erlenmeyer lombikbapipettáztunk. 30 ml hígított kénsav-oldatot,20 ml vizet, 2 ml foszforsav oldatot és 2 cseppdifenil-amin-szulfonsav indikátort adtunkhozzá és Mohr-só oldattal megtitráltuk. A redukálódottK 2Cr 2O 7-oldat térfogata és az oxidáltszerves anyag tömege közötti összefüggésmegállapítása céljából 80°C-on két óránkeresztül szárított dinátrium-etiléndiamintetraacetát-bólanalitikai mérlegen 25-125mg között változó mennyiségeket mértünkbe 250 ml-es Erlenmeyer lombikokba és atalajmintához hasonló módon oxidáltuk,majd meghatároztuk a redukálódott K 2Cr 2O 7mennyiségét. Ezután kalibrációs diagramotkészítettünk, amelyben szerves szén tömeg(mg) függvényében ábrázoltuk a szervesanyag oxidálására elhasználódott K 2Cr 2O 7-oldat térfogatát (ml).A kalibrációs diagram segítségével meghatároztuka talaj szerves szén tartalmát,amiből – figyelembe véve, hogy a humuszátlagos szén tartalma 58% – kiszámítottuk ahumusztartalmat (BELLÉR 1997).A talaj nitrogéntartalmának meghatározásaA nitrogéntartalom meghatározásátKjeldahl-módszerrel végeztük. E vizsgálatimódszernél a talaj szerves anyagának roncsolásaforró, tömény kénsavval történik,mely során a szerves anyag szén-dioxiddáés vízzé, nitrogéntartalma pedig ammóniáváalakul. Roncsolás után az oldatotmeglúgosítva, annak ammónia tartalmafelszabadul, amit vízgőzdesztillációvallepároltunk, bórsavban elnyelettük és keverékindikátorjelenlétében 0,1 mol/l-esHCl-oldattal megtitráltuk. Azonos módontalaj nélküli vakpróbát is végeztünk. A nitrogéntartalmat számítás után %-ban adtukmeg (5. táblázat). A talajminta roncsolásaBÜCHI, B-426 feltáróban történt. Avízgőzdesztillációhoz a BÜCHI B-323-jelűdesztillálót használtuk (BELLÉR 1997).Minősítés Összes N%Nitrogénben igen szegény 0.05 >Nitrogénben gyengén ellátott 0.05 - 0.10Nitrogénben közepesen ellátott 0.10 - 0.25Nitrogénben jól ellátott 0.25

ammónium-laktát (AL) oldott talajkivonatból.Első lépésként 5 g légszáraz talajmintáttáramérlegen 250 ml-es rázólombikbamértünk. Pipettával hozzáadtunk100 ml higított AL-oldatot és 2 óráig rázattuk,majd foszfor- és kálium-mentes szűrőpapíronleszűrtük. A mérés előtt kalibrálóoldatokat készítettünk 1 mg/ml P 2O 5törzsoldatból.A szűrletből és a kalibráló-oldatból 10ml-t adagoltunk Erlenmeyer lombikokba,adtunk hozzá 15 ml kénsavas ammóniummolibdenátoldatot és 1 ml aszkorbinsavasón-klorid oldatot. 30 perc után mértük akékszínű komplex fényelnyelő képességét660 nm hullámhosszúságú fényben spektrofotométerrel.Kalibrációs görbe segítségévelmeghatároztuk a talajminták ALoldhatófoszfortartalmát (6. táblázat).OldhatófoszfortartalomAgyagostalajokVályogtalajokLazahomoktalajokIgen kevés 2 > 3 > 5 >Kevés 3-5 4-7 6-10Mérsékelten6-8 8-12 11-16közepesJó közepes 9-12 13-18 17-25Sok 13-18 19-25 26-35Igen sok 19 < 26 < 36 7 > 10 >Kevés 6-10 8-12 11-16Mérsékelten 11-15 13-18 17-23közepesJó közepes 16-20 19-24 24-29Sok 21-25 25-30 30-35Igen sok 26 < 31 < 36

gépen 2 órán át rázattuk, majd leszűrtük. Ebbőltörtént a mérés atomabszorpciós spektrofotométerrel.A készülék kalibrációjáhozelemenként standardsorok elkészítése szükséges.A vastartalmat 372 nm-es, a mangántartalmat403.1 nm-es, réztartalmat 324.7nm-es és a cinktartalmat 213.9 nm-es hullámhosszúságúfényben határoztuk meg. Azértékeket mg/kg-os mértékegységben adtukmeg (BELLÉR 1997, JUHÁSZ szerk. 2006).Adatfeldolgozás és kiértékelésA helyszíni- és a laboratóriumi vizsgálatokeredményét egy EXCEL file-ban rögzítettük,majd ez alapján végeztük el az adatokértékelését. A terepi és a laboratóriumivizsgálatok eredményeit DigiterraMap(3.11.3.31) térinformatikai szoftver segítségévela mintavételi pontokhoz illesztveponttérképen ábrázoltuk. Ezt követően háromszögelésesleképezéssel hálót hoztunklétre a ponttérkép alapján minden talajparaméterrevonatkozóan. Mivel adatainkpontszerűek és a városokban egy-egy paraméterakár kis távolságon belül is jelentősenváltozhat, a létrehozott tematikus térképeknem minden esetben fejezik ki pontosan azadott tulajdonság változását, de jól jelzik alegfontosabb tendenciákat. A tulajdonságokváltozásának érzékeltetésére a tematikustérképeken a mért értékeket is ábrázoltuk.A tematikus térképek, valamint helyszíni éslaboratóriumi vizsgálatok alapján megpróbáltunkkövetkeztetéseket levonni a talajokállapotára, szennyezettségére és annakokaira vonatkozóan. Amennyiben szakmailagindokolt volt az elemzést STATISTICAprogramcsomaggal végzett statisztikai értékelésselegészítettük ki.EredményekSzékesfehérvárTájhasználati szempontból a mintavételipontok közel egynegyede (26%) mezőgazdaságiterülethez, másik egynegyede pediglakóövezeti zónához (28%) köthető (7. ábra).7. ábra: A mintavételi pontok tájhasználat szerinti megoszlásaKémhatásA tájhasználati kategóriák szerint csoportosítvalátható, hogy a feltalaj mintái alacsonyabbkémhatásúak az alsó szint mintáihozképest (8. ábra), melynek oka az,hogy a kilúgzás fentről lefelé hat. A vizespH-vizsgálatok alapján a felső szintben (0-10 cm) a talajminták 85%-a a mérsékeltenlúgos, 7%-a a semleges, másik 7%-a lúgosés 1%-a a savanyú kategóriába sorolható(9. ábra). Az alsó szintben a talajminták79%-a sorolható a mérsékelten lúgos tartományba.A savanyú kémhatású talajmintáka Velencei-hegység délnyugati felénfekvő erdők talajából származnak. Ennekoka kettős, egyrészt ezen a részen benyúlika város területébe a savanyú, gránit alapkőzetűVelencei-hegység, másrészt az erdőkalatt jobban érvényesülnek a kilúgzásifolyamatok, amelyek a talaj savanyodásáteredményezhetik. A talajminták döntőenmérsékelten lúgos pH-ja a mésztartalmúalapkőzetre és a lágyszárú vegetáció alattigyengébb kilúgzásra vezethetőek vissza.Igen szoros volt az összefüggés az egyes rétegekbenmért kémhatás között (10. ábra),ami azt mutatja, hogy a mintavételi pontoknagy részén a természetes talajfejlődési folyamatokérvényesülnek.141

8. ábra: A talajminták kémhatásának átlaga a két szintben atájhasználati kategóriák szerint1%-ban alacsony kalcium-karbonát tartalom,valamint 1%-ban nem találtunk meszet.Az eloszlási diagramból is jól látható,hogy kevés mészmentes minta volt. Azalsó szint mésztartalma hasonló megoszlástmutatott (11. ábra). A kevés és nagyonkevés mésztartalom – a pH-hoz hasonlóan– szintén a Velencei-hegység előterébengyűjtött erdei talajból származik (12. ábra).A minták magas mésztartalma a jelentőskalcium-karbonáttal rendelkező elsősorbanlösz, illetve egyéb üledék alapkőzetrevezethető vissza. A klimatikus adottságoknakmegfelelően viszonylag kisméretű a területena kilúgzás, így a mész nem vándoroltle a mélyebb talajrétegekbe (13. ábra).9. ábra: Vizes pH-vizsgálati értékek térbeli megoszlása a felsőszintben (0-10 cm)11. ábra: A minták szénsavas mésztartalma a 0-10 cm-esrétegben10. ábra: Összefüggés a 0-10 és a 10-20 cm közötti mintákbólmért vizes pH értékek közöttSzénsavas mésztartalomA talajminták mésztartalmának vizsgálataalapján megállapítható, hogy 43%-ban igenmagas, 49%-ban pedig magas a kalciumkarbonáttartalom értéke a felső szintben.A talajminták mindössze 6%-ban közepes,12. ábra: A mésztartalom térbeli megoszlása az alsó szintben(10-20 cm)142

13. ábra: Szénsavas mésztartalom átlaga a két szintben atájhasználati kategóriák szerintFizikai féleségAz Arany-féle kötöttségi vizsgálatok alapjána talajminták nagy részének fizikai féleségevályog (31%), agyagos vályog (24%)és homokos vályog (23%) a felső szintben(14. ábra). Kisebb arányban agyag (13%),nehéz agyag (6%) és homok (3%). Az alsószint mintáinak fizikai félesége a következő:vályog 33%, homokos vályog 26%, agyagosvályog 22%, homok 13%, agyag 5% és durvahomok 1%. A talajok fizikai féleségénekmegoszlása heterogén képet mutat a városterületén, mely visszavezethető a különbözőfizikai féleségű talajok leterítésére.Az Arany-féle kötöttségi érték a felső talajszintbenvalamennyi tájhasználati kategóriábanmagasabb volt az alsó szint értékeihezképest (15. ábra).14. ábra: A fizikai féleség térbeli megoszlása az a felső szintben(0-10 cm)15. ábra: A fizikai féleség átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerint16. ábra: Összefüggés az Arany-féle kötöttség és a Kuron-félehigroszkóposság értékei közöttA talajmintákból végzett többi fizikai vizsgálat(Kuron-féle higroszkóposság, illetveszemcseeloszlási vizsgálat), hasonló eredménytmutatott. A szakmai elvárásoknakmegfelelően szoros kapcsolat volt az egyesvizsgálatok eredménye között (16. ábra).HumusztartalomA alsó és felső szint talajmintái döntően ahumuszban szegény és mérsékelten humuszoskategóriába tartoznak. Érdemesmegjegyezni, hogy a magasabb humuszosértékek legtöbbje a városban és környékénvolt megtalálható, valamint a mezőgazdaságiterületek talajainak humusztartalmadöntően a kevés és a mérsékelten humuszos(17. ábra). A felső talajszint mintáiban mérthumusztartalom minden tájhasználati kategóriábanmagasabbnak bizonyult az alsószintben mért értékekhez képest (18. ábra).143

17. ábra: Humusztartalom térbeli megoszlása az alsó szintben(10-20 cm)19. ábra: Az összes nitrogéntartalom térbeli megoszlása a felsőszintben (0-10 cm)18. ábra: A humusztartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintNitrogéntartalomAz összes nitrogéntartalmi vizsgálatokeredményei azt mutatják, hogy mindkétszintből gyűjtött talajminták közepesen ésjól ellátottak nitrogénnel. A jó ellátottságoka valószínűleg a mezőgazdasági területekenalkalmazott műtrágya használat, avárosban pedig az antropogén befolyás. Alacsonyértéket mértünk a várostól délkeletre,műút mentén (19. ábra). A 20. ábrán jóllátható, hogy a felső talajszintben mindentájhasználati kategóriában magasabb voltaz összes nitrogén értéke az alsó szinthezképest. Szoros összefüggés van a talajok humusz-és nitrogéntartalma között (21. ábra).20. ábra. Az összes nitrogéntartalom átlaga a két szintben atájhasználati kategóriák szerint21. ábra. Összefüggés a talajok humusz- és nitrogéntartalmaközött a 10-20 cm-es rétegben144

FoszfortartalomAz ammónium-laktát-ecetsav oldhatófoszfor-vizsgálatok eredményei alapján atalajminták kétharmada több mint 36 mgfoszfor-pentoxidot (P 2O 5) tartalmazott 100gramm talajban, amely a nagyon sok kategóriánakfelel meg (22. ábra). Néhány esetbenkiugróan nagy értéket mértünk. Nagyon alacsonyértékeket mértünk a Velencei-hegységnyugati szélén, míg a mezőgazdaságiterületeken döntően nagyon magas értékeket(23. ábra), mely valószínűleg a foszfortrágyázásbólszármazik. A felső talajszintfoszfor koncentrációja a legtöbb tájhasználatikategóriában magasabb az alsó szintbenmért értékeknél (24. ábra), aminek oka az,hogy a talajban foszfor nagy része a humuszbangazdag rétegekben található.24. ábra: A foszfortartalom (P 2O 5) átlaga a két szintben atájhasználati kategóriák szerintKáliumtartalomAz ammónium-laktát-ecetsav oldható káliumtartalmieredmények szerint a felső talajszintmintáinak 28%-a nagyok sok, 20%-asok, 16%-a jó közepes, 19%-a mérsékeltenközepes, 13%-a kevés és 3%-a nagyon kevéskáliumot tartalmaz. Az alsó szintben a talajminták19%-a a nagyon sok, 10%-a a sok,17%-a a jó közepes, 17%-a a mérsékelten közepes,23%-a a kevés és 14%-a a nagyon kevéskategóriába tartozik. Mindkét talajszintbena legnagyobb kálium-értéket a Börgöndiutcában mértük (25. ábra). Az eredményekalapján egyértelműen megállapítható, hogya felső talajszint mintáiban minden tájhasználatikategóriában magasabb a kálium értékeaz alsó szinthez képest (26. ábra).22. ábra: A talajminták foszfortartalma a 0-10 cm-es rétegben25. ábra: Káliumtartalom (K 2O) térbeli megoszlása az alsószintben (10-20 cm)23. ábra: Foszfortartalom (P 2O 5) térbeli megoszlása a felsőszintben (0-10 cm)145

26. ábra: A káliumtartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintKalciumtartalomA KCl-oldható kalciumtartalom értékek0.34 és 5.75 g/kg közöttiek voltak. A talajbana kalcium ásványok alkotórészeként,abszorbeált formában a kolloidok felületénés a talajoldatban fordul elő. A növényekszámára csak a talajoldatban előforduló ésrészben az abszorbeált kalcium a felvehető,ami gyakran nincs szoros kapcsolatban atalajban található karbonát ásványok menynyiségével(27. ábra). A legmagasabb kalciumértékeket a Téglagyári- és Horgásztómellett mértük. (28. ábra) A feltalajbanmért kalcium-értékek kis mértékben magasabbnakbizonyultak az alsó szintben mértértékeknél (29. ábra).27. ábra: Összefüggés a talaj szénsavas mész- és KCl-oldhatókalciumtartalma között a 0-10 cm-es rétegben28. ábra: Kalciumtartalom térbeli megoszlása a felső talajszintben(0-10 cm)29. ábra: A kalciumtartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintMagnéziumtartalomA talaj KCl-oldható magnézium tartalmiértékei döntően 0.1-0.4 g/kg között voltakmindkét szintben. A külvárosi területekenmagasabb, a mezőgazdasági területekenalacsonyabb koncentrációkat mértünk (30.ábra). A legmagasabb magnézium értéketSeregélyesi utcában mutattuk ki mindkétszintben. A feltalajban mért magnéziumértékekkis mértékben magasabbak az alsószintben mért értékeknél. A patak- és vízpartoknálmagasabb koncentrációkat mértünka többi tájhasználati kategóriákhozképest (31. ábra).146

30. ábra: A magnéziumtartalom térbeli megoszlása az alsótalajszintben (10-20 cm)32. ábra: A talaj EDTA/DTPA oldható vastartalma a 0-10cm-es rétegben31. ábra: A magnéziumtartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintVastartalomAz EDTA/DTPA oldható vas-értékeket 0.8és 422.7 mg Fe/kg közöttiek voltak. Ugyanakkoraz értékek nagy része a 0-100 mg Fe/kg talaj kategóriába esett, csak néhány kiugróesetben találkoztunk ennél nagyobbértékkel (32. ábra). Utóbbiak oka lehet atalaj szennyeződése is. A legmagasabb vasértéket a várostól északkeletre fekvő Csalai-erdőbenmértük. Az erdei mintákbanmért vas-értékek ásványi eredetűek, melykapcsolatban áll a mérsékelten savanyúkémhatással (33. ábra). A vas és mangán-értékekerős korrelációt mutatnak. A vastartalmiértékek nagyságrendekkel nagyobbértékeket mutatnak az erdei mintákban atöbbi tájhasználati kategóriákhoz képestmindkét talajszintben (34. ábra).33. ábra: A vastartalom térbeli megoszlása a felső talajszintben(0-10 cm)34. ábra: A vastartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintMangántartalomA talaj EDTA/DTPA oldható mangántartalma3.9 és 253.3 mg Mn/kg közöttinek bizonyult.A mérések többsége 40 mg/kg alattimangántartalmat mutatott. A legmagasabbmangán értéket a várostól északkeletre fek-147

vő Csalai-erdőben mértük (35. ábra). Megjegyezzük,hogy a két vizsgált szint mangántartalmiértékei között a legtöbb esetbenviszonylag szoros kapcsolat volt, így a kiugróértékeknek talajtani okai voltak (36. ábra).Az erdei mintákban mért mangán-tartalomásványi eredetű, mely kapcsolatban áll azerdei élőhelyen mért mérsékelten savanyúkémhatással. A vas és mangán-értékek erőskorrelációt mutatnak. A vastartalmi értékekhezhasonlóan a mangánértékek nagyságrendekkelnagyobb értékeket mutat azerdei mintákban a többi tájhasználati kategóriákhozképest (37. ábra).37. ábra: A mangántartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintRéztartalomA talajok EDTA/DTPA oldható réztartalmiértékekeit 0.51 és 174.02 mg Cu/kg közöttmértük. A mért értékek legnagyobb része a0.51 és 50 mg Cu/kg közötti tartománybanvolt (38. ábra). Legmagasabb mért értékekaz ipari zónához köthetőek. Kiugró értéketa Máriavölgy utcában, főút mentén mértük.A 39. és a 40. ábra alapján megállapíthatóhogy a legmagasabb réz-értékeket az ipariövezet talajmintáiban mértük mindkéttalajszintben, ezt pedig a lakóövezeti zónábanmért értékek követik. A legtöbb vizsgáltpontban a két réteg réztartalmi értékei szoroskapcsolatban voltak egymással.35. ábra: Összefüggés a talaj két rétegének EDTA/DTPAoldható mangántartalma között38. ábra: Talajok EDTA/DTPA oldható réztartalma a 0-10cm-es rétegben36. ábra: A mangántartalom térbeli megoszlása az alsó szintben(10-20 cm)148

39. ábra: A réztartalom térbeli megoszlása az alsó talajszintben(10-20 cm)41. ábra: Összefüggés a talaj cinktartalma között a két vizsgáltrétegben40. ábra: A réztartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerintCinktartalomA talajok EDTA/DTPA oldható cinktartalma0.42 és 311.22 mg Zn/kg talaj között volt.A legtöbb mért értéke 30 mg Zn/kg talajalatti érték volt. Kiugró cink-értéket mértünkSzárazrét városrész ipari zónájábanvasúti pálya mentén, ahol vasöntöde és olajtárolóegységek találhatóak a közelben. Magascink értékeket főleg városi utak menténmértük. A két vizsgált réteg cinktartalmaközött szoros összefüggés volt (41. ábra).A 42. és a 43. ábra alapján megállapíthatóhogy a legmagasabb cink-értékek az ipariövezet talajmintáiban mértük mindkét talajszintben.Ezt követi a lakóövezeti és közlekedésizóna, bár az értékek jóval elmaradnakaz ipari övezetben mérttől.42. ábra: A cinktartalom megoszlása a felső szintben (0-10 cm)43. ábra: A cinktartalom átlaga a két szintben a tájhasználatikategóriák szerint149

SzombathelyA talajminták tájhasználat szerint legnagyobbarányban lakóövezeti (20%), közlekedésizónából (23%) és víz- és patakpartról(23%) származnak (44. ábra).45 ábra: Talajminták kémhatása a 0-10 cm-es rétegben46. ábra: A vizes pH értékek térbeli eloszlása 10-20 cm talajmélységben44. ábra: A mintavételi pontok tájhasználat szerinti megoszlásaKémhatásA vizsgált talajminták alapján a város talajainakkémhatása – mindkét szintet figyelembevéve – 4.3 és 8.0 közötti értékeketmutatott, a legtöbb minta értéke a semlegeskémhatású tartományba esett (45. ábra). Akét szint pH-értékei között nagy eltéréseketnem tapasztaltunk (46. ábra), azonban megállapíthatóvolt, hogy a város belterületétőlkifelé haladva a pH-értékek alacsonyabbak,gyengén savanyúak – savanyúak (főként aváros DNY-i oldalán). A belvárosból és környezetébőlszármazó minták gyengén lúgosak(47. ábra), mely a mésztartalmú lerakotttörmelékekre vezethető vissza.47. ábra: A talajminták kémhatásának átlaga a tájhasználatikategóriák szerintSzénsavas mésztartalomA begyűjtött talajmintáknak majdnem felenem tartalmazott szénsavas meszet a vizsgálatokszerint. Meszesebb talajok – a pHeredményektendenciáját követve – főkénta belváros területén fordulnak elő (48. ábra)ott, ahol a kémhatás 7,0 feletti értéket mutatott.A tájhasználati kategóriákat tekintveaz erdős területről származó minták egyikébensem mutattunk ki CaCO 3-tartalmat(49. ábra), a kémhatás is e területeken volta legalacsonyabb.150

48. ábra: A mésztartalmi értékek eloszlása 0-10 cm talajmélységben50. ábra: A fizikai féleség térbeli eloszlása 10-20 cm talajmélységben49. ábra: A talajminták szénsavas mésztartalmának átlageredményeia tájhasználati kategóriák függvényébenFizikai féleségA felső (0-10 cm) szint talajmintáinak túlnyomótöbbsége az agyagos vályog (41%),illetve agyag (34%) fizikai féleségű kategóriábatartozott, az alsó (10-20 cm) szintmintái pedig főként vályog (29%), agyagosvályog (41%) fizikai féleségűek. (50. ábra). Akét szint közötti különbséget jól szemléltetia tájhasználati kategóriák szerinti megoszlás-diagramis (51. ábra), ugyanakkor az islátszik, hogy igen szoros a kapcsolat a kétréteg értékei között (52. ábra).51. ábra: Az Arany-féle kötöttség átlageredményei a tájhasználatikategóriák függvényében52. ábra: Összefüggés a két szint Arany-féle kötöttségi értékeközött151

HumusztartalomA város talajainak jelentős a humusztartalma(53. ábra), a felső szintben a minták67%-a erősen humuszos, az alsó szintmintáinak 55%-a humuszos, 36%-a pedigerősen humuszos. A felső szint átlagos humusztartalmaa közlekedési zónában volt alegmagasabb, kisebb humusztartalmat pedigpatakparti, illetve mezőgazdasági területekrőlszármazó mintákban mértünk (54.ábra). A magas humusztartalom kedvező anövényzet számára, mivel jobb víz- és tápanyag-ellátottságotjelent.NitrogéntartalomA vizsgált minták alapján elmondható, hogya város talaja nitrogénnel jól ellátott (55.ábra). A felső szintben a minták 69%-nál0,25% feletti nitrogéntartalmat mértünk.Az értékek átlaga alapján az erdő és a parktájhasználati kategóriába tartozó területekenmértük a legmagasabb nitrogéntartalmakat.A 10-20 cm-es szintben a nitrogénneljól ellátott kategóriába a minták 56%-akerült, a tájhasználat szerinti átlagértékekvalamivel alacsonyabbak, mint a felső szintben(56. ábra). Ennek oka az, hogy a talajbantalálható nitrogén elsősorban az elhalt növényiés állati maradványokból származik,amelyek legnagyobb mennyiségben a talajlegfelső rétegében találhatóak. A legnagyobbnitrogén értékeket a Jókai-parkban(7,3 N%) és a Kámoni arborétumban aGyöngyös-patak mellett mértük (6,58 N%)53. ábra: A humusztartalom értékek térbeli eloszlása 0-10 cmtalajmélységben55. ábra: A nitrogéntartalom térbeli eloszlása 10-20 cmtalajmélységben54. ábra: A humusztartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák függvényében56. ábra: A nitrogéntartalom átlagos eredményei a tájhasználatikategóriák függvényébenFoszfortartalomAz AL-oldható foszfor a talajminták döntőtöbbségénél 19 P 2O 5mg/100g fölöttiértéket mutatott, mely a felső szintben aminták 70%-át, az alsóban pedig a minták53%-át jelenti. A két vizsgált réteg foszfortartalmaközött szoros kapcsolat volt (57. ábra).152

A város belterületén magasabb foszfor koncentrációtmértünk (58. ábra), főként a közlekedésizónákban és parkokban (59. ábra). Legmagasabbfoszfor értéket a Petőfi és Paragváriutca kereszteződésében mértünk, mely a felsőszintben 119.2 P 2O 5mg/100g talaj, az alsóbanpedig 120.4 P 2O 5mg/100g talaj volt.KáliumtartalomAz AL-oldható káliumtartalom-értékeka mérési eredmények alapján hasonlóanalakultak a tájhasználati csoportosításesetében, mint a foszfortartalom-értékek.Legmagasabb értékek itt is a közlekedésizónában és parkokban voltak mérhetőek(60. ábra). Az átlagértékek alapján azonbanvalamivel nagyobb különbségek mutatkoztaka két szint között. A felső talajszintbena minták döntően a kevés és a mérsékeltenközepes kategóriába estek (61. ábra), míg azalsó szint mintáinak kálium-értékei a nagyonkevés és kevés kategóriába. A mért káliumértékek 2.2 és 43.7 K 2O mg/100g talajközöttiek voltak.57. ábra: Összefüggés az egyes talajrétegek foszfortartalma között60. ábra: A káliumtartalom (K 2O) eredmények eloszlása 0-10cm talajmélységben58. ábra: A foszfortartalom (P 2O 5) eredmények térbeli eloszlása10-20 cm talajmélységben61. ábra: A káliumtartalom (K2O) átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerint59. ábra: A foszfortartalom (P 2O 5) átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerintKalciumtartalomA kalciumtartalmi vizsgálatok alapján aminták 92%-a mindkét szintben 2.6 g Ca/kg alattinak bizonyult (62. és a 63. ábra). Ki-153

ugró értékek nincsenek, az eloszlás egyenletes.A tájhasználati kategóriák szerinticsoportosítás azt mutatja, hogy a magasabbértékek mezőgazdasági területeken, parkokbanés a közlekedési zónákban fordultakelő (64. ábra).MagnéziumtartalomA magnézium-tartalmi eredmények értékkategóriákszerinti megoszlása viszonylagegyenletesnek mondható mindkét szintben.A térképen jól látható (65. ábra), hogya város K-ÉK-i részén magasabbak a magnéziumértékek. A tájhasználati kategóriákszerinti besorolásban nem mutatkozottterületi koncentráció, a kapott átlageredményeka tájhasználati típusok között minimálisingadozást mutattak (66. ábra). Avizsgált minták magnéziumtartalma 0.03-0.61 g/kg között mozgott.62. ábra: A talajok kalciumtartalmának eloszlása a 0-10 cm-esrétegben65. ábra: A magnéziumtartalom térbeli eloszlása 10-20 cmtalajmélységben63. ábra: A kalciumtartalom térbeli eloszlása 10-20 cmtalajmélységben66. ábra: A magnéziumtartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerint64. ábra: A kalciumtartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerintVastartalomA vasértékek mindkét talajszintben hasonlóanalakultak. A minták kevéssel több, mintfele 0 és 100 mg Fe/kg talaj közötti értéketmutatott. 300 mg Fe/kg fölötti értéket a minták26%-ában mértünk mindkét szintben.Kiugró értékeket is tapasztaltunk, méghoz-154

zá azokon a pontokon, ahol a cink-értékekmaximumát is mértük (Bogáti-fasor: 1541.1mg Fe/kg, Gayer-park: 1732.9 mg Fe/kg) (67.ábra). Magas vastartalmi értékek esetén általábana cinktartalmi értékek is magasak voltak(68. ábra). A tájhasználati kategóriák szerintiátlageredmények azt mutatják, hogy amagasabb értékek erdős területről, valamintpatak- és vízpartról származnak (68. ábra).MangántartalomA mangán-értékek 63%-a 0 és 100 mg Mn/kg talaj közötti mindkét szintben. A belvárosipontokról gyűjtött mintákban alacsonyabbmangán-koncentrációt mértünk,mint a külterületeken (70. ábra). Parkosterületeken mértük a magasabb mangántartalmakat(71. ábra), a maximum értékaz Emlékmű mellett gyűjtött mintánál voltmérhető mindkét szintben (felső szintben:551.5 mg Mn/kg talaj, alsó szintben: 641.9mg Mn/kg talaj).67. ábra: A vastartalom térbeli eloszlása 10-20 cm talajmélységben70. ábra: A mangántartalom térbeli eloszlása 10-20 cmtalajmélységben68. ábra: A vastartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerint71. ábra: A mangántartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerint69. ábra: Összefüggés a talaj oldható vas és cinktartalmaközött a 0-10 cm-es rétegbenRéztartalomA minták túlnyomó többségében 2 és 15 mgCu/kg talaj között alakultak a rézértékek(72. ábra), mely a felső szintben a minták84%-át, az alsóban pedig 87%-át jelentette.A felső szintben 6 talajminta esetében 15mg Cu/kg talaj fölötti értékeket találtunk.A maximum értéket (30.6 mg Cu/kg) erdős155

területről származó mintánál mértük a 0-10cm-es rétegben (73. ábra), de alapvetően amagasabb rézértékek parkos területekenfordultak elő (74. ábra).CinktartalomA 0-10 cm-es rétegből vizsgált minták41%-nál 7.0 mg Zn/kg talaj feletti értékeketmértünk, a 10-20 cm-es szint mintáinak53%-nál pedig 3.5 mg Zn/kg talaj feletti volta cinktartalom. E magasabb értékek leginkábba belvárosi területekről, forgalmasabbutak közeléből, valamint patakpartról gyűjtöttminták esetében voltak tapasztalhatóak(75. és 76. ábra). Kiugró cink-értékeketmértünk a Gyöngyös-patak közeléből származókét gyűjtési pontnál, a Bogáti-fasornála felső szint mintájában (107.7 mg Zn/kg),illetve a Gayer-parkban az alsó szint mintájában(127.7 mg Zn/kg).72. ábra. Talajok EDTA/DTPA oldható réztartalmának megoszlásaa 10-20 cm-es rétegben75. ábra: A cinktartalom eredményeinek eloszlása 0-10 cmtalajmélységben73. ábra: A réztartalom térbeli eloszlása 0-10 cm talajmélységben76. ábra: A cinktartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerintSopron74. ábra. A réztartalom átlageredményei a tájhasználatikategóriák szerintTájhasználat szerint a mintavételi pontoklegnagyobb arányban erdőben (27%), lakóövezetizónában (16%) és közlekedési zónábanhelyezkednek el (77. ábra).156

79. ábra: A pH átlagértékek a tájhasználati kategóriáinakfüggvényében77. ábra: A mintavételi pontok tájhasználat szerinti megoszlásaKémhatásSopron város talajainak jellegzetes tulajdonsága,hogy a kémhatást alapvetően azalapkőzet határozza meg. A városi területnagy részét a geológiai körülmények, illetveaz emberi hatásra lerakódott üledék borítja.Ez az üledék meszes, így az onnan származóminták többsége gyengén lúgos vagy lúgos.A város DNy-i részén jól elkülöníthetők aSoproni-hegyvidék savanyú erdőtalajai. Abelvárosban gyűjtött minták lúgos kémhatásúak(78. ábra). A Soproni-hegység erdőtalajainakpH-ja az alapkőzetnek és az erdőkhatásának megfelelően savanyú kémhatású,míg a többi kategória értékei, mint az ipariövezet és a közlekedési zóna gyengén lúgos,lúgos pH értékű az antropogén tevékenységmiatt (79. ábra). Ezt a kettősséget jól mutatjaa kémhatási értékeket jelző ábra kettős„csúcs”, ahol jól elkülönül a hegyvidéki savanyúrész, a többi mintától (80. ábra).80. ábra: A talajminták kémhatásának megoszlása a 0-10cm-es rétegbenSzénsavas mésztartalomAhol az alapkőzet jelenléte érvényesül, ott asavanyú kémhatású talajok miatt nem mutathatóki szénsavas mész, ami igaz a mintákegynegyedére. A belvárosi minták szénsavasmésztartalma az általunk használt kategóriákszerint nagyon sok, ez a külterületi mintákharmadára is igaz mindkét szintben (81. ábra).78. ábra: A pH értékek térbeli eloszlása 0-10 cm-es talajmélységben81. ábra: Mésztartalom a 10-20 cm-es talajmélységben157

A belváros területén a legmeszesebb talajmintaa folyamatos belterületi építkezésnekköszönhetően lakókörnyezetből származik(82. ábra). A városi építkezések miatta törmelékek és hulladékok a talajba kerülvemegemelhették a talaj kalcium-karbonáttartalmát. A tájhasználati kategóriák szerinta művelés alávont területeken (kiskert, szőlő,szántó) – ahol sok esetben túlhasználat isjelentkezhet – az alacsonyabb mésztartalmiértékek voltak jellemzőek, csakúgy, mint azerdővel borított területekre.A vizsgálatok alapján az ilyen talajok kedvezővíztartó, de rossz vízáteresztő tulajdonságokkalrendelkeznek, mivel jól befogadjáka csapadékvizet és azt jól meg is tartják. Atájhasználat szerint az Arany-féle kötöttségiszámok nagyjából azonos értékeket adtakmindkét vizsgált szintben, a legmagasabbérték patak- illetve vízpart közeléből gyűjtötttalajmintából származott, melyet a felsőszintből mutattunk ki (84. ábra).84. ábra: Az Arany-féle kötöttség átlagértékei a tájhasználatikategóriák függvényében82. ábra: A mésztartalmi átlagértékek megoszlása a tájhasználatikategóriák szerintFizikai féleségA talajok fizikai féleségét szemcseeloszlásivizsgálat és az Arany-féle kötöttségi értékalapján állapítottuk meg. A talajok fizikai féleségea felső szintben 32%-ban agyag, 29%-ban agyagos vályog, 22%-ban nehéz agyag(83. ábra), míg az alsóbb rétegben már azagyagos vályog fizikai féleség is megjelent.HumusztartalomA talajok szervesanyag-tartalmának vizsgálataiszerint a minták 94 %-a 2 % felettihumuszt tartalmazott, mely kedvező tulajdonság.A humusz mennyiség alapjánerősen elkülönül egymástól a belváros és akülváros, míg a belváros területén a humuszmennyisége mindkét vizsgált szintben alacsonyvolt, addig a külvárosban az erdőkkelborított területeken több kiugró értékkel istalálkoztunk (85. és 86. ábra).83. ábra: A fizikai féleség térbeli eloszlása a 0-10 cm-estalajszintben85. ábra: A talajok humusztartalma a 0-10 cm-es rétegben158

88. ábra: Nitrogéntartalmi értékek átlaga a a tájhasználatikategóriák függvényében86. ábra: Humusztartalom térbeli eloszlása a 0-10 cm-estalajmélységbenA város területén lévő talajok nem csakszerves anyagokban, szénben gazdagok, hanemnitrogénben is. A 0-10 cm-es réteg nitrogénneljobban ellátott az alsóbb szinthezképest, ezért a nitrogénértékek kevés kivétellela felső szintben mindig magasabbakvoltak (88. és 89. ábra).87. ábra: Humusztartalomi értékek átlaga a tájhasználatikategóriák függvényébenA tájhasználati és a tematikus térképekalapján is megállapítható, hogy a város belterülete– elsősorban a felső szintben – humuszos,mely szerint az antropogén hatásokmég nincsenek túlsúlyban a természetes folyamatokkalszemben, bár a kiskertek kategóriaértékei alacsonyabbnak mondhatóaka többinél (87. ábra).NitrogéntartalomA lakó- illetve az ipari övezet és közlekedésizóna 10-20 cm-es nitrogénértékeialacsonyabbnak bizonyultak a többi kategóriaalsó szintjének értékeinél (88. ábra).A legmagasabb értékeket a felső szintbena kis kerteknél mutattunk ki, ennek oka lehet,hogy a nitrogéntartalmú műtrágyákat– mivel gyorsan oldódnak – elég tavasszalkijuttatni a szükséges mennyiségben a műveltterületre, a talajmintavétel pedig szinténtavasszal zajlott.89. ábra: Nitrogéntartalom térbeli eloszlása a 10-20 cm-estalajmélységben90. ábra: Összefüggés a talajok humusz- és nitrogéntartalmaközött a 0-10 cm-es rétegben159

KáliumtartalomAz oldható káliumtartalmat tekintve a várostalajai változatosak. Ez a változatosságelsősorban a külterületen lévő szántókon,gyepeken és kiskertekben használatos káliumtartalmúműtrágyák használatára vezethetővissza. A peremterületekről jellemzőenkiszorult a mezőgazdálkodás a városnövekedése miatt és lakóövezetek létesülneka korábban művelt területek helyén. Eza folyamat figyelhető meg a város pereména főutak mentén, ahol még ma is magas oldhatókáliumértékek jelzik az egykor műtrágyázottszántókat (91. ábra).91. ábra: A káliumtartalom (K 2O) térbeli eloszlása a 0-10 cmestalajmélységben93. ábra: Összefüggés a két talajréteg káliumtartalmábanFoszfortartalomAz oldható foszfortartalom mindkét tanulmányozottszintben a nagyon sok ellátottságikategóriába sorolható. A külvárosimintákból a kiugró káliumértékekkel arányosankiugró foszfor eredményeket állapítottunkmeg a művelés alá vont területekesetében (94. ábra). A belvárosi minták közüla nagy forgalmat bonyolító közlekedésizónák pontjainál mutattunk ki kiugró értékeket(95. ábra).92. ábra: A káliumtartalom átlaga a jellemző tájhasználatszempontjábólA tájhasználati osztályozás alátámasztja azelőbb leírtakat. A 0-10 cm-es talajmélységmintái minden esetben magasabb értékkelrendelkeznek, mint az alsó szint, de szintekközött nagyjából egyforma a különbség (92.ábra). A két szint értékei között szoros kapcsolatottaláltunk (93. ábra).94. ábra: Összefüggés a talajok foszfor és káliumtartalmaközött160

97. ábra: A kalciumtartalmi értékek átlaga a tájhasználatfüggvényében95. ábra: A foszfortartalom (P 2O 5) térbeli eloszlása a 10-20cm-es talajszintbenAz AL-oldható foszfortartalom vizsgálatkimutatta, hogy – mindkét tanulmányozottszintben – a minták 55-65%-a 26 mg-náltöbb P 2O 5-ot tartalmaz 100g talajra vonatkoztatva,ami a nagyon sok kategóriába sorolható.Az erdőterületek nagyon alacsony,a patak- és vízpartról származó mintáknálmagas foszforértékeket mértünk (96. ábra).98. ábra: A kalciumtartalom térbeli eloszlása a 0-10 cm-estalajszintben96. ábra: A foszfortartalmi értékek átlaga a tájhasználatikategóriák szerintKalciumtartalomA kalciumtartalom vizsgálatánál a legmagasabbértékeket mezőgazdasági területekközelében és közlekedési zónákban mértük,melynek oka lehet, hogy az utak jégmentesítésesorán sokszor kálcium-kloridothasználnak, mely bemosódik a talajba. ASoproni-hegyvidék erdős talajaiban természetesenkismennyiségben fordult elő. Avizsgált minták, melyeket parkokból gyűjtöttünka felsőszintben magas oldható kalciumtartalommalrendelkeztek (97. ábra).Magas kalciumértékek inkább a külvárosipontokon voltak kimutathatóak. Magas oldhatókalciumértékek jellemezték a rómaikorból ránk maradt építmények környezeténektalajait vagy éppen alacsony értékettaláltunk a hegyvidék erdőstalajain, de abelváros talajai inkább közepesen, illetvegyengén ellátottak voltak oldható kalciumtartalommal(98. ábra).MagnéziumtartalomA magnéziumtartalom természetesen abalfi palackozó üzem mögött gyűjtött mintákbanvolt a legjelentősebb, mert a törésekmentén olyan ásványvíz tör a felszínre,amely a tortonai törmelékes üledékben tárolódotta miocén képződmények keletkezéseóta (99. ábra).161

99. ábra: A magnéziumtartalom térbeli eloszlása a 10-20 cmestalajszintben100. ábra: A magnéziumtartalmi értékek átlaga a tájhasználatfüggvényébenNem találtunk nagy különbséget, a magnéziumellátottságban, de az erősen meszesés magas káliumtartalommal rendelkezőtalajokon több esetben is magnéziumhiányttapasztaltunk. A trágya (akár szerves,akár műtrágya) tartalmaz felvehető mikroelemeket,ilyen a magnézium is, ezzelmagyarázható, hogy a szántóföldi, illetvemezőgazdasági területeken magas magnéziumtartalmattaláltunk (100. ábra).VastartalomSopronban a legmagasabb oldható vastartalmiértékeket az erdős területekről származómintáknál találtunk (101. ábra). Erdőtalajoknáljellemző, hogy a vas-oxidjainakvegyületei felhalmozódnak a talajban éselszíneződést okozhatnak.101. ábra: A vastartalom térbeli eloszlása a 0-10 cm-es talajszintbenA 102. ábra jól szemlélteti, hogy a pHH 2Oés a vasértékek között viszonylag szoroskapcsolat van. A kémhatás vizsgálatoknálmár korábban megállapítottuk, hogy ahegyvidék talaja az alapkőzet miatt savaskémhatású és ezeken a mintavételi pontokon– 7-es pH alatti értékek – magas oldhatóvasértékek párosultak a savanyú erdőterületpontjaihoz. Meszes talajokban az oldhatóvastartalom jelentősen lecsökken. Teháta diagram alapján megállapítható, hogy azalapkőzet miatt savas kémhatású erdőterületmintáiban jellemzően felhalmozódnak atalajt elszínező vas-oxidok.102. ábra: A vastartalom és a pH(H 2O) összefüggései a 0-10cm-es talajmélységben162

MangántartalomA mangánértékek 82-84%-ban 100 mg/kgérték alattiak és követik a vasértékek tendenciáit.Több erdős területen mindkét talajrétegbenkiugróan magas mangántartalmatfedeztünk fel, amely valószínűsíthetőenaz alapkőzetre vezethető vissza (103. ábra).ponton is. A magas réztartalom oka leheta szőlő és növénytermesztés, melyhez régenés napjainkban is réz-szulfáttartalmúnövényvédőszereket alkalmaznak termésfokozóhatásuk miatt (105. ábra).103. ábra: A mangántartalmi értékek átlaga a tájhasználatfüggvényében105. ábra: EDTA/DTPA-oldható réztartalom a 10-20 cm-estalajszintben104. ábra: A mangántartalom térbeli eloszlása a 0-10 cm-estalajszintbenA tematikus térkép szerint (104. ábra) aváros területén a felső talajrétegben mérsékeltenközepes vagy kevés mennyiségbenvan jelen az oldható mangántartalom. A városperemterületein viszont egyre nagyobbmennyiségben jelentkezett, a Sopronihegyvidékerdőtalajainak oldható mangántartalmapedig már a nagy sok kategóriábasorolható.RéztartalomAz oldható réztartalom vizsgálatok szerintmagas értékeket mértünk kistelkes és családiházas övezetekben több mintavételi106. ábra: Tájhasználati megoszlás az EDTA/DTPA-oldhatóréztartalom függvényében a vizsgált talajmélységekben atájhasználat függvényébenA 106. ábra szerint is az emberi jelenlétokozta rézfelhalmozódás mutatható ki akiskert és a szőlő kategóriában mindkétszintben. A többi kategória közül kiemelkednekmég az alsó szint patak- és vízpartrólszármazó mintáinak átlagértéke. Ennekoka valószínűleg az, hogy a vízfolyások környékesok esetben határos a kiskertes övezetekkel,tehát a növényvédőszerek hatása aszél és csapadék által messzebbre is eljutottés kimutatható lett. Megjegyezzük, hogy avizsgált elemek közül a réz esetén találtuk alegszorosabb kapcsolatot a két vizsgált szintértékei között (107. ábra).163

CinktartalomA legmagasabb oldható cinkértékeket a belvárosiforgalmat bonyolító utak mentén,illetve a buszpályaudvar közelében mértükmindkét szintben. A cink és vegyületei azantropogén hatások állandó kísérői, háztartásieszközökben, ipari és mezőgazdaságifelhasználásban is jelen vannak (108. ábra).Az alsó szintben egy kiugró értéket tapasztaltunk,melynek okát az érték nagyságamiatt a jövőben érdemes lenne alaposabbanmegvizsgálni.108. ábra: A cinktartalmi értékek átlaga a tájhasználati kategóriákszerintCinkfelhalmozódás nemcsak a közlekedésmiatt lehetséges, mivel a cink és vegyületeiaz antropogén hatások állandó kísérői, háztartásieszközökben, ipari és mezőgazdaságifelhasználásban egyaránt jelen vannak(109. ábra). Ennek megfelelően a város többkülönböző pontján jelentős mennyiségbenvoltak kimutathatóak.109. ábra: EDTA/DTPA-oldható cinktartalom a 10-20 cm-estalajszintbenAz eredmények összefoglalóértékeléseAz egyes városok kialakulását eltérő természetiés antropogén tényezők határoztákmeg, emiatt nehéz általános következtetéseketlevonni a vizsgálatainkból. Ennekellenére vannak olyan közös sajátosságok,amelyek az eredmények értékelésével váltakkimutathatóvá.Az előzetes várakozásnak megfelelőena talajképző alapkőzet – azaz a geológiaiadottságok – alapvetően meghatározták atalajok tulajdonságait. Székesfehérvár ésSopron esetében a város területére benyúló,eltérő alapkőzetű hegyvonulat (Sopronesetében a Soproni hegység metamorf kőzeteiről,Székesfehérvárnál a Velenceihegységgránitjáról van szó) savanyú alapkőzeteérvényesül az érintett területeken.A savanyú mállású alapkőzet és az ezen állóerdők együttes hatásának eredményeképpensavanyú talajok alakultak ki ezeken aterületeken. A városok belterületének talajaitmár nem csak az alapkőzet, hanem azantropogén tevékenységek során lerakott,meszes üledékek határozzák meg. Mivelmindhárom városban előfordulnak természeteseredetű meszes üledékek, nehéz voltelválasztani ezeket, illetve az antropogén164

hatások eredményeképpen létrejött lúgostalajokat. Ennek ellenére jól megfigyelhetővolt, hogy mindhárom város történelmi belvárosábana talajok túlnyomó része mésztartalmú,gyengén lúgos, illetve lúgos talajvolt. Szombathely esetében a Kőszegi-hegységsavanyú metamorf kőzeteinek (fillit,csillámpala) lehetne befolyásoló hatása, dea távolság miatt a város területén ez a tényezőcsak a város két patakjának (a Perint ésa Gyöngyös is a Kőszegi-hegységben ered)hordalékában jelentkezhet. A város és környékénekterületén a kémhatás döntően asemleges és a gyengén lúgos kategóriábasorolható. Ez miatt a Szombathelyről származóminták felében, illetve a soproni erdősterületek talajmintáiban (a minták negyedében)nem találtunk szénsavas meszet.A város talajainak fizikai féleségét is meghatározzaaz alapkőzet. Székesfehérvártalajainak fizikai félesége elég változatos,de túlnyomórészt vályogos szövetű, amelya Mezőföld löszös lerakódására utalhat. Atalajminták között előfordult még az agyagosvályog, homokos vályog fizikai féleség ismindkét szintben, ezek a talajok kiválóak amezőgazdasági művelésre. Szombathelyenjórészt agyagos vályog talajokat találtunk,amely az eltérő hordalék eredetre vezethetővissza. Sopronban a mállási folyamatokeredményeképpen a kötöttebb agyagos talajokalakultak ki.Sopron és Szombathely belterületén kedvezőmennyiségben találtunk humuszt, bára külterületek humusztartalma magasabbvolt. Székesfehérvár belvárosában pedigtöbb kiugró értéket mértünk, de a kül- ésperemterületek inkább humuszban szegénynekmondhatók, melynek egyik lehetségesoka az intenzív mezőgazdasági művelés.Mindhárom város talajának mindkétvizsgált rétege nitrogénnel jól ellátottnaktekinthető, mely a kedvező szerves anyaggazdálkodásrautalhat.Az AL-oldható káliumtartalom változómennyiségben fordult elő a városok területein,magas értéket inkább a külterületenlévő szántókon, gyepeken és kiskertekbenmértünk a káliumtartalmú műtrágyákhasználata miatt. Az AL-oldható foszfortartalomforgalmas közlekedési zónák pontjainálvagy művelés alávont területeken voltnagyon magas, az utóbbi oka valószínűlegaz antropogén foszfortrágyázás.Az KCl-oldható kalciumtartalom vizsgálatnálkiugró értékeket mezőgazdasági területekenés közlekedési zónákban mértük,melynek oka lehet az utak jégmentesítésérealkalmazott CaCl 2maradványok jelenléte.A magnézium-tartalmi eredmények értékkategóriákszerinti megoszlása viszonylagegyenletesnek mondható a városokban.Sopron esetében mezőgazdasági illetvekülterületeken mértünk magas értékeket,melynek oka lehet, hogy a kijuttatott trágya(akár szerves, akár műtrágya) tartalmazhatottfelvehető mikroelemeket, például magnéziumotis.Az EDTA/DTPA-oldható vas- és mangánvizsgálatoknál a magas értékeket általábanerdős területek talajaiból mutattunk ki. ASzombathelyről származó minták magasvasértékeihez magas cinkkoncentrációtársult több mintavételi pont esetében is. Asoproni minták vizes kémhatása és a vasértékekközött viszonylag szoros kapcsolatotfedeztünk fel, mivel az alapkőzet miatt savaskémhatású erdőterület mintáiban jellemzőenfelhalmozódnak a vas-oxidok. Aszékesfehérvári mintákban a magas vas- ésmangánértékek ásványi eredetűek, és megfelelnekaz enyhén savanyú erdőtalajnak.A legmagasabb EDTA/DTPA-oldható rézértékeketaz ipari övezet talajmintáibanmértük mindkét talajszintben, ezt pedig alakóövezeti zónában mért értékek követikSzékesfehérváron. Sopronban a réztartalmúnövényvédőszerek használata miattkiugró oldható réz értékeket a kistelkes ésa családi házas övezetben mértünk. Szombathelyena szélsőséges réztartalmi értékeknem voltak jellemzőek.165

Magasabb cink értékeket mértünk az iparikörzetben és utak mentén, amelyek valószínűlegaz ipari tevékenységgel és a gépjárműforgalommalhozhatóak kapcsolatba.Szombathelyen nagyon magas cinkértékeketmértünk a Gyöngyös-patak partján többmintavételi ponton is.Jelen kötetben munkánk első eredményeirőlkívántunk beszámolni. A felvételi eredményektovábbi értékeléséhez létre kívánunkhozni egy közös adatbázist, amelybebekerülne a domborzat modell és a légi valamintaz űrfelvételek kiértékeléséből kapotteredmények is. Ezek közös értékelésetenné lehetővé, hogy az egyes városokbanpontosabban leválasszuk azokat a részeket,ahol azonos tendenciák érvényesülnek. Atalajtani kutatásainkat további vizsgálatokkal(így például a nehézfémtartalom meghatározása)is ki kívánjuk egészíteni.KöszönetnyilvánításKöszönetet mondunk Stark Miklósné ésVarga Zsófia laboránsoknak, illetve GombásKatalinnak, Kiss Attilának, Pulger Györgynek,Kökény Gergőnek, Jakab Péternek,Szabó Péternek és Korsós Koppánynak, akika terepi mintavételeknél és laboratóriumivizsgálatokban közreműködtek. Kutatásunkata TÁMOP 4.2.1.B-09/1/KONV-2010-0006 és a TÁMOP-4.2.2.B-10/1-2010-0018számú projekt keretében valósítottuk meg.Felhasznált irodalomBAIZE, D. – GIRARD, M. C. (SZERK. 1995):Référentiel Pédologique.– Institut National de la RechercheAgronomique, Paris, France (in French).BELLÉR, P. (1997):Talajvizsgálati módszerek.– Egyetemi jegyzet, Soproni Egyetem, ErdőmérnökiKar. Termőhelyismerettani Tanszék,Sopron. 118. p.BÉRCZI, I. – JÁMBOR, Á (SZERK. 1998):Magyarország geológiai képződményeinekrétegtana.– MOL Rt. – Magyar Állami Földtani Intézet,Budapest, 517 p.BILLWITZ, K. – BREUSTE, J. (1980):Anthropogene Bodenveränderungen imStadtgebiet von Halle/Saale.– Wiss. Zeitschrift Univ. Halle 39(4): 25–43.BLUME, H-P. (1975):Zur Gliederung anthropogener Böden.– Mitteilungen Deutsche BodenkundlicheGesellschaft 22: 597–602.BLUME, H-P. – SCHLICHTING, E.(1982):Soil problems in urban areas.– Mitteilungen Deutsche BodenkundlicheGesellschaft 33: 1–280.BLUME, H-P. – RUNGE, M. (1978):Genese und Ökologie innerstädtischerBöden aus Bauschutt.– Pflanzenernährung und Bodenkunde 141:727–740.BOCKHEIM, J. G. (1974):Nature and Properties of Highly DisturbedUrban Soils, Philadelphia, Pennsylvania.– Paper presented before Div. S-5, Soil ScienceSociety of America, Chicago, Illionis.BUDAI, T. – KONRÁD, GY. (2011):Magyarország földtana.– Egyetemi Jegyzet Pécsi Tudományegyetem,Pécs, 107 p.BURGHARDT ,W. – DORNAUF ,C.(SZERK. 2000):First International Conference on Soils ofUrban, Industrial, Traffic and Mining Areas.166

– University of Essen, July 12–18, 2000, vol. 1–4,Essen, Germany.CRAUL, P.J. (1985):A description of urban soils and theirdesired characteristics.– J. Arboric. 11:330–339.CSÁSZÁR G. (szerk. 1997):Magyarország litosztratigráfiai alapegységei.Táblázatok és rövid leírások.– Magyar Állami Földtani Intézet, Budapest, 114 p.CSÁSZÁR G. (2005):Magyarország és környezetének regionálisföldtana I. (Paleozoikum-paleogén).– ELTE Eötvös Kiadó, Budapest, 328 p.DÖVÉNYI, Z. (SZERK. 2010):Magyarország kistájainak katasztere.– MTA Földrajztudományi Kutatóintézet, Budapest,876 p.FANNING, D.S. – STEIN, C.E. –PATERSON, J.C. (1978):Theories of genesis and classification ofhighly man-influenced soils. In: Abstractsof Commission Papers, vol. 1. 11th Congressof the International Society of Soil Science,Edmonton, Canada, 283.p.FINNERN, H. (SZERK., 1994):Pedological mapping manual. 4.– Verbesserte und erweiterte Auflage. Hannover,392.FÜLÖP, J. (1990):Magyarország geológiája, Paleozoikum I.– Magyar Állami Földtani Intézet, Budapest,326 p.GÉCZI, R. (1999):Városökológiai kutatások néhány időszerűkérdése Kolozsváron.– Doktori Disszertáció, Szegedi Tudományegyetem,Természeti Földrajzi és GeoinformatikaiTanszék, Szeged, 128. p.HAAS, J. (2004):Magyarország geológiája.Triász. Eötvös Kiadó, Budapest, 384 p.HAAS J. – BUDAI T. – CSONTOS L. –FODOR L. – KONRÁD GY. (2010):Magyarország pre-kainozoos földtani térképe1:500 000.MÁFI, Budapest.JUHÁSZ, I. (szerk., 2006):Magyarország talajainak állapota[Condition of Hungarian Soils].NTKSZ–MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet,Budapest. 91+17. p.KOVÁCS, M. – NYÁRI, I. (1984):Budapesti közterületek talajainak nehézfém-tartalma.[Heavy metal contents of thesoils in public places in Budapest].Agrokémia és Talajtan 33: 501–510.LEHMANN, A. – STAHR, K. (2007):Nature and significance of anthropogenicurban soils.Journal of Soils and Sediments 7(4): 247–260.MAECHLING, P., – COOK, H., –BOCKHEIM, J.G. (1974):Nature and properties of highly disturbedurban soils. 161 In: Agronomy AbstractsASA.Madison, Wisconsin.MEUSER, H. (2010):Contaminated Urban Soils.Springer Science+ Business Media B.V., 318. p.PUSKÁS, I. – FARSANG, A. (2007):A városi talajok osztályozása és antropogénbélyegeinek meghatározása Szegedpéldáján [Classification of urban soils,differentiation of their antropogenicdiagnostic properties of the example of167

soils in Szeged]Tájökológiai Lapok 5(2): 371–379.PUSKÁS, I. – PRAZSÁK, I. – FARSANG,A. – MARÓY, P. (2008):Antropogén hatásra módosult fizikai, kémiaiés biológiai tulajdonságok értékeléseSzeged és környéke talajaiban [Evaluationof anthropogenic modifications tothe physical, chemical and biologicalproperties of soils in Szeged and its vicinity(SE Hungary)].Agrokémia és Talajtan 57(2): 261–280.RUNGE, M. (1975):Westberliner Böden anthropogener LithooderPedogenese.Diss. TU West Berlin.SENFT, F. (1847):Lehrbuch der Gebirgs- und Bodenkunde. –Mauke, Jena, Germany.SHISHOV, L.L., – TONKONOGOV, V.D., –LEBEDEVA, I.I., (SZERK. 1997):Classification of soils of Russia.– Dokuchaev Soil Science Institute, Moscow, 236 p.Talajtan [Soil science].Mezőgazda Kiadó, Budapest. 380 p.STEFANOVITS, P. – FILEP, GY. –FÜLEKY, GY. (1999):Talajtan [Soil science].Mezőgazda Kiadó, Budapest. 470 p.TYURIN, P. V. (1951):A talaj humuszával kapcsolatos összehasonlítóelemzések módszerei (K metodikeanaliza dlja szravnyitelnogo izucsenijaszosztava pocsvennogo gumusza).– Trudü Pocsvennogo Insztituta. – A.N. Sz. Sz.Sz. R. (in Russian).ZEMLYANITSKIY, L. T., 1963:Characteristics of the soils in the cities.Soviet Soil Science 5: 468–475 (Englishtranslation).Weboldal hivatkozások:http://www.mafi.hu/static/microsites/kekkonyv/kk_2resz/kk_retegleiras.htmlhttp://www.mafi.hu/hu/node/2079SZAKMÁNY, GY. (2008):Segédanyag BSc szakosok geológusszakirány metamorf kőzettan gyakorlatanyagához.– ELTE Egyetemi jegyzet, Budapest, 30 p.SZEGEDI, S. (1999):Közlekedési eredetű nehézfémek Debrecentalajaiban és növényzetében, ennek talajtaniösszefüggései és városökológiai hatásai.Doktori értekezés. Kossuth Lajos Tudományegyetem,Debrecen, 138. p.SZEDERKÉNYI T. (2010):Ásvány-és Kőzettan.– JATE Press, Szeged, 112 p.STEFANOVITS, P. (1992):168

A városiasodáshatásai a vizekreGRIBOVSZKI Zoltán* | KALICZ Péter | CSÁFORDI PéterCSÁKY Péter | GYIMÓTHY Kitti | SZEGEDI Balázs | SZITA RenátaGERENCSÉR Noémi | SZINETÁR Márton | AMBRUS AndrásNyugat-magyarországi Egyetem, Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási IntézetSopron, Bajcsy-Zsilinszky u. 4.*e-mail: zgribo@emk.nyme.huA városokban az eredetileg természetes vízgyűjtőjellemzőinek általában olyan mértékűa módosulása, hogy ez jelentős minőségiés mennyiségi változásokat eredményez ahidrológiai körfolyamatban. A vízminőségromlása, a vízjárás szélsőségesebbé válásahatást gyakorol a tágabb környezetre,ökoszisztémára, valamint maga után vonjaa biodiverzitás csökkenését (GAYER –LIGETVÁRY 2007). Ezen hatások értékeléseazonban nemcsak a vízfolyások ökológiaiállapotának oldaláról, de a városban lakóember közérzete, biztonsága, sőt egészségeszempontjából is rendkívül fontos.A kisvízfolyások állapotának a városi környezetbenbekövetkező változását vizsgáltuka szombathelyi Sorok-Perint és Gyöngyös-patak,a székesfehérvári Gaja-patak,valamint kiemelten a soproni Rák-patakvízrendszerén a hidrológiai és vízminőségimonitorozást ésszerűen összekapcsolva. ARák-patak vízrendszerén lehetőség nyílottnagyobb adatgyakoriságú és komplexebbvizsgálatok elvégzésére is. Így ezen a vízrendszerenvizsgálni tudtuk az eróziós éshordalékmozgási folyamatokat, a hidrobiológiaijellemzők változását, és a vízpartokonaz özönnövények megjelenését is. Azelőbbieken kívül a vízrendszer egyes részeireegy hidrodinamikai modell és egyesrészvízgyűjtőkre egy csapadék-lefolyásmodell felparaméterezését is elvégeztük. Akövetkező anyag kapcsolódó részei a fentitémaköröket elemzik részletesebben. Azegyes részfejezetek összeállítói a fejezetcímekalatt található személyek (bár ezekena szerzőkön kívül általában többen is résztvettek a téma kidolgozásában), a fejezetek akövetkező kódokkal ellátottak és a megadottsorrendben következnek egymás után:SVM (Sopron Vízminőség),SHH (Sopron Hidrológia-Hidrodinamika),SCL (Sopron Csapadék-Lefolyás),SEH (Sopron Erózió-Hordalék),SON (Sopron Özön Növény),SHB (Soproni Hidrobiológia),SZEV (Székesfehérvár Vizek),SZOV (Szombathely Vizek).169

KöszönetnyilvánításA kutatás az Európai Unió támogatásával, azEurópai Szociális Alap társfinanszírozásávalvalósult meg. A pályázat kódja: TÁMOP4.2.1/B-09/KONV-2010-0006. Köszönjüktovábbá a KKK és az ERFARET támogatását.GRIBOVSZKI Zoltán munkáját az MTA BólyaiÖsztöndíja segítette.A városiasodás vízminőségihatásai a soproni Rák-patakvízrendszerén (SVM)Gribovszki Z.BevezetésJelen tanulmány a kisvízfolyások állapotánaka városi környezetben bekövetkezőváltozását vizsgálja a soproni Rák-patakvízrendszerén a hidrológiai és vízminőségimonitorozást ésszerűen összekapcsolva.A kutatás során a Rák patak esetében hétmérési helyet jelöltünk ki a forrásvidéktől atorkolatig – részben a természetközeli (emberihatásoktól jórészt zavartalan), részbenaz eltérő jellegű városi területekhez kapcsolódórészvízgyűjtőkön. Célunk, hogy rendszeresterepi mérésekkel megalapozzuk egyolyan összetett modell jövőbeli kifejlesztését,amely alkalmas a vízgyűjtőn lezajlószennyezési folyamatok eredményeképpkialakuló vízminőség előrejelzésére. Az eddigösszegyűlt adatokból modell még nemépíthető, de bizonyos változások és hatótényezőka mintavételi hely városon belülielhelyezkedése függvényében már kimutathatók.A vizsgálatok első eredményeirőlszámol be jelen írás.Vizsgálati módszerekA munka első fázisában beszereztük aRák-patak városi szakaszával is foglalkozókorábbi hidrológiai, hidrogeológiai (Hullámvonal(2006), KÁRPÁTI (1955), KISHÁZI– IVANCSICS (1981-85), KVT (1981), KOCH(1997), MTA FKI (1990)), vízkémiai (KLINGER(1993), KELLER (1998), GUTTMANN – IMRIK(2010)) és egyéb tanulmányokat (KONDOR(1991), TÓTH (2005), FARKAS (2008), NYMEKKK (2009)), valamint térképi adatforrásokat.Ezeket áttanulmányozva próbáltunkalapinformációkat beszerezni a vízgyűjtőről,ill. az ott folyó tevékenységről. Avizsgálati helyeket az előbbi információkfigyelembe vételével jellegzetes település-szerkezetiváltásokhoz kapcsolódóanjelöltük ki (SVM-1. ábra). A mérési pontokkoordinátáit és a hozzájuk tartozó vízgyűjtőkparamétereit az SVM-1. táblázat tartalmazza.A vizsgálati helyeken 2011 április vége ótafolyamatosan regisztráljuk a vízállást, 2010szeptembere óta kéthetente mérjük a vízhozam-meghatározáshozkapcsolódóan az átlagosvízmélységet és vízsebességet, illetvea keresztszelvény paramétereket, továbbá afiziko-kémiai (hőmérséklet, pH, vezetőképesség(K), lebegő anyag (LA)) paramétereketés 2011 februárja óta az egyéb vízkémiai(KOI pr, ammónium (NH 4+), nitrát (NO 3-),összes foszfor, szulfát, klorid) jellemzőket.170

Mintavételihely neve(Kódja)TESCO_híd(TESCO)Győri út(GYORI)Fasor utca(FASOR)Hajnal tér(HAJNAL)Sopronbánfalva(BAN)Görbehalmi-tó(TO)Kutatóház(HAZ)EOV-XEOV-Y466955,82261189,69466163,02261919,33464591,68262897,20462422,36262364,38461420,27262175,24457955,77262192,94455886,22261941,60Av gy(km 2 )[Belterület(%)]37,50[24,11]36,12[21,06]31,85[12,85]27,19[5,96]23,82[5,05]10,05[1,29]Ar vgy(km 2 )[Belterület(%)]1,38[90,43]4,27[99,67]4,66[58,08]3,77[11,75]13,77[7,95]JellemzésIpar körúti híd a Tesco-nál. Fölötte a részvízgyűjtőnagyrészt iparterület.Alagút után, a volt vágóhíd előtt. Fölötte arészvízgyűjtő nagyrészt belvárosi, városi sűrűnbeépített környezet. Patak fedett mederben.Az Erzsébet-kert végén a belvárosi alagútelőtt. A részvízgyűjtő nagyrészt családi házasbeépítés, sportpálya, lakótelep. A patak egyszakaszon fedett.Hajnal-tér, a kertvárosi rövid alagútba valóbelépés előtt. A részvízgyűjtőn külvárosi kizárólagcsaládi házas beép..EDUKOVIZIG-NYME vízmérce a város felsőhatárában. A város feletti vízállapotok jellemzésére.1-2 kistelepülés a részvízgyűjtőn.4,16 [2,97] A tározó zsilipje, a tározó hatásainak vizsgálatára.1-2 tanya a részvízgyűjtőn.5,89 [0,16] 5,89 [0,16] Hidegvíz-völgyi ház mérőműtárgy. Zavartalanvízgyűjtő1. táblázat (SVM): A Rák-patak vízgyűjtőjén kijelölt mintavételi helyek és vízgyűjtőik jellemzőiAv gy: a ponthoz tartozó teljes vízgyűjtő, Ar vgy, a pont és a fölötte fekvő pont között részvízgyűjtő.1. ábra (SVM): A mintavételi helyek a Soproni Rák-patak vízgyűjtőjébenEredményekA vízmintavételekhez kapcsolódó vízhozammérésekalapvetően az alapvizes időszakban(tehát kis és középvízi vízhozamoknál)történtek. Ennélfogva inkább atalajvízből történő utánpótlódás mértékéreadnak információt mennyiségi szempontból,minőségi szempontból pedig a talajvízszennyezettségét és a szennyvízbekötéseketjellemzik elsősorban. A vízhozammérésekeredményeit az SVM-2. ábra mutatja egyboxplot diagram formájában. A boxplot amintát jelentő adatok alapján szerkeszthető.Ezekből kettő a minimum és a maximum,melyek a mérési eredmények közüla legkisebb és legnagyobb számértékek. Az171

adatok közül három a mért értékeket négyrészre osztó kvartilisek. Az alsó kvartilis az,amelynél az értékek negyede kisebb, a középsőkvartilis, vagy a medián, amelynél azértékek fele, és a felső kvartilis, amelynél azértékek háromnegyede kisebb. Az ábrábóllátható, hogy már a vízhozam emelkedéseszigorúan monoton növekvő egészen a Hajnal-térig,a Fasor utca és a Hajnal tér közöttviszont a vízhozam kismértékű (kb. 10%-os)csökkenése jelentkezik. A csökkenés utalhata szakaszon a patak influens (talajvízbebepótló) voltára, azonban a vízhozamméréspontossága az előző említett két (hidraulikailagkevésbe stabil) szelvényben is okozhatekkora hibát. A város alsó szakaszán,különösen a Fasor utca és a Tesco mérésihelyek között a vízhozam a város felettihezhasonló növekedést mutat. Az SVM-1. táblázat egységnyi vízfolyáshosszra, ill.vízgyűjtőterületre vonatkoztatva mutatjaugyanezt. Az egységnyi vízgyűjtőre vonatkozóértékek jellemzőbbek, ezért a minőségijellemzőknél is ezt a módszert alkalmazzuka fajlagos értékek számítására.3. ábra) viszont jelentősen megemelkedik avárosi területeken. A Fasor utcáig, még csaka cc. szóródása nő meg, a deák-téri fedettszakaszon és az ipari területeken viszont jelentősenmegnő az átlagértéke is.3. ábra (SVM): A fajlagos vezetőképesség változásaAz egyéb kémiai jellemzőkben szintén tükröződika város hatása, talán legjellemzőbbenaz ammónium-ion tartalom mutatja aszennyezéseket (SVM-4. ábra.)2. ábra (SVM): A vízhozam-adatok a mérési pontokon ( jellemzőenalapvízhozamok értékei)4. ábra (SVM): Az ammónium-ion tartalom változásaA fiziko-kémiai paraméterek alapján a LA, ahőmérséklet és a pH csak kismértékű változástmutat a fajlagos vezetőképesség (SVM-giCi QiAiCi 1Ai 1Qi 1(SVM-1)qA koncentrációalapú megközelítést jólkiegészíti az anyagáram-alapú számítás,amelynek segítségével a terhelésekre is következtethetünk:HÁZ-FORRÁSTÓ-HÁZ BAN-TÓ HAJNAL-BANFASOR-HAJNALGYORI-FASORTESCO-GYORI(l/s/fkm) 13.04 12.65 6.30 41.56 -3.24 14.15 20.02(l/s/km2) 6.25 10.29 2.43 5.39 -2.73 8.70 13.382. táblázat (SVM): Fajlagos vízhozamok egységnyi vízfolyáshosszra és egységnyi részvízgyűjtőre számítva a mérési pontok között172

ahol, a g i, az adott részvízgyűjtőhöz tartózófajlagos (egységnyi részvízgyűjtő területrevonatkozó) anyagáram, a C i, ill. Q ia részvízgyűjtőalsó határán mérhető cc., ill. vízhozam,C i-1, ill. Q i-1a részvízgyűjtő felső határánmérhető cc., ill., vízhozam, az A i, ill. A i-1a részvízgyűjtőalsó és felső határán található mérésipontokhoz tartozó vízgyűjtőterületek.Az anyagáram-alapú számítást az ammónium-ionesetében (SVM-5. ábra) mutatombe, így a SVM-4. ábrával összevetve láthatóaz anyagáramalapú számítással belépőtöbblet információ is. Jelen esetben ez aGyőri-út (fedett szakasz kilépési pontja)után fellépő nitrifikációs folyamat hatásárabekövetkező ammónium-ion anyagáramcsökkenés.A soproni Rák-patak vízrendszerének példájánvizsgáltuk egy kisvízfolyások állapotánaka városi környezetben bekövetkezőváltozását a víz mennyiségi és minőségivizsgálatát célszerűen összekapcsolva. Akutatás során hét mérési helyet jelöltünkki a forrásvidéktől a torkolatig – részben atermészetközeli (emberi hatásoktól jórésztzavartalan), részben az eltérő jellegű várositerületekhez kapcsolódó részvízgyűjtőkön.Az első eredmények alapján is jól látszik atelepülés hatása, a különböző településtípusokvízminőségre gyakorolt eltérő befolyásolása.Az új szemléletű anyagáram-alapúalapú megközelítést alkalmazva, többletinformációkatnyertünk a vízgyűjtőn lezajlószennyezési folyamatokat illetően.Felhasznált irodalomGAYER, J. – LIGETVÁRI, F. (2007):Települési vízgazdálkodás, csapadékvízelhelyezés.Környezetvédelmi és Vízgazdálkodási KutatóIntézet, Környezetvédelmi és Vízügyi minisztérium,Innova-Print, Budapest, ps. 10-15, 26-31FARKAS, K. (2008):A Rák-patak referenciaviszonyainak meghatározásaa Víz Keretirányelv előírásainakmegfelelően.Diplomamunka, SopronGUTTMANN, E. – IMRIK, P. (2010):A Rák-patak vízminőségi változása Sopronbelterületén.Szakdolgozat, Sopron.5. ábra (SVM): Az ammónium-ion fajlagos anyagáramokrészvízgyűjtőkre vonatkoztatvaÖsszefoglalásHULLÁMVONAL MÉRNÖKSZOLGÁLATI KFT.(2006):Rák-patakon létesítendő „B” típusúvízhozammérő műtárgy engedélyezési terve.Munkaszám: 71514/2006KLINGER, Z. (1993):A Rák-patak vízminőségi hossz-szelvénye.Diplomaterv, Sopron.KONDOR, K. (1991):Vízbiológiai vizsgálatok a soproni Rák-patakbanés mellékágaiban.Diplomaterv, Sopron.KELLER, I. (1998):A Rák-patak vízminőségi vizsgálata.Diplomaterv, Sopron.173

TÓTH, I. (2005):Vízbiológiai vizsgálatok a Rák-patakon.TDK dolgozat, Sopron.KÁRPÁTI, L. (1955):Adatok Sopron környékének geomorfológiájához.Földrajzi Értesítő, Vol. 4, No. 3, ps. 21-40KISHÁZI, P. – IVANCSICS, J. (1981-1985):Sopron környéki üledékek összefoglalóföldtani értékelése.Központi Bányászati Fejlesztési Intézet Petrográfia,Sopron. p. 48KAPUVÁRI VÍZGAZDÁLKODÁSI TÁRSULAT(1981):Brennbergi-tározó (Pisztrángos-tó) rekonstrukciója- műszaki leírás.Munkaszám: 8-1/1981KOCH MÉRNÖKI IRODA (1997):Engedélyezési tervdokumentáció aHidegvízvölgy, Rák-patak 15+920,00 –15+990,00 sz. között hidrológiai kutatásicéllal létesítendő vízhozammérő műtárgyépítési munkáihoz.SopronMTA FTKI (1990):Magyarország kistájainak katasztere,ps. 379-382NYME KKK (2009):Sopron Megyei Jogú Város KörnyezetvédelmiProgramja 2010-2015. (Nyugat-magyarországiEgyetem Kooperációs KutatásiKözpont, Sopron)A soproni Rák-patak egy városiszakaszának hidrológiai éshidrodinamikai vizsgálata (SHH)Kalicz P. – Erős M. – Gribovszki Z. –Markó G. – Primusz P.Őseink szívesen telepedtek meg kisebbnagyobbvízfolyások mellé, hogy kihasználjákmunkavégző képességét, a tiszta vízelőnyeit, védelmi funkcióit. E vízfolyásokhosszú évszázadokon keresztül sokrétűenszolgálták a civilizációt. A rohamosan fejlődőtelepülések, és azok természettől eltávolodólakói később teherként, közlekedésiakadályként kezelték az elszennyeződő, s avárost néha elöntéssel fenyegető patakokat,folyókat. Medrüket kimélyítették, kiköveztékvagy kibetonozták, gátak közé szorították,esetleg le is fedték.A vízfolyás városi szakaszainak ökológiaiállapotát ezek a gyakran több évszázadosmúltra visszatekintő vízrendezési, szabályozásimunkák jelentősen befolyásolták, általábannegatívan. A mai ember is alakítja, degyakran már más igények alapján a vízfolyásokat.Sokszor felmerül igényként e városiszakaszok ökológiai, rekreációs és esztétikaiszempontok szerinti átformálása. Ezeknekaz igényeknek, a vízfolyás vízlevezető képességénekváltozatlanul hagyásával történő, kielégítéseösszetett tervezési feladat.A szennyvízbevezetések lekötésével mégnapjainkban is ellátnak egy fontos feladatota vízfolyások; elvégzik a városi területenösszegyülekező a csapadékvíz elvezetését.A növekvő burkolt- és tetőfelületekkel avárosi területeken a csapadék talajba szivárgóhányada egyre kisebb, így egy kiadósabbzápor esetén a bekapcsolt területekrőljelentős mennyiségű elvezetendő többletvízérkezik a városi területet átszelő medrekbe.174

A klíma változásával az előrejelzések a nyárifélévben az esők egyenlőtlenebb eloszlását,nagyobb csapadékeseményekbe koncentrálódásátjósolják. Ezek alapján egyrenagyobb a csapadékelvezető-rendszerekrenehezedő terhelés. E rendszert csak integrált,több szempontot figyelembe vevő településivízgazdálkodással lehet az igényeknekmegfelelően jó karban tartani (GAYERés LIGETVÁRI 2007). A vízfolyás és a csatorna-hálózatkölcsönhatásában nem csaka fent vázolt irányt kell figyelembe venni. Acsatornában mozgó víztömeg a befogadónlevonuló árvizektől alulról is befolyásolt lehet,ami tovább csökkentheti az elvezethetővízmennyiséget.A fent bemutatott tervezési, elemzési feladatokelvégzésénél gyakran használt eszközökaz egydimenziós hidrodinamikaimodellek. A rendelkezésre álló programokközül hazánkban is egyre több problémamegoldására használják az Amerikai EgyesültÁllamok hadseregének mérnöki karánfejlesztett HEC-RAS-t. Előnye, hogy az USAközpénzen fejlesztett szoftvereként ingyenesenhozzáférhető mindenki számára.A HEC-RAS modellt nálunk is alkalmazzáktelepüléseket érintő kisebb vízrendszerekvizsgálatára. Többek között KEVE (2009)a Bácsbokodi-Kígyós több települést érintőcsatornahálózatát modellezte. Alföldi területlévén a csatorna mellett térinformatikaieljárásokkal az öblözet geometriáját is létrehozta.Az elkészített modellen permanensfuttatások segítségével végzett vizsgálatokat.Természetes, de a munkában vizsgálténálnagyobb vízgyűjtőjű kisvízfolyást vizsgáltSOMOGYI és ZELLEI (2009). A Kőszegetés Szombathelyet átszelő Gyöngyös ésSorok-Perint vízrendszerén alkalmazta aprogramot. A vízrendszeren nem-permanensszimulációkkal elemezte a városi szakaszokvízszállító képességét, valamint egytervezett árvízi tározó hatását az árhullámoklevonulására.Vizsgálati módszerekA bevezetésben említett folyamatok jó példájaa Rák-patak, amely Sopron történelmivárosmagját délről kerüli. Hosszú időn keresztülvizét a várárokba terelték, számtalanvízimalmot hajtott, s utóbb, mint bűzlőkanálist (a környező házak szennyvizénekbefogadóját) a meder egy részét beboltozták.A vízgyűjtő teljes egészében magyarterületen fekszik. Felső, hegyvidéki részezavartalan, erdősült, hidrológiai szempontbóljól feltárt terület (GRIBOVSZKI et al.2006). Az alsó része Sopron városában futóerősen módosított víztest (SVM-1. ábra).A Rák-patak városi szakaszán több problémáspont is azonosítható. Az egyik ilyenrendszeres kiöntésekkel terhelt szakasz apatak és a GYESEV vasútvonalak keresztezésea Fasor utcai mérőhely közelében(FASOR az SVM-1. ábrán). Itt a medret szűkítettékegy kerékpáros és gyalogos forgalomszámára épített úttal, amelyet a pataknagyvízi helyzetben rendszeresen elönt.Mértékadó árvízi helyzetben a Hajnal téren(HAJNAL az SVM-1. ábrán) fenyegeta patak kiöntéssel. Ennél a pontnál egy fedettmederszakasz kezdődik, lecsökkentvea patak korábbi keresztszelvényét. Továbbiproblémát jelent ezen a területen a közelimeredek hegyoldal, ahonnan leérkező vizekehhez a ponthoz gravitálnak. A patak alsószakaszán egy invazív növényfaj, az ártérijapánkeserűfű (Fallopia japonica) okozgondot. Ez a növény nem csak a honos növényzetkiszorításával, hanem a merev száránakkövetkeztében beálló keresztmetszetcsökkentéssel is kárt okoz. A meder csökkenővízszállító képességén az évi egy-kétkaszálás nem sokat javít ezen szakaszokon.Vízállás mérésekA modell későbbi kalibrálásához a kétmeglévő mérőműtárgyon (HÁZ, BAN lásdaz SVM-1. ábrát) kívül egy perces mérési175

gyakoriságra beállított öt darab automatavízszint-írót telepítettünk a patakon a kiválasztottmérőhelyekre. Ezeken a pontokona laborvizsgálatokhoz szükséges vízmintavételtés a fiziko-kémiai méréseket is végezzük.A két felső pont közül az egyik (HAZ)a természetes állapotában megmaradt vízgyűjtőrőlszolgáltat folyamatos idősorokattöbb éve. A másik (TO) segítségével, amelya Fehérúti-tó árapasztójára telepített adatgyűjtő,a tározó patakra gyakorolt hatásáról(vízszint és hőmérséklet) kaphatunk képet.A városba érkező vízmennyiséget a már korábbanmegépült vízhozammérő műtárgy(BAN) rögzíti. A városi pontok közül az elsőaz egyik kritikus ponton (HAJNAL), a Hajnaltéren a fedett szakasz előtt létesült. Akövetkező (FASOR) a patak és a Fasor utcakereszteződésénél, szintén a fedett szakaszelőtt, a már korábban leírt problémás helyközelében létesült. A hosszabb fedett szakaszután, a Győri úton, a vasúti hidat követőenkapott helyet a hatodik mérőpont(GYORI). Az utolsó mérőpont a torkolatközelében az Ipar körút hídján található(TESCO). Az automata vízállás mérésekkézi mérésekkel kontrolláltak, melyekkelegy időben vízhozam mérések is történtek.Az adatsorból készített vízhozamgörbe segítségévela teljes idősorból vízhozam számítható.A vízfolyás geometria leképezéseA meder geometriáját az összegyűjtötttervek (KOCH 1998) földi geodéziai mérésekkeltörtént kiegészítésével hoztuk létrea modellben. Az alsó szakaszon GNSS(GPS+GLONASS) terepi eszköz használatávalvettünk fel keresztszelvényeket. Ekiegészítő mérések közül a legnagyobb feladatota Deák tér alatti beboltozott, mintegy1,5 km hosszú szakasz helyszínrajzának éshossz-szelvényének elkészítése jelentette,amelyhez egy saját fejlesztésű TruPulse360 digitális busszolán alapuló terepi adatgyűjtőthasználtunk fel. A felmérés sorántöbb problémás pontot is feltártunk, amelybőllegkritikusabb az 1960-as években kiépülttéglalap keresztmetszetű szakasz keresztmetszetétszűkítő gázcső keresztezés.A felmérés során rögzítettük a betorkollócsatornákat is.EredményekA modell kalibráláshoz gyűjtött idősorokfeldolgozása folyamatos (SHH-1. ábra). Avárost elhagyó patakon (TESCO) regisztráltidősoron jól láthatók a nagyobb csapadékokhatására kialakuló, gyorsan lecsengőárhullámok jelentős fajlagos hozamai, amelyekesetenként majdnem két nagyságrenddelmeghaladják az erdősült vízgyűjtőn levonulóárhullámcsúcsokat.1. ábra (SHH): Három jellemző mérőponton gyűjtött idősor2. ábra (SHH): A TESCO mérőponton gyűjtött vízállás idősorA fajlagos-vízhozam idősorokból a napicsúcsokat kigyűjtve az SHH-2. ábrán láthatópontfelhők állíthatók elő. Az pontokból isjól látható a burkolt területeket nagy arány-176

an tartalmazó TESCO mérőhely elkülönülésea többitől. Ennek számszerűsítésére azegyes ponthalmazokra regressziós egyenestillesztettünk. A városi területekről leérkezőárhullámok növekedése a csapadékkala regressziós egyenes alapján egy nagyságrenddelnagyobbnak adódott, mint a kevésbézavart mintaterületeké.A hidrodinamikai modellezés előkészítő lépésébentöbb forrás összedolgozásából öszszeállta meder nyomvonala (SHH-3. ábra).A nyomvonalon elhelyeztük a mért, illetvedigitalizált keresztszelvényeket, alagutakat.Az így előálló, már működőképes 1-D hidrodinamikaimodellen még létre kell hozni akeresztező műtárgyakat.vízszint, s ez összevethető az adatgyűjtő általrögzített vízállásokkal. Jól tükrözi a korábbanbemutatott kritikus pontok problémáit(SHH-4. ábra). A modell segítségével,a tervezés támogatásán túl, többek közöttmegállapítható a betorkolló csapadékcsatornákbefolyásoltsága is.a.)A Rák-patakot a fentiek alapján felépítettmodell segítségével különböző nagyvízihelyzetben vizsgáltuk permanens állapotokban.A modell segítségével a vízfolyás tetszőlegespontjában meghatározható egy adottvízhozamhoz tartozó vízszint, így a betorkollócsatorna befolyásoltsága eldönthető.b.)4. ábra (SHH): A permanens futtatás eredmény ábrái. Amedret szűkítő kerékpárút elöntése (a), A Hajnal téri szűkkeresztmetszet kezdete (b)3. ábra (SHH): A geometria szerkesztő ablak a Rák-patakmedervonalávalA Rák-patakot a fentiek alapján felépítettmodell segítségével különböző permanensnagyvízi helyzeteket vizsgáltuk, a felső peremenmegadott vízhozamokkal. A modellela vízfolyás tetszőleges pontjában meghatározhatóegy adott vízhozamhoz tartozóA modellezés még koránt sem tekinthetőlezártnak. A geometriai adatok modellbeintegrálása, geometriai ellenőrzése, pontosításamég várat magára. A közbeszerzéselhúzódása miatt kevés a rendelkezésre állóvízszint írónk, így a tervekkel ellentétbena betorkolló vízfolyások, fontosabb árkok,nagyobb csapadék csatornák által szállítottvízmennyiségről nem áll rendelkezésre elegendőadat. A modell paraméterek, elsősorbanaz érdesség terepi ellenőrzését, kalibrálásátis célszerű lenne elvégezni.177

ÖsszefoglalásA városok és a vízfolyások kölcsönhatásánaktanulmányozásához mintaterületkéntSopron belterületén folyó Rák-patak városiszakaszát választottuk ki, amelyen egy egydimenzióshidrodinamikai modell építésétkezdtük meg. A modell későbbi kalibrálásáhozautomata vízszint-írókat telepítettünk apatakon. Az adatgyűjtőkből kiolvasott nagyfrekvenciásidősorok segítségével jól követhetőka kisvízfolyáson lejátszódó gyors változások.A regressziós elemzés segítségéveljól azonosítható a városi kis beszivárogtatóképességű területek hatása a városból távozópontsorozat elkülönülésével.A meder geometriáját az összegyűjtött tervekföldi geodéziai mérésekkel történt kiegészítésévelhoztuk létre a modellben. A kiegészítőmérések közül a legnagyobb feladatota Deák tér alatti beboltozott, mintegy 1.5 kmhosszú szakasz helyszínrajzának és hosszszelvényénekelkészítése jelentette, amelyhezegy saját fejlesztésű digitális busszolánalapuló terepi adatgyűjtőt használtunk fel.A Rák-patakot a fentiek alapján felépítettmodell segítségével különböző nagyvízihelyzetben vizsgáltuk permanens állapotokban.A modell segítségével a vízfolyástetszőleges pontjában meghatározható egyadott vízhozamhoz tartozó vízszint. A modellsegítségével, a tervezés támogatásántúl, többek között megállapítható a betorkollócsapadékcsatornák befolyásoltsága is.Felhasznált irodalomCSÁFORDI, P. – ERŐS, M. – KALICZ,P. – GRIBOVSZKI, Z. – KISFALUDI B.(2010):Sopron város Rák-patak vízgyűjtőjére esőrésze csapadékvíz-elvezetése (A részvízgyűjtőklehatárolása és a tájékozódó terepimérések).2010. VIII. 27. – 2010. XII. 01., Előtanulmány,Sopron.GAYER, J. – LIGETVÁRI, F. (2007):Települési vízgazdálkodás, csapadékvízelhelyezés.Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium,Budapest.GRIBOVSZKI, Z. – KALICZ, P. –KUCSARA, M. (2006):Streamflow characteristics of two forestedcatchments in Sopron Hills.Acta Silvatica et Lignaria Hungarica, 2 :81–92.KEVE, G. (2009):Bácsbokodi-Kígyós hidrodinamikai modellezése.A Magyar Hidrológiai Társaság XXVII. OrszágosVándorgyűlésének konferencia kiadványa(CD-ROM)URL:http://www.hidrologia.hu/vandorgyules/27/dolgozatok/10keve_gabor.htmKOCH MÉRNÖKI IRODA KFT. (1998):Rák-patak állapotfeltárása,Sopron.SOMOGYI, P. – ZELLEI, L. (2009):A Gyöngyös és Sorok-Perint patak vízrendszerhidrodinamikai vizsgálata az Osztrákhatár és Szombathely között.A Magyar Hidrológiai Társaság XXVII. OrszágosVándorgyűlésének konferencia kiadványa(CD-ROM)URL:http://www.hidrologia.hu/vandorgyules/27/dolgozatok/10somogyi_peter.htm178

A Rák-patak vízgyűjtőjénekeróziós és hordalékszállításiviszonyai (SEH)Csáfordi P.BevezetésA napjainkban domináló klimatikus (csapadékeseményekextremizálódása) és társadalmifolyamatok (urbanizáció) fokozatosanfelerősítik a hidrológiai körfolyamatbantapasztalható mennyiségi és minőségi változásokat.A városi vízgyűjtőkön számostényező, mint a megváltoztatott területhasználat,a burkolt felületek nagy aránya, amagas népsűrűség, a motorizáció elterjedése,a koncentrált vízkivétel és vízbevezetés,valamint a szennyezőanyagok emissziójakorábban nem tapasztalt problémák sorátidézi elő. Az ár- és belvízi elöntések megoldásamellett fenyegető gond – többek között– a nem megfelelő mennyiségű és minőségűivóvíz, a szennyvíz- és csapadékvíz-tisztításinfrastruktúrájának ökológiai-ökonómiaiszempontból hatékony kiépítése vagy újratervezése,a vízbázisok, víztestek átfogóvédelme.A TÁMOP 4.2.1/B-09/KONV-2010-006jelű program városökológiai vizsgálataihozkapcsolódóan célul tűztük ki a Rák-patakvízgyűjtőjének eróziós és hordalékszállításiviszonyainak részletesebb feltárását. A talajerózióa vízfolyások által szállított hordalékegyik kiemelt forrása. A városi burkoltfelületek megnövekedett lefolyása és alerövidülő összegyülekezési idő fokozza aburkolatlan, sőt sokszor növényzetmentesfelületek erózióját, valamint a gyorsabbanlecsengő, ám nagyobb árhullámok erőteljesebbenrombolják a vízfolyások medrét ésa vízépítési műtárgyakat – többletanyagotjuttatva a felszíni vizekbe. Az erdő talajvédőhatása ugyanakkor jól ismert, a kutatásoksorán legtöbbször nem feltételeznek eróziótaz erdővegetációval borított felszínen. Ahelytelenül végzett fakitermelések, útépítésekmiatt azonban erdősült vízgyűjtőkönis bekövetkezhet talajpusztulás. Az egyreszélsőségesebbé váló csapadékviszonyoksárlavinákat indíthatnak el a hegyvidékiterületeken. A fátlan részeken sokszor csaka csupasz alapkőzet marad vissza, és a talajnehezen vagy egyáltalán nem fejlődik újra.Kevésbé extrém körülmények között is jelentőskárok keletkezhetnek a vágásterületeken,illetve a közelítő nyomvonalakon. Atermőtalaj vesztesége megnehezíti a gazdálkodásfeltételeit. Az akkumulációs területekhelyreállítása költséges.Az erodálódott talaj egy része eléri a befogadóvízfolyásokat, melyek továbbszállítjákazt. A hordalék minőségi-mennyiségiismerete, előrejelzésének szükségességeökológiai és műszaki szempontból egyarántindokolt, mivel a felszíni víztestek fizikai,kémiai és biológiai tulajdonságainak megváltozásátokozhatja. A szállított hordalék –többek között – csökkenti a vízi műtárgyakélettartamát, a meder és partfal stabilitását,hozzájárul a víztározók feltöltődéséhez, azárvízszintek megnövekedéséhez, a vizesélőhelyek átalakulásához (pl. élőhelyek betemetődése,turbulencia-viszonyok megváltozása).A lebegtetett hordalékszemcsékhezkötődő anyagok (pl. tápanyagok,nehézfémek) az ökoszisztéma elszennyeződéséhezvezethetnek. A túl magas lebegőanyag-koncentrációelőidézheti a vizekzavarosságát – rontva a látásviszonyokat–, károsíthatja az öntöző-rendszereket, ésgondot okozhat az ivóvíz-felhasználásbanis. E hatásokat számos szerző ismertette,illetve összefoglalta (SHEN – JULIEN 1993,GORDON et al. 2004, OWENS – COLLINS 2006,CHANG 2006).179

A vizsgálati terület és a kutatásicélok bemutatásaAz SVM-1. ábra a Rák-patak egyes mintavételipontokhoz tartozó vízgyűjtőterületétmutatja, kiegészítve a forrásvidéki kisvízgyűjtők,a Vadkan-árok és a Farkas-árokmegjelölésével.A Rák-patak vizsgálatba bevont vízgyűjtőterületének (SVM-1. ábra) 70.16%-át erdősbokrosvegetáció borítja, ezért az erdőgazdálkodássalérintett, de az urbánus területeknélkevésbé bolygatott részvízgyűjtőkeróziós- és hordalékszállítási folyamataialapvető hatással bírhatnak a vízfolyásvárosi szakaszain tapasztalható hordalékviszonyairais. Az itt összefoglalt tanulmányainksorán egy forrásvidéki, erdővelborított kisvízgyűjtő, a Farkas-árok erózióveszélyeztetettségétés hordalékmozgásátelemeztük.A Farkas-árok bemutatásaA Farkas-árok (0.6 km 2 ) a Soproni-hegységbentalálható, a Rák-patak vízgyűjtőjénekmellékvölgye. Mezoklimatikus viszonyaitmediterrán, kontinentális és óceáni hatásokis alakítják, az átlagos csapadékmennyiség700 mm körül van. A vizsgált területen azaljzat kristályos pala, erre települtek többrétegben, más-más ülepedési viszonyokközött a szárazföldi törmelékes kőzetek(KÁRPÁTI 1955, KISHÁZI – IVANCSICS1981–1985). A kis kiterjedésű részvízgyűjtők400-550 mBf közötti szintkülönbségeia völgyoldalak nagy átlagos lejtésében (21%felett) is megnyilvánul. A legfelső talajszintben(0-50 cm) mindenhol jellemző az igennagy mennyiségű finom homok frakció jelenléte,a fizikai talajféleség homokos vályog,vályogos homok, illetve iszapos vályogos homok.Sok helyen 70-80 cm-rel a talajfelszínalatt agyagos réteg húzódik (BELLÉR 1996).A talajtani és geomorfológiai viszonyok miattgyakoriak a földcsúszások.Az erdős vegetációban lombhullató és örökzöldállományok egyaránt jelen vannak.Erdészeti beavatkozások következtében afriss vágásterületeken és a közelítőutakonmegindulhat a talajpusztulás, amely a földcsúszásokon,partomlásokon és medereróziónkívül hordalékutánpótlást szolgáltat apatak számára. A vízfolyásba jutott vágástérihulladék, illetve bedőlt fák hatására sokhelyen hordalékdepóniák képződnek.A kutatás céljaiVizsgálatainkat a következő kérdéskörökbenvégeztük (zárójelben a témában születetttanulmányok, publikációk hivatkozása):• A Farkas-árok erózióveszélyeztetettségénekkimutatása az USLE és azEROSION-3D modellekkel (CSÁFORDI2010); a felszíni eróziót leginkább befolyásolótényezők feltárása (CSÁFORDIet al. – lektorálás alatt); a modellezett(potenciális) és a terepen felmért (valós)talajpusztulás összehasonlítása (BAR-NA 2011).• Egy térinformatikai keretrendszer építéseaz ArcGIS Model Builder-ben, mely– az USLE egyenletet alapul véve – egységesítiés felgyorsítja a kisvízgyűjtőkfelszíni talajveszteségének számítását(CSÁFORDI et al. – lektorálás alatt).• A Farkas-árok hordalékszállítási dinamikájánakmegismerése, a teljes hordalékhozamkiszámítása egy kiválasztotthidrológiai évben (2008-2009) lebegtetetthordalékszállítási modellel és agörgetett hordalékmennyiség mérésével(CSÁFORDI et al. 2011).• A kisvízfolyások hordalékszállításátsztochasztikusan befolyásoló folyamat,egy meginduló hordalékkúp hatásánaktanulmányozása a Farkas-árokban. Milyenarányban járul hozzá az adott hordalékkúp– az egyéb hordalékforrásokmellett – a patak hordalékszállításához(CSÁFORDI 2011, CSÁFORDI et al.2011)?180

• Egyéb potenciális hordalékforrásokelemzése: a hipotézis igazolása, amelyszerint az erdőterületek felszíni eróziójaelhanyagolható; a modellezett felszínierózió és a Farkas-árok egy évi teljeshordalékhozamának összehasonlítása(CSÁFORDI et al. 2010b).EredményekEredményeinket a kutatás céljaival azonossorendben, a korábbi fejezetben feltüntetetttanulmányok alapján foglaljuk össze. Azegyes számítási módszerek részletes bemutatásától– ahol az értelmezhetőséget nembefolyásolja – eltekintünk, ezek a megadottpublikációkban olvashatók.A Farkas-árokerózióveszélyeztetettségeA Farkas-árok erózióra hajlamos területeitelsősorban két modell, az empirikus USLE(WISCHMEIER – SMITH 1978) és a fizikaialapú, térben osztott, egyedi csapadékesemény-orientáltEROSION-3D segítségévelmutattuk ki. A modellezés eredményeit öszszehasonlítottuka terepen felmért eróziósnyomok térképével.Felületi talajerózió számítása az USLEalkalmazásávalAz USLE segítségével a 2008-2009-es hidrológiaiévre végeztük el a Farkas-árok felületieróziójának számítását. Az egyenletben6 tényező összeszorzásával becsülhető azegységnyi területre jutó átlagos éves talajveszteségértéke:A = R·K·L·S·C·P(SEH-1)A szorzatban A az átlagos éves talajveszteségegységnyi területen (t·ha-1·év-1), Raz esőtényező (kJ·m-2·mm·h-1), K a talajerodálhatósága (t·ha-1·m 2·kJ-1·h·mm-1), La lejtőhosszúság tényezője, S a lejtőhajlástényezője, C a növénytermesztés és gazdálkodástényezője, P a talajvédelmi eljárásoktényezője (CENTERI 2001). Az egyes tényezőkértékeit az SEH-1. táblázat tartalmazza,melyek számításának bemutatásátólmost eltekintünk.Érték /Intervall.R K LS C P A108,4 (konstans)0,32-0,42 0-95,6 0,003-0,01 0,2-0,4 0-6,1Átlag - 0,36 6,9 0,006 0,24 0,5Szórás - 0,09 0,002 0,08 0,51. táblázat (SEH): Az USLE tényezői és a potenciális felületi talajveszteség1. ábra (SEH): A potenciális eróziós térkép az egyes talajveszteségi osztályokkal raszteres és vektoros formában181

A SEH-1. ábra a potenciális eróziós térképegy részletét mutatja, azokkal a területekkel,melyek a leghajlamosabbak a talajpusztulásra.A SEH-2. ábra az egyes talajveszteségiosztályok százalékos területimegoszlását mutatja, ahol az osztályhatárokata RÁCZ-féle (1985) eróziós toleranciaértékekszerint adtuk meg. Az ábrából látható,hogy a modellezett felületi erózió egyrasztercellában sem haladja meg a 6.4 t·ha-1értéket. A vízgyűjtő területén az erdészetiüzemterv szerint a talajréteg átlagos vastagságaminimum 60 cm, amelyhez tartozó 4.1t·ha-1 megengedhető átlagos éves talajveszteségeta vízgyűjtő területének 99.9%-ánnem haladja meg a talajpusztulás. A teljestalajveszteség a vizsgálati időszakban 26.4tonna a Farkas-árok 56 ha-os területén.Az utak és vízmosások területét – a modellkorlátai miatt – nem vettük figyelembe azUSLE-vel végzett számítások során.Az átlagos és összes talajveszteséget kiszámoltukaz egyes erdőrészletekre (SEH-3.ábra) és vegetációborítási kategóriákra is.2. ábra (SEH): Az egyes talajveszteségi osztályok százalékosrészesedése a vízgyűjtő területébőlA potenciális talajveszteség egyik területiegységben sem haladja meg a megengedhetőértéket, habár az erózióveszélyeztetettségterületi változékonysága szembetűnő.A háromszögek az átlagos LS faktortjelölik az egyes területegységekben, és jólmutatják, hogy az egyes erdőrészletekbenszignifikáns korreláció van a lejtőhosszlejtőhajlásés a felületi erózió között (5%-osszignifikanciaszint esetén). Ugyanakkor azegyes vegetációtípusoknál a C faktor a legfőbbtalajpusztulást befolyásoló tényező.3. ábra (SEH): Átlagos és összes talajveszteség az átlagos LS faktorral az egyes erdőrészletekben182

Előzetesen azt feltételeztük, hogy a legalacsonyabberózióveszély az erdővel borítotthelyeken van, azonban a modellezés és a terepbejárásis azt igazolta, hogy a patakpartilombhullató állományok és a bükkösök /tölgyelegyes bükkösök területe a leginkábbtalajpusztulásra hajlamos. Ennek okai ameredek patakparti rézsűk, ahol földcsúszásokis gyakoriak, illetve a kiritkult lombkoronaszint,a gyér aljnövényzet és a hiányzóavarborítás. Ilyen körülmények mellettis érvényesül azonban az erdők talajvédőszerepe, hiszen a legmagasabb átlagos talajveszteségiérték is közel negyede a toleranciaértéknek.Talajerózió modellezése az EROSION-3D segítségévelA Farkas-árok eróziótérképét elkészítettükaz EROSION-3D-vel is, amellyel már azutak és vízmosások vonalas eróziója és azakkumuláció is számolható. A fizikai modellmind az talajpusztulás, mind a lerakódásmennyiségét több nagyságrenddel felülbecsülte,de a potenciálisan erózióveszélyeztetettterületeket konzisztensen mutatta kiaz egyedi csapadékeseményekre illetve haviés éves időfelbontásban (SEH-4. ábra).Az egyes területborításoknál az EROSION-3D-vel kapott értékek tendenciájukbanhelyenként eltérnek az USLE eredményeitől,de a fizikai modellnél is szembetűnő apatakparti vegetációk és a lékekkel tagoltfenyvesek területének eróziós veszélyeztetettsége.Az eredmények szerint a burkolatlanerdészeti utak átlagos talajvesztesége6-szor nagyobb, mint az egyes erdőrészletekpotenciális talajpusztulása, tehát a vonalaserózió jelentősége felülmúlja a felületi rétegeróziófelszínformáló szerepét. A talajpusztulástleginkább a lejtőhossz és a lejtőszögkombinált értéke határozta meg azEROSION-3D-ben is, azonban nem mindennagy lejtésű területen kellett erózióveszélylyelszámolni, amelyben nagy szerepe van avegetációnak. A gyepes vágásterületeken ésaz újulatoknál a domborzat hatását jelentősenellensúlyozta a sűrű lágyszárú aljnövényzettalajborítása és a feltalajt gazdagonátszövő gyökérzete. A legveszélyeztetettebbterületek a burkolatlan közelítőutak, a vízmosásokés a meredek partfalak.4. ábra (SEH). Az EROSION-3D-vel készült eróziótérképek éves és havi felbontásban183

A modellezett eróziós térképek összehasonlításaa terepen felmért eróziósnyomok elhelyezkedésévelA terepbejárás során elsősorban a vonalaseróziós károk és a földcsúszások elhelyezkedésétregisztráltuk, helyenként azonbana csepp- és lepelerózió nyomait is tudtuktérképezni. A látható erózióval érintett területeka Farkas-árok 1,3%-ára terjednekki. A talajpusztulásra hajlamos területeka vízfolyás menti meredek partfalakra ésegyes burkolatlan erdészeti közelítőutakrakoncentrálódnak, mely megfigyelés párhuzambaállítható az EROSION-3D eredményeivel.Térinformatikai keretrendszerépítése az USLE-vel végzett felületieróziószámításhozAz ArcGIS/ArcMap 9.3 térinformatikaiszoftver Model Builder funkciójával létrehoztunkegy keretrendszert, mely egységesítiés meggyorsítja a talajpusztulásszámítását az USLE-vel. Használatávalösszehasonlíthatóvá válnak a különbözőadottságú vízgyűjtőkre és különböző klímaszcenáriókrakészített talajeróziós térképek,valamint a talajkímélő gazdálkodásitechnológiák hatása. A munkafolyamatnégy modulba fogja össze a térinformatikaifeldolgozás és kiértékelés lépéseit, melyek akövetkezők: „Domborzati adottságok”, „Talajés felszínborítás”, „Talajveszteség és statisztikák”,„Talajveszteségi osztályok”.Az első modul – a digitális domborzatmodellbőlkiindulva – előállítja a lefolyáshálózatotés a kapcsolódó vízgyűjtőket, megadjaa lejtőadottságokat és az USLE LS faktorát.A második modul egyesíti a lefolyáshálózatot,az utakat, a vízgyűjtőhatárt, a felszínborítást,a területhasználatot és a talajtérképettartalmazó vektoros rétegeket.Ez az egyesített adatbázis az alapja a többiUSLE-tényező előkészítésének. A harmadikmodul kiszámolja a talajveszteséget,és területi statisztikákat képez a talajerózióhoztáblázatos és térképi formában. Anegyedik modul vektoros talajveszteségitérképeket konvertál, ahol az egyes poligonokmegegyeznek az egyes talajveszteségiosztályokkal. Így lehetővé válik a modellezettés a terepen felmért talajerózió összehasonlítása(SEH-2. ábra).A SEH-5. ábra a 3. modul elméleti felépítésétmutatja be, ahol a kék ellipszisek azinput fájlok, míg a zöld ellipszisek az eredményfájlok.5. ábra (SEH): A 3. modul („Talajveszteség és statisztikák”)elméleti felépítéseA Farkas-árok kisvízfolyásánakhordalékszállítási dinamikája, azéves hordalékhozam számításaA következő alfejezetekben külön-különmutatjuk be a görgetett és a lebegtetett hordalékhozamrakapott eredményeket. Azösszegzésükkel kapott teljes hordalékhozamotösszevetjük a hordalékkúpból elszállítódotthordalék mennyiségével. Jellemezzüka depónia hordalékszállítást módosítóhatását is.A görgetett hordalékhozam számításaA 2008-2009-es hidrológiai évben összesen4,1 m3 görgetett hordalékot mértünk a Farkas-árokkifolyó pontján elhelyezett csillapítóvízládában. Nyári időszakban a görge-184

tett hordalék átlagos száraz halomsűrűsége1,6 t·m-3, télen – amikor elsősorban finomabbszemcséjű mederanyag halmozódikfel – 1,3 t·m-3, míg az átlagos halomsűrűség1,5 t·m-3. Utóbbi értékkel számolva a teljesgörgetett hordalékhozam 6,2 tonna.A lebegtetett hordalékszállítási modellbebevont tényezők és a lebegtetetthordalékhozam számításaA lebegtetett hordalékhozamot az 1 litervízmintában mért hordaléktöménységbőlszámítottuk a következő képlet alapján:QS=() C () tQ tSdt(SEH-2)ahol Q Sa lebegtetett hordalékhozam adott [T] időintervallum alatt [F·T -1 ]; Q a vízhozamadott t időpillanatban [l·s -1 ]; CS alebegtetett hordalékkoncentráció adott tidőpillanatban [mg·l -1 ]. Amikor hordaléktöménység-méréseknem történtek, ott átlagértékekkelvagy modellezett értékekkelbecsültük a lebegtetett hordalékhozamot.A kisvízfolyások lebegtetett hordalékszállításáraszámos tényező hat (pl. vízhozam,vízhőmérséklet, esőerozivitás, megelőzőtalajnedvesség). Korreláció- és regresszióanalízisselelemeztük, hogy mely faktorokatvonjuk be a lebegtetett hordalékhozamotbecslő modellbe. Feltételeztük, hogy az árhullámoktólmentes időintervallumokban azeltérő vízhozam-tartományok más-más lebegtetetthordalékszállítási jelleggel bírnak.A vízhozam-tartományok elkülönítésére önkényesena középvízhozam értékét választottukki. Mivel ezekben az időszakokban ahordaléktöménység a vizsgált változókkal(vízhozam, vízhőmérséklet) gyenge korrelációtmutatott, ezért a hatványfüggvényalapú regressziós modell helyett mindkétvízhozam-tartományban (kisvíz és nagyvíz)a tartományra jellemző átlagos vízhozam ésa tartományra jellemző átlagos hordaléktöménységszorzata adta a lebegtetett hordalékhozamot[mg·min -1 ] (SEH-2. egyenlet).Ahol nem történt automata vízszint-regisztrálása műszer téli leállítása, illetve meghibásodásamiatt (2008. november vége – 2009.március eleje, illetve 2009. május közepe),szintén átlagértékekkel közelítettük a lebegtetetthordalékhozamot.Az árhullámok lebegtetett hordalékszállításátbecslő modellbe bevontuk a megelőzőcsapadékindexet (API 20) és az árhullámotkiváltó csapadékesemény erozivitását (R),vagyis az adott csapadékesemény eróziópotenciálját,mely magában foglalja a csapadékintenzitását és mennyiségét. Egyárhullámhoz egy – az adott árhullám alattállandónak tekintett – API 20, valamint percesfelbontású R-értékeket használtunk.Korábbi vizsgálataink során (CSÁFORDI et al.2010a) a hiszterézishatást felismerve külön-különregressziós modellt határoztunkmeg az árhullámok fel-, illetve leszálló ágánaklebegtetett hordalék-koncentrációjára:CS = abc d Q API20 R(SEH-3)ahol CS: lebegtetett hordalékkoncentrációaz árhullámok fel- illetve leszálló ágában[mg·l -1 ]; Q: vízhozam [l·s -1 ]; API 20: megelőzőcsapadékindex [mm]; R: erozivitás[kJ·m-2·mm·h -1 ]; a, b, c, d empirikus tényezők.Többváltozós nemlineáris regressziósegyenletünk a Leopold és Maddock-félehatványfüggvényből indul ki, de a függvénykapcsolatnemlineáris természete a 7. ábraalapján is feltételezhető.A 2008. október 22. és 2009. október 16.között lehullott erozív csapadékeseményekteljes erozivitás-összege 108,4 kJ·m-2·mm·h -1 volt. 2008. október második felébenés 2009. október első felében nemmértünk erozív esőket. A június-augusztusizivatarok együttes erozivitása az éves esőtényezőtöbb mint 80%-át jelentette. Az egyesárhullámokat kiváltó csapadékeseményekerozivitása júniusban és augusztusban néhányesetben a 14 kJ·m-2·mm·h-1-t is meghaladta.A megelőző csapadékindex értékei185

szintén széles terjedelmet mutatnak. A legmagasabbértékeket szintén a nyári hónapokbanészleltük, a maximum 146 mm-reljúniusban jelentkezett.A Farkas-árokban a vizsgálat teljes időszakaalatt mért vízhozamok minimuma 1,2 l·s -1volt, maximum-értéke 281,7 l·s -1 . Mindkétszélsőértéket 2009 júniusában észleltük. Alebegtetett hordaléktöménység is tág határokközött változott. A maximumot, 4005,3mg·l -1 -t, a 2009. július 18-i árhullám során,míg a legalacsonyabb értéket, 11,9 mg·l -1 -t,2009. július 20-án mértük. A maximálisértéket két napon belül követő minimumaz árhullám kimosó hatásával magyarázható.A vizsgálati időszakra megállapítottközépvízhozam 2,6 l·s -1 , az átlagos vízhozam4,5 l·s -1 . A középvízhozamot meghaladóvízhozam-tartományban (nagyvíz) mértlebegtetett hordalék-koncentrációk átlaga75,2 mg·l -1 , az átlagos vízhozam 6,1 l·s -1 . A 2,6l·s -1 alatti vízhozam-tartományban (kisvíz)a vízminták átlagos hordaléktöménysége78,1 mg·l -1 volt 2,0 l·s -1 átlagos vízhozam mellett.Ezeknek az értékpároknak a szorzatával(nagyvíznél 455,6 mg·s -1 , kisvíznél 154,9mg·s -1 ) közelítettük a középvízhozam felettiilletve alatti vízhozamok lebegtetett hordalékhozamát.Az árhullámok felszálló ágában a lebegtetetthordalék-koncentrációt (C fel) becslőregressziós modell a SEH-3. egyenlet alapjána következő:C fel=1, 0311, 268 0, 4241726,349Q API20 R(SEH-4)A regressziós egyenlet az árhullámok leszállóágainak lebegtetett hordaléktöménységére(C le):C le1,3131,319 0, 2161327,730Q API20 R(SEH-5)A regressziós egyenletbe bevont változókközötti kapcsolat erősségének ellenőrzésekorrelációanalízissel történt. Ez alapján amintázott árhullámok felszálló ágában – 5%-os szignifikanciaszint mellett – a lebegtetetthordaléktöménység statisztikailagelfogadható kapcsolatot (korrelációs e.h. >0,62) mutat a vízhozammal, az erozivitássalés a megelőző csapadékindexszel. A leszállóágban 5 %-os szignifikanciaszint mellett ahordalék-koncentráció csak a vízhozammalkorrelál. Ha azonban a leszálló ágra alkalmazottregressziós modellből elhagynánkaz API 20és az R mennyiségeket, a determinációskoefficiens erősen csökkenne. AzSEH-4. egyenlet determinációs koefficiense95%-os konfidenciaszint esetén 0,97, azSEH-5. egyenletnél 0,92. Az egyenletben afel- és leszálló ág esetén is fordított arányosságvan a hordalék-koncentráció és a megelőzőcsapadék index között. Azaz egyre nagyobbmegelőző csapadékindexekhez egyrekisebb hordaléktöménység-értékek tartoznak.A modell tehát figyelembe veszi az előzetescsapadékesemények kimosó hatását.Ugyanakkor ahol a megelőző csapadékindexértéke alacsony (API 20

átlagértékkel közelítettük a lebegtetetthordalékhozamot. A mért hozamok és azátlagérték közötti maximális eltérés 0,217kg·min -1 , az átlagos különbség 4 g·min -1 .Kisvíznél a 9,3 g·min -1 átlagos lebegtetetthordalékhozammal egészítettük ki az idősort,amikor nem történt mintavétel. Amért értékek és az átlagérték közötti maximáliskülönbség 0,012 kg·min -1 , az átlagoseltérés 0 g·min -1 . A bemutatott regressziósmodellekkel illetve átlagértékekkel számoltlebegtetett hordalékhozamok összegzésealapján a vizsgálati időszakban a Farkas-árokvízfolyása összesen 88,9 tonnalebegtetett hordalékot szállított.Egy hordalékdepónia hatásaa Farkas-árok vízfolyásánakhordalékhozamáraA terepi geodéziai felmérés és a térinformatikaiszámítások alapján a Farkas-árokbanmesterségesen megindítotthordalékdepóniából 10,5 m 3 hordalék távozott(görgetett és lebegtetett hordalékkéntegyütt), mely 15,8 tonna hordalékmenynyiségnekfelel meg. A Farkas-árok teljeshordalékhozama a depónia kiürülése alatt– 2008. október 22. és 2009. október 16.között – 95,1 tonna volt. A hordalékkúpbólszármazó anyagmennyiséget a teljes hordalékhozammalösszehasonlítva látható, hogya depónia 16,6%-kal részesedett a Farkasároki-patakhordalékszállításából.Az adatok időbeli konzisztenciáját vizsgálvaazt kapjuk, hogy a depónia megindulásaután, 2008 októberétől a nyári félévre is áthúzódómeredekség-növekedés jelentkezik akumulált görgetett hordalékhozam grafikonjában,míg a vízhozam-összeg idősorán a depóniahatása nem észlelhető (SEH-6. ábra).Az egységnyi idő alatti görgetett hordalékhozam-növekedésnagyobb, mint a megelőzőidőszakokban: 2006. márciustól 2008. októberigösszesen 2433,5 dm 3 görgetett hordalékhozam,2008. októbertől 2009. augusztusig4052,5 dm 3 . A hordalékkúp mozgása alatt4,5-szeresére, 0,6 t·m -3 -re (368,4 dm 3·hó -1 )növekedett az átlagos havi görgetett hordalékhozama depónia többlethatásától mentesmegelőző időszakhoz képest (0,1 t·m -3 = 81,1dm 3·hó -1 ). Ezek a tények alátámasztják, hogya hordalékkúp bepótlódása jelentősen hozzájárulta görgetett hordalékszállítás időbelifluktuációjához. Ugyanakkor a hordalékkúpkiürülése is több szakaszra osztható, a legaktívabbperiódusok 2009. január – március,illetve június hónapokban figyelhetők meg.Előbbiek a hóolvadások utáni nagyobb árhullámokhoz,utóbbi pedig a június végi nagyesőzésekhez köthető.6. ábra (SEH): A kumulált havi vízhozam (Cumsum_Q) és kumulált havi görgetetthordalékhozam (Cumsum_GH) a Farkas-árokban 2006. januártól 2009. októberig187

A felszíni erózió jelentősége a hordalékképződésben– potenciális hordalékforrások áttekintéseA 2008-2009 hidrológiai évben a Farkasárokteljes hordalékhozama 95,1 tonna, afelületi eróziós talajveszteség 26,4 tonna.A hordalékszállítási arány a Vanoni-képlet(LIM et al. 2005) alapján 50%, mellyel csökkentvetalajveszteség értékét azt kapjuk,hogy a vízgyűjtőt potenciálisan 13,2 tonnahordalék hagyta el. Tehát a felületi eróziórészesedése a teljes éves hordalékhozamból13,9%. (A hordalékdepónia 16,6% aránytképvisel a hordalékszállításból.) Látható,hogy a felületi erózión kívül más talajpusztulásifolyamatok is részt vesznek a Farkasárokkisvízfolyásának hordalék-utánpótlásában,melyek jelentősége felülmúlja ajórészt erdős vegetációval borított vízgyűjtőfelületi erózióját. Ilyen jelenségek a földcsúszások,a partfalerózió, a burkolatlanerdészeti utak és közelítőnyomok vonalaseróziója, melyek vizsgálatának a jövőben kiemeltszerepet kell kapnia.ÖsszefoglalásA Rák-patak vízgyűjtőjének több mint70%-át erdő borítja, ezért a városi vízfolyásszakaszokhordalékszállításában ésvízminőségében is meghatározó lehet az erdőterületekhordalékképződési dinamikája.Ezért a TÁMOP 4.2.1/B-09/KONV-2010-006 jelű program városökológiai vizsgálataihozkapcsolódóan feltártuk a Rák-patak forrásvidékéntalálható erdősült kisvízgyűjtő,a Farkas-árok erózióveszélyeztetettségét éshordalékszállítási viszonyait.Korábbi vizsgálataink során megállapítottuk,hogy a Farkas-árok hordalékhozama jelentősidőbeli fluktuációt mutat, a hordalékkészletekelérhetősége befolyásolja a hordalékszállításdinamikáját (CSÁFORDI et al. 2010a).A lehetséges hordalékforrások elemzése ésa terület eróziós potenciálja érdekében azempirikus USLE és a fizikai EROSION-3Dmodellekkel elkészítettük a Farkas-árok erózióstérképét, kiszámoltuk a teljes és átlagostalajveszteséget a 2008-2009-es hidrológiaiévben. A talajpusztulás átlagértékeit megadtukaz egyes erdőrészletekre és területborításikategóriákra, amelyek közül egyik területiegységben sem haladta meg a felületi erózióa 4,1 t·ha -1 toleranciahatárt. Az egyes erdőrészletekbena talajpusztulást legfőképpena lejtés-lejtőhajlás határozta meg, ugyanakkora vegetációborítás talajvédő szerepe isegyértelműen megmutatkozott. Az eróziórahajlamos területek elsősorban a vízfolyásmenti meredek partfalak, egyes burkolatlanerdészeti közelítőutak és a kiritkult lombkoronájúállományok. Az USLE térinformatikaiadaptálása érdekében egy négy modulbólálló keretrendszert hoztunk létre az ArcGIS/ArcMap 9.3 térinformatikai szoftver ModelBuilder funkciójával, mely egységesíti ésmeggyorsítja a talajpusztulás számítását.A kiválasztott referencia-időszakra megadtuka Farkas-árok teljes hordalékhozamát,mely a csillapító vízládában akkumulálódottgörgetett hordalékhozamok és – a regressziósegyenletekkel illetve átlagértékekalapján számolt – lebegtetett hordalékhozamokösszegével egyenlő. A hatványfüggvényalapú regressziós egyenletekkel azárhullámok fel- és leszálló ágának lebegtetetthordalékkoncentrációját modelleztük,mely egyenletekbe a vízhozamon kívül azesőerozivitást és a megelőző csapadékindexetis bevontuk. Az erdősült kisvízgyűjtőkhordalékszállítását sztochasztikus tényezőkis befolyásolják, melynek egy jellegzetespéldája a faágak és szerves törmelék mögöttfelhalmozódott hordalékdepóniák többlethatása.A vizsgálati területen mesterségesenmegindítottunk egy – az erdészeti út alatticsőáteresz biztonságát veszélyeztető – hordalékkúpot,majd geodéziai és térinformatikaimódszerekkel meghatároztuk a depóniábóleltávozó teljes hordalékhozamot.188

Talajveszteség- és hordalékhozam-számításainkösszehasonlítása bizonyítja, hogya felületi erózión kívül más talajpusztulásifolyamatok is részt vesznek a Farkas-árokhordalék-utánpótlásában. Ilyen jelenségek aföldcsúszások, a partfalerózió, a burkolatlanerdészeti utak és közelítőnyomok vonalaseróziója, melyek részletes elemzése jövőbelikutatási célunk.Felhasznált irodalomBARNA, T. (2011):Erózióveszélyeztetettség vizsgálata a Rákpatakfelső vízgyűjtőjén.Szakdolgozat. Nyugat-magyarországi Egyetem,Sopron. 26-35 ps.BELLÉR, P. 1996:Meszezési kísérletek a Soproni-hegységben.Kutatási jelentés. Erdészeti és Faipari Egyetem,Sopron.CENTERI, CS. (2001):Az általános talajveszteség becslési egyenlet(USLE) K tényezőjének vizsgálata.Doktori értekezés. Szent István Egyetem, Gödöllő.13-14, 44-63 ps.CHANG, M. (2006):Forest hydrology.Taylor and Francis, Boca Raton. 237-282 ps.CSÁFORDI, P. (2010):Erózióveszélyeztetettség vizsgálata a Soproni-hegységerdősült kisvízgyűjtőjén azUSLE és az EROSION-3D modellekkel.In: Az Élhető Vidékért 2010 környezetgazdálkodásikonferencia, Konferenciakötet. Siófok, 2010.szeptember 22–24. 189-198.CSÁFORDI, P. – GRIBOVSZKI, Z. – VÁLINT, ZS. –KALICZ, P. (2010A):Kisvízfolyások anyagszállításának vizsgálatakét árhullám példáján.Hidrológiai Közlöny 90 (2): 55-61.CSÁFORDI, P. – GRIBOVSZKI, Z. – KALICZ, P.(2010B):Contribution of surface erosion tosediment transport in a small forestedheadwater catchment in the Sopron Hills.Journal of Landscape Management 1 (2): 3-11.CSÁFORDI, P. (2011):Rövidtávú időbeli változékonyság erdősültkisvízgyűjtők hordalékszállításában.In: Tudományos Doktorandusz Konferencia, Konferenciakötet.Sopron, 2011. április 13. 126-132.CSÁFORDI, P. – KALICZ, P. – GRIBOVSZKI, Z.(2011):Erdősült kisvízgyűjtő éves hordalékhozamánakbecslése és egy hordalékkúp hatásánakvizsgálata.Hidrológiai Közlöny 91 (3): 46-54.CSÁFORDI, P. – PŐDÖR, A. – BUG, J. –GRIBOVSZKI, Z.:Soil erosion analysis in a small forestedcatchment supported by ArcGIS ModelBuilder.Acta Sylvatica et Lignaria Hungarica. (lektorálásalatt)GORDON, N.D. – MCMAHON, T.A. –FINLAYSON, B.L. – GIPPEL, C.J. – NATHAN,R.J. (2004):Stream hydrology.John Wiley and Sons, Chichester. 169-200 ps.KÁRPÁTI, L. (1955):Adatok Sopron környékének geomorfológiájához.Földrajzi Értesítő 4 (3): 21-40.KISHÁZI, P. – IVANCSICS, J. (1981-1985):Sopron környéki üledékek összefoglalóföldtani értékelése.Központi Bányászati Fejlesztési Intézet Petrográfia,Sopron. p. 48.189

LIM, K.J. – SAGONG, M. – ENGEL, B.A. –TANG, Z. – CHOI, J. – KIM, K.S. (2005):GIS-based sediment assessment tool.Catena 64: 61-80.OWENS, P.N. – COLLINS, A.J. (EDS.) (2006):Soil erosion and sediment redistribution inriver catchments, Measurement, modellingand management.CAB International, NSRI Cranfield University.ps. 1-50,RÁCZ, J. (1985):Erdővel borított lejtős területek ellenállásaaz erózióval szemben.In: A lejtős területek gazdaságos hasznosításatudományos tanácskozás, Konferenciakötet.Agrártudományi Egyetem, Gépészmérnöki Kar,Gödöllő. 196-200 ps.SHEN, H.W. – JULIEN, P.Y. (1993):Erosion and sediment transport.In: Maidment, D.R. (ed.): Handbook of hydrology.McGraw-Hill. 12.1-12.61 ps.WISCHMEIER, W.H. – SMITH, D.D. (1978):Predicting rainfall erosion losses – A guideto conservation planning.Series: Agriculture Handbook No. 537. USDA,Washington DC. 3-4 ps.Városi lefolyás modellezése egysoproni részvízgyűjtő példáján(SCL)Szegedi B.BevezetésAz urbanizáció következtében előálló lényegesváltozások a klimatikus viszonyokat, alefolyást, a vízminőséget érintik és ezeken keresztüla környezet és az ökoszisztéma is változásonmegy át. (Gayer J. – Ligetvári F. 2007)A települési vízelvezetés és vízgazdálkodásproblémáival számos tanulmány foglalkozottaz elmúlt években: (Dulovicsné 1987),(Asztalos T. et al. 2009), (Mrekva L. 2010).A kutatási munka célja, egy soproni részvízgyűjtő terület jelenlegi csapadékvíz elvezetésiproblémáinak feltárása, illetve azezen a területen várható jövőbeli fejlesztésektámogatásához a többletterhelések számítógépeshidraulikai modellezése. Továbbá azeredmények tükrében javaslatok készítéseaz esetleges rekonstrukciós feladatokhoz.A munka fő része a hidraulikai modell a felépítése,melyben a jelenlegi lefolyási paramétereketegy korábbi állapot terheléseivelvizsgáltuk és a többletterhelésre vonatkozókövetkeztetések megállapítására tettünk kísérletet.A kutyahegyi mintaterület modellezésébenaz EPA által fejlesztett, SWMMnevű szoftvert alkalmaztuk. A kutatás célja,hogy javaslatot adjon az esetleges elvezetőhálózatok megfelelő fejlesztésére.A vizsgált terület bemutatása ésmodellezéseJelenlegi állapot bemutatásaAz 1990-es évek elejéig a területen kert- ésszőlőművelés folyt, ezután kezdődött mega lakóterület kialakítása. A mezőgazdaságiműveléshez szükséges közlekedési nyomvonalakáltalában figyelembe vették a topográfiaiadottságokat, a lakótelkek kialakítása eztnem követte konzekvensen. A dombvidékijellegből adódóan a terület lejtése viszonylagmeredek, így a jelenleg „szabadon” lefolyócsapadék rövid idő alatt, nagy sebességgel, jelentőskárt okozva távozik. A lefolyó csapadéka terület északi határán az Ágfalvára vezetőközlekedési út mellett húzódó betonburkolatúárkon, majd a Sopron - Wienerneustadtvasútvonal alatti átvezetés után, a Natura2000-es területen keresztül, a topográfiaiadottságoknak megfelelően egy meglévő földárkonát jut a befogadó Liget patakba.190

A lakóterület kialakításával kiépült mindenközmű a csapadékvíz elvezetés kivételével.Jelenleg az úthálózat burkolása folyamatosanzajlik. Az Ágfalvi út mellett betonelemekbőlépített vízelvezető árok és a lakóterületenjelenleg meglévő vízelvezető műveka jelenlegi (2011) paramétereikkel zápor eseténa lefolyó csapadékot nem képesek elvezetni.(www.sopron.hu) A csapadékcsatornahálózat jellemzően régi kialakítású részbenelhanyagolt, burkolatlan talajárok, vagy nagyfelületi érdességű beton csatorna. Vízbefogadókapacitásuk a mai igények tükrébennem elegendő.Az érvényben lévő szabályozási tervek 58hektár beépítését teszik lehetővé, a lakóterületkialakítása folyamatos, aminek következtébenjelentősen megváltoztak / megváltoznaka csapadék lefolyási viszonyok. Mindközép-, mind hosszútávon reálisan számolnikell a lefolyó csapadékmennyiség növekedésével,annak elvezetésével, illetve a megnövekedettcsapadékmennyiség elvezetéséneküzemeltetési feladataivalA modell felépítésA vizsgált városrész felmérése során lehatárolásrakerült a 3 fő vízgyűjtő terület, utcaszintű lebontásban (Csáfordi et al 2010)(SCL-1. ábra).A modell felépítését a korábbi részvízgyűjtőktovábbi felbontásával, paraméterek megadásávalkezdődött. Ennek eredményeképpenösszesen 68 részvízgyűjtőre bontottuk fel,figyelembe véve a mintaterület lejtésviszonyait,beépítettségét, telektömbök elhelyezkedését,- elválasztó utak burkolati tulajdonságait(SCL- 2. ábra). Következő lépésbenfelépítettük a meglévő csapadékcsatornahálózatot a korábbi felmérés során kapottadatok alapján.2. ábra (SCL): A lehatárolt 68 vízgyűjtő területA csapadékadatok hozzárendelése amodellhezA mintaterület vízelvezetési problémáinakfelderítése érdekében, a modellhez kétcsapadékeseményt rendeltünk, egy hosszú,de kis intenzitású, és egy rövid, de nagy intenzitásúcsapadékeseményt. A csapadékadatsorok esetében részben a Sopron ésKörnyéke Víz-és Csatornamű Zrt.-től kapottbillenőedényes mérőállomás adatait (2011.05. 28. 9,1 mm / 10 h), részben pedig a Hidegvíz-völgybenműködő 0,1 mm felbontásúbillenőedényes csapadékmérőből származóadatsort (2010. 07. 29. 38,5 mm /1, 5 h és2010. 08. 05. 31,1 mm / 3/4h) használtuk fel.1. ábra (SCL): A felméréskor lehatárolt vízgyűjtő területek(Soproni Vízmű nyomán)191

EredményekA felméréskori lehatárolásnál megjelölt 1.és 2. vízgyűjtő csatorna szakaszainak lefolyásiviszonyait elemeztük. A 3. vízgyűjtőtegy korábbi munkában vizsgálta Bódis Gábor(Bódis, 2011). Az eredmények kiértékelésénéla kritikus pontokra fókuszáltunk,csapadékelvezető rendszer műszaki állapotánakmegfelelően.A kapott eredmények alapján a hosszan tartókis intenzitású csapadékesemény mellet(9,2 mm / 10 h csapadék) a modell csapadékvízelvezető hálózata megfelelőnek bizonyult.Megállapítható volt továbbá az is,hogy az egyébként rossz műszaki állapotbanlévő árkok is megfelelően képesek elvezetniaz ilyen mennyiségű csapadékvizet(SCL-3. ábra).3. ábra (SCL): Az Újdűlő utca árokrendszere 9.1 mm napi csapadék mellettAz alacsony intenzitású csapadéknál tapasztaltakalapján az eredmények részletesértékelését a nagy csapadék eseményekrevégeztük el. Mindkét csapadékeseménynagy intenzitású, rövid ideig tartó csapadékhullásvolt (31.1 mm / ¾ h, 38.5mm / 1.5 h).A terepbejárás alkalmával is kritikusnakvélt szakaszok a következők voltak:• Újdűlő utca• Thrilling Gusztáv utca• Wälder József utcaEzekben az utcákban rossz műszaki állapotúalacsony kapacitású, elhanyagolt, betonés talajárkok találhatóak. A gépkocsibejáróknálminden esetben keresztmetszetcsökkentő csőátereszek találhatók.Újdűlő utcaNagy intenzitású csapadék esetén az árokrendszercsapadékvíz elvezető képességejelen állapotában elégtelen. Ez főként aváltozó fenékmélységnek és a növényzetokozta érdességnek köszönhető. Ezen a szakaszonfeltétlen indokoltnak tartom a csapadékvízelvezető rendszer korszerűsítését(SCL-4. ábra).4. ábra (SCL) Az Újdűlő utca árokrendszere 38.5 mm es terhelés mellett192

Thrilling Gusztávés Wälder József utcákA kapott eredmények alapján 31,1 és a 38,5mm terhelés mellett a Wälder József és aThrilling Gusztáv utca árokrendszere nemvolt képes elvezetni az ott lefolyó vízmenynyiséget.A két utca közül a Thrilling Gusztávutcában van a legtöbb túlfolyási pont. Itt anagyszámú, keresztmetszet szűkítő csőátereszés a helyenként alig 30 cm mély árkokokozzák a legnagyobb problémát (SCL-5.ábra).A Thtilling Gusztáv utcát összehasonlítottukegy másik vele párhuzamos hasonlólejtéssel rendelkező utca (Rozsondai K.u.) lefolyásviszonyával. Ezen az utcán márfelújításra került az árokrendszer. Nagy intenzitásúcsapadékesemények esetén az új,előre gyártott betonelemekből készült vízelvezetőrendszer befogadóképessége megfelelőnekbizonyult (SCL-5. ábra).A Wälder József utca egészét tekintvemegfelelőnek mondható. Túlfolyás csaka Dalárda utca és a Wälder József utca kereszteződésénéljelentkezik. Ez a problémamegszűnik, ha a Dalárda utcában kialakításrakerül a megfelelő csapadékvíz elvezetés(SCL-5. ábra).5. ábra (SCL): Wälder J. u., Thrillin G. u. és a Rozsondai K.u. lefolyásviszonyai193

KövetkeztetésekÖsszességében elmondható, hogy a mintaterület2011 évi beépítettsége mellett főkénta nagy intenzitású csapadékeseményekremutat nagy érzékenységet, míg a hosszantartó kis intenzitású csapadékok elvezetéseszempontjából megfelelőnek bizonyult. Aztis sikerült kimutatni, hogy azokon a szakaszokonahol az árokrendszert a korszerű,előre gyártott betonelemekkel újították fel,ott az árkok megfelelően képesek elvezetninagy intenzitású csapadékokból származólefolyásokat is.Felhasznált irodalomASZTALOS, T. EL AL. (2009):Csapadékcsatorna hálózatok kapacitásvizsgálataa klímaváltozás tükrében,Magyar Hidrológiai Társaság, XXVII. OrszágosVándorgyűlés, Baja.BÓDIS, G. (2011):Sopron ágfalvi lakópark csapadékvíz-elvezetéshidrológiai felülvizsgálata,Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományiegyetem, Építőmérnöki Kar, Vizi közmű és KörnyezetmérnökiTanszék, Budapest.CSÁFORDI, P. – ERŐS, M. – KALICZ, P. –GRIBOVSZKI, Z. – KISFALUDI, F. (2010):„Sopron város Rák-patak vízgyűjtőjére esőrésze csapadékvíz-elvezetése” A részvízgyűjtőklehatárolása és a tájékozódó terepimérések (2010. VIII. 27. – 2010. XII. 01.)Előtanulmány. Sopron.DULOVICS, DNÉ. (1987):Közműépítés III. (Csatornázás) TervezésiSegédlet és Útmutató.Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest.GAYER, J. – LIGETVÁRI, F. (2007):Települési vízgazdálkodás, csapadékvízelhelyezés.Környezetvédelmi és Vízgazdálkodási KutatóIntézet Kht. Budapest. p. 26-27.MREKVA, L. (2010):Városi vízgazdálkodás a városi csatornázástükrében,Magyar Hidrológiai Társaság, XXVIII. OrszágosVándorgyűlés, Sopron.STORM WATER MANAGEMENT MODELL USER’SMANUAL VERSION 5.0 (2010):Environmentel Protection Agency, UnitedStates.http://www.sopron.hu/Sopron/portal/front_show?contentId=24624&searchtext=kutyahegy194

Sopron város felszíni vizeimentén megjelenő özönnövényekelőfordulásának és hidrológiaihatásának vizsgálata (SON)Gyimóthy K.BevezetésA hullámterek világszerte az invázió általlegveszélyeztetettebb élőhelyek közé tartoznak(Pyšek – Prach 1994, Pyšek et al. 1998,Hood – Naiman 2000, Planty-Tabbachi etal. 2001). A folyóvizeknek szerepük van aszaporítóképletek terjesztésében, ám a legmeghatározóbbtényező az özönnövényekterjedésében a rendszeres bolygatás. A hazaihullámterekben számos esetben jelennekmeg nagy tömegben inváziós fajok.Sopron város felszíni vizei mentén leggyakrabbanelőforduló két özönnövény a hibridjapánkeserűfű (Fallopia x bohemica) és a bíbornebáncsvirág (Impatiens glandulifera).Emellett vizsgálataim során találkoztammég bálványfával, gyalogakáccal, magasaranyvesszővel és vadszőlővel is, ám ezekállományai szálanként, néhány m2 –es foltokbanvannak jelen, így természetvédelmijelentőségük csekély.Anyag és módszerTerepi méréseimet és vizsgálataimat Sopronbannégy víztest környezetében 2011.márciusától egy vegetációs periódusonkeresztül végeztem. Az Ibolya-tó ill. a Szalamandra-tó(Tacsi-árok) esetében fényképesdokumentációt készítettem, az Ikvaés a Rák-patak mentén egyéb eszközök isa rendelkezésemre álltak az NYME-EMKGeomatikai, Erdőfeltárási és VízgazdálkodásiIntézet jóvoltából.Mérésekhez használt eszközök:• Trupulse 360 lézer távmérő, mely gyorsanés közvetlenül szolgáltatja a távolságadatokat.• Leica Viva NetRover GNSS mérőállomás,melynek segítségével felvettem asarokpontokat, majd Digiterra térinformatikaiprogram segítségével poligonokatkészítettem. Egyes foltok, illetvenövényegyedek esetében csupán a pontokkoordinátáit vettem fel, s a térinformatikairendszerben is pontfedvénykéntkezeltem.EredményekAz első vizsgált szakasz a Rák-patak torkolatátóla TESCO mérési pontig tart (ld.SVM-1 ábra). A meder mindvégig burkolatlan.A teljes özönnövényekkel borítottterület nagysága ezen a szakaszon 7241.92m2. A vegetáció igen gyér, alig néhány fajképes megtalálni az életfeltételeit a hibridjapánkeserűfű mellett.A második szakasz a TESCO mérőhelytől aGyőri úti mérési pontig terjed. Ezen a szakaszonaz özönnövények szintén uralják a hullámteret.A Győri úti mérési pont közelébenterjedőben van a bálványfa, több foltbantaláltam újulatot. A teljes özönnövényekkelborított terület nagysága 5287.59 m2. A fajösszetételváltozatosabb képet mutat. Ahola hibrid japánkeserűfű nem foglalta el a területet,még fellelhetőek honos gyomfajok,sőt szűktűrésű, specialista fajok is.A harmadik szakasz a Győri úttól a Fasorutcai mérési pontig tart. Itt jórészt zártcsatornában halad a patak, felbukkanásaimentén azonban az özönnövények is erélyesenterjednek. A vegetáció szegényes, azözönnövények mellett főleg a természetestermőhelyek zavarástűrő növényei illetvea honos flóra gyomfajai találhatók meg kisszámban.A negyedik szakasz a Fasor utcai mérésihelytől a Hajnal téri mérési pontig terjed.A felmért hibrid japán keserűfű állománynagysága a bal parton 615.69 m2, míg a jobbparton 475.34 m2. Az alsóbb mederszaka-195

szokhoz képest sokkal kisebb mértékű azinvázió, a vegetáció diverzebb képet mutat.Az utolsó vizsgált szakasz a Hajnal térimérési ponttól a bánfalvi műtárgyig terjed.A bal parton öt nagyobb állományban,összesen 457.6 m 2 -en, míg a jobb partmentén három nagyobb részen, 259.97m2 kiterjedésben felvételeztem a hibridjapánkeserűfüvet. Szórványos előfordulásaiis voltak, főleg az összefüggő állományok közelében.A bánfalvi műtárgyhoz közel magasaranyvessző is előfordul. A vegetáció változatosabbaz alsóbb szakaszokhoz képest.A Rák-patak városi szakasza mentén több,mint 1.5 ha területet foglalnak a Fallopiax bohemica állományai. A két part közöttinagy eltérés a 0-1. szakasz bal oldali területéneknagyságából adódik, ugyanis a torkolatközelében található egy több, mint 4000m 2 kiterjedésű összefüggő állomány. A fajlagosterületből arra lehet következtetni, hogyaz urbanizálódott (beépített) területek korlátozzáka faj terjeszkedését. A borítás nélkülikitettséget jobban kedveli.SzakaszBal oldaliállománynagysága (m 2 )Jobb oldaliállománynagysága(m 2 )Teljes terület(m2)Fajlagos terület(m 2 /fm)0-1. 5757,87 1484,05 7241,92 10,78 41-2. 2399,52 2888,07 5287,59 5,12 3,52-3. 223,42 523,56 746,98 1,48 33-4. 615,69 475,34 1091,03 0,50 2,54-5. 457,6 259,97 717,57 0,61 3Bal oldal össz:9454,10Jobb oldal össz:5630,991. táblázat: Fallopia x bohemica állomány nagyságaÖssz: 15085,09Átlagmagasság(m)Az Ikva hullámterében az özönnövények közüla bíbor nebáncsvirág előfordulása volt ameghatározó. A Papréten, illetve a Rák-patakbefolyásánál a hibrid japánkeserűfű isterjedőben van, utóbbi helyen egy 120 m 2 -esösszefüggő állományát mértem fel.Összességében elmondható, hogy a Rákpatakhozképest az özönfajok elterjedésekisebb mértékű, a vegetáció változatosabb.A két állóvíz környezetében nem érzékelhetőaz özönnövények jelenléte, atermészetközelibb Szalamandra-tó eseténa vegetáció diverzebb képet mutat.Következtetések, javaslatokA japánkeserűfű fajok által okozott problémákmár régóta jelen vannak, ám csak azelmúlt évtizedben kezdtek el komolyabbanfoglalkozni velük. Az ember által megbolygatottterületeken könnyedén megtelepszik,közvetett vagy közvetlen emberi közreműködésnyomán pedig természetes éstermészetközeli élőhelyeken is képes megmaradni,terjeszkedni. A növekvő állományokkorlátozzák az ott élő fás- és lágyszárúnövények életlehetőségeit, kiszorítják őkettermőhelyükről, egyes elemek kizárásávala növényi- és állati sokféleségben, azaz abiodiverzitásban okoznak kárt. Visszaszorításukrendkívül költség- és munkaigényes(Balogh 2004).Az özönnövények elszaporodása a hullámterekena természetvédelmi problémákontúlmenően vízügyieket is okozhat. A nagyvízimederben növeli a mederérdességet,196

ezáltal lassítja az árvízi levonulást, vízviszszaduzzasztóhatása nagy lehet. A vízfolyásokmentén terjedő állományok akadályozzákazok megközelíthetőségét, a medervízátbocsátó-képességét, illetve növelik aszabályozott szakaszok mederfenntartásimunkáinak költségeit, többek között az árvízvédelmiberendezések károsításával.– In: Mihály B. & Botta-Dukát Z. (szerk./eds.):Biológiai inváziók Magyarországon: Özönnövények.A KvVM Természetvédelmi Hivatalánaktanulmánykötetei 9, TermészetBÚVÁR AlapítványKiadó, BudapestGYIMÓTHY, K. (2011):Sopron város felszíni vizei mentén megjelenőözönnövények előfordulásának éshidrológiai hatásának vizsgálata.Szakdolgozat, SopronHOOD, W. G. & NAIMAN, R. J. (2000):Vulnerability of riparian zones to invasionby exotic vascular plants.Plant Ecology 148: 105–114.1. ábra A japán keserűfű benőtte a medret (TESCO mérőhely)A hibrid japánkeserűfű a meredek partoldalakonazonban erózióvédelmi feladatokat látel. Hosszan benyúlik a patak fölé, ezen árnyékolóhatása révén gátolja a vízinövényektúlzott elszaporodását. Mézelő növény, táplálkozásés gyógyászat terén lehetne hasznosítanifunkcionálisan hímivarú, termést nemérlelő példányait. Emellett a meddőhányokstabilizálása, nehézfémekkel szennyezetttalajok megtisztítása is a hasznosítási lehetőségekközött szerepel. Fontos kiemelniazonban, hogy tudatos termesztése természetvédelmiszempontból nem elfogadott.Törekedni kell az őshonos lágyszárú fajokkalvaló újratelepítésre. Visszaszorításuk érdekébena vízügyi szerveknek és a természetvédelemnekegyütt kell működniük.Felhasznált irodalomBALOGH, L. (2004):Japánkeserűfű-fajok (Fallopia sectioReynoutria)PLANTY-TABACCHI, A., TABACCHI, E. &BONILLO, M. J. S. (2001):Invasions of river corridors by exotic plantspecies: patterns and causes.In: Brundu, G., Brock, J., Camarda, I., Child,L. & Wade, M. (eds.): Plant invasions: Speciesecology and ecosystem management. BackhuysPublishers, Leiden.PYŠEK, P., PRACH, K. & MANDAK, B. (1998):Invasion of alien plants into habitats ofCentral European landscape: a historicalpattern.In: Starfinger, U., Edwards, K., Kowarik, I. &Williamson M. (eds.): Plant Invasions: EcologicalMechanisms and Human Responses. BackhuysPublishers, Liden.PYŠEK, P. & PRACH, K. (1994):How Important are Rivers for SupportingPlant Invasions?In: De Waal, L. C., Child, L. E., Wade, P. M. &Brock, J. H. (eds): Ecology and Management ofInvasive Riverside Plants. John Wiley and Sons.REJMÁNEK, M. (1996):A theory of seed plant invasiveness: thefirst sketch.Biological Conservation 78: 171-181.197

A Rák-patak biológiaivízminősítése (SHB)Szita R. – Gerencsér N.BevezetésAz alábbi fejezet a Rák-patak vízminőségénekbiológiai értékelésével foglalkozika pályázat keretein belül. Az évszakos változásoknakmegfelelően a témában vizsgált6 ponton mintavételezéseket tavaszra,nyárra és őszre időzítettük, így 2012 szeptemberéigösszesen 5 mintázás történt, melyekbőla 2012 nyári adatok még feldolgozásalatt vannak.A begyűjtött anyag sztereo mikroszkópsegítségével került osztályozásra, családszinten meghatározásra, majd az adatok aMagyar Makrozoobenton Család Pontrendszertalkalmazva lettek kiértékelve.A vizsgálat fő célja az emberi hatások értékelésevolt a makrogerinctelen közösségbentapasztalt változások segítségével a vízfolyástelepülésen átvezető, szabályozott szakaszaés a közel természetes állapotú felsőfolyási szakaszok között.Vizsgálati területA pályázat során vizsgált vízfolyás VKIbesorolás alapján a Duna 1-es számú részvízgyűjtőterületéhez tartozik, víztest tipizálásaszerint pedig hegyvidéki, szilikátos,durva, kicsi vízgyűjtőjű patak. (Vkki,Édukövizig 2010)A patak további felméréseivel ellentétben biológiailaga 7 pontból csak 6-ot vizsgáltunk,így a SHB 1-táblázatban bemutatott módonmódosultak az egyes mintavételi szelvényekhezkapcsolódó részvízgyűjtők adatai.Helyszín Jelölés Rész-vízgyűjtőkterülete(km 2 )Rész-vízgyűjtőköntalálhatótelepülésekterületei (ha)Rész-vízgyűjtőktelepülésirészaránya(%)Tesco-híd TESCO 1.57 1.42 90.43 24.11Győri út GYORI 3.22 3.21 99.67 21.06Fasor utca FASOR 4.07 2.37 58.08 12.85Hajnal-tér HAJNAL 3.64 0.43 11.75 5.96Sopronbánfalva BAN 17.12 1.30 7.78 5.61Kutatóház HAZ 6.01 0.0096 0.16 0.16Településekrészarányaa vizsgáltvízgyűjtőre(%)1. táblázat: Vizsgált mérőpontok és a hozzájuk tartozó települési részarányA továbbiakban röviden ismertetnénk amintavételi helyek részletesebb jellemzését(várostól a forrásvidék felé haladva,2011-es adatokat figyelembe véve), kiélezvea makrogerincteleneket befolyásoló tényezőkre.Az I. mintavételi hely (TESCO) a városszélén található. A vízfolyás medre ittegyenes, medermorfológiája kevésbé változatos,mederanyagának 83%-a durvahomok frakciójú. Átlagos vízmélysége17,93 cm, 3,7 cm a szórása, minimuma 11,2cm, maximális vízállása pedig 25,0 cm.Partját japánkeserűfű (Fallopia japonica)monokultúra jellemzi, szálanként egy-kétnáddal (Phragmites australis). A szakaszaz év legnagyobb részében napsütötte,198

észleges árnyékoltsága a japánkeserűfűméretétől függ.A II. mintavételi pont (GYŐRI) előtt a patak1,5 km hosszan alagútban halad a városalatt. A vízfolyás medre egyenes, „U”- szelvényekkelkirakott aljzaton halad, a rajtatalálható mederanyag (93 % durva homokfrakció) csupán a víz szállító munkájánakaz eredménye.A vízfolyás átlagos mélysége 21,8 cm, szórása3,95 cm, minimuma 12,5 cm, míg maximuma29,0 cm. Környezetében a higrofiladventív fajok jelenléte megnő, ezen kívülruderális növényzet jellemzi partját, benneegy-két természetes foltként megjelenőmézgás égerrel (Alnus glutinsa) és fehérfűzzel (Salix alba). Partja alig, ezzel ellentétbenmedre igen szennyezett kommunálishulladékkal. A szakasz 100%-ig napsütötte.A III. mintavételi pont (FASOR) mederénekmorfológiáját a 2011-es évben eltérősebességű, zátonyos és kissé állóvizes jellegűrészek jellemezték. Átlagos vízmélysége20,7 cm, szórása 3,53 cm, minimálisvízállása 14,4 cm, míg a maximális 28,0 cmvolt, mely értékek a 2011 őszén megkezdettmederrendezések hatására a 2012-es évretejesen megváltoztak, befolyásolva ezzel avízfolyás makrogerinctelen faunáját. Környezetébenfőként ruderális növényzet található,a mederrel párhuzamosan húzódóvadgesztenyék (Aesculus hippocastanum)árnyékoló hatásának megfelelő összetételben.Sajnos a vízfolyás ezen része is szemetesnekmondható, főként a mellette fekvősétánynak és kerékpárútnak köszönhetően.A szakaszon félárnyékos és árnyékos részekváltogatják egymást.A mintavételi pontok közül a IV. mintavételihely (HAJNAL) az utolsó, mely lakott területenbelül található. Medre szabályozott, avizsgált rész felső szakaszán „U” szelvényes.Átlagos vízmélysége 15 cm, szórása 2,58 cm,minimum értéke 10,2 cm, míg maximum értéke20,2 cm. Partja folyamatos kezelés alattáll, ezért környezetében ruderális növényzetfigyelhető meg. Medrének bal partját jelentőskiterjedésű japánkeserűfű (Fallopiajaponica) állomány jellemzi, továbbá kommunálishulladékkal is igen szennyezett. Aszakasz legnagyobb része napsütötte.A V. mintavételi hely (BAN) a lakott területés természetes környezet határán található.A meder morfológiája a városi pontokhozképest változatos, jellemzőek a sodorvonalés a szélek közötti sebesség különbségek éskissé állóvizes jellegű részek. Mederanyagának86 %-a durva homok frakciójú. A szakaszátlag vízállása 16,3 cm, annak szórása3,8 cm, minimuma 5,5 cm, míg maximumértéke 24,8 cm. A patak közvetlen környezetébenégeres húzódik, folyásirányánakmegfelelően jobb partján bükkös, míg balpartján nitrifikáló és zavarástűrő növények(köztük japánkeserűfű is) találhatóak amellette húzódó út hatásának köszönhetően.Árnyékoltság tekintetében nyitottabb észártabb részek váltakozása jellemzi.A VII. mintavételi pont (HÁZ) rendelkezika legtermészetesebb mederrel, környezettelés részvízgyűjtővel. A patak ezen része természetesmedrében folyik, meanderezik,zátonyos, kisebb állóvíz jellegű, erősebb ésgyengébb folyású részek jellemzik. Mederanyagának79 %-a durva homok. A patak átlagosmélysége 10,4 cm, mélységének szórása3,6 cm, minimum vízállás értéke 3,6 cm,míg a maximumé 23,8 cm.A vízfolyást patakmenti-ligeterdő (kb. 15-20 éves) övez, az arra jellemző elegy fafajokkalés lágyszárú növényzettel. A szakaszkörnyezete tiszta, szemetet csak egyhelyen figyelhettünk meg a mederben. Avizsgált részen a patak legnagyobb részeárnyékolt. (Szita 2011)199

MódszertanA biológiai vízminősítés megállapításáhoza magyar viszonyokra, Csányi Béla által kifejlesztettMakrozoobenton Család Pontrendszert(MMCP) alkalmaztuk munkánksorán. (KRISKA 2003) A módszert használvatöbbször, de kisebb ráfordítással dolgozunk,mely segítségévvel leírhatjuk a patak szezonálisanváltozó taxon-eloszlását.A biológiai minősítés a vízi makrozoobentoszgyűjtésével, majd azok elemzéséveltörténik. A mintavételezésre többfélemódszertan létezik, melyeket maga aminősítési rendszerek határoznak meg. AzMMCP esetében nincsenek konkrét módszereklefektetve, csupán iránymutatástnyújt a mintavételezés módjára.Mintázásunk során minden mintavételiponton 3-3 egyenként 10 m-es szakaszt határoztunkmeg vizsgálataink színhelyéül,melyek kellőképpen reprezentálják az adottrészt. Minden 10 m-es szakaszon további5-5 replikátumot különítettünk el, melyek alegjellegzetesebbek az adott részen. A „kickand sweep” technikát alkalmazva, minden10 m-en 5 percig mintáztunk szabványosfémkeretes kúp alakú kézi hálóval. Így kapvaa mérés során szemikvantitatív adatokata patak makrogerinctelen faunájáról.Az így összegyűjtött anyagból még a terepenkiválogattuk a vízi makrogerincteleneketés 70 %-os denaturált szeszbe rakva tartósítottukőket. Ezek után a gyűjtött mintátsztereomikroszkóp és az irodalomjegyzékbenfeltüntetett határozó könyvek segítségévelcsalád szinten határoztuk meg. Majd a szétválogatottmintákat véglegesen 76 %-os oldatbahelyezve tartósítottuk. A víz minősítésérebiotikus indexeket használhatunk - esetünkbena már fenn említett MMCP-t alkalmaztuk-, amely az élőhelyet az adott időben jelen lévőélőlény-együttesek alapján jellemez.EredményekA biológiai adatok rendszerezését az egyedekrendszertani kategóriákba való besorolásávalfolytattuk. Az eddig feldolgozásra kerültadatok (2011 évi és a 2012 tavaszi mérések)során 11330 egyedet azonosítottunk és 73taxont írtunk le a vizsgált területről. (SHB3-4. táblázat). Az Makrozoobenton CsaládPontrendszert alkalmazva az SHB 2- táblázatbanmegjelenített vízminősítési kategóriákatkaptuk. A táblázat minden mintavételipontnál tartalmazza a minősítési kategóriátés a vízminőségi osztályt. (A határokra esővízminőségi osztályokat egyik esetben semkorrigáltuk, így bizonyos pontok jobb minősítéstkaptak a feldolgozás során.)TESCOGYORIFASORHAJNALBANHAZ2011.Tavasz 2011. Nyár 2011. Ősz 2012.TavaszII.AJó minőségűIII.AKevésbé szennyezettI. AKiváló minőségI.CKiváló minőségI.AKiváló minőségI.CKiváló minőségIII.AKevésbé szennyezettIV.AKözepesen szenynyezettI.AKiváló minőségII.AJó minőségűI.CKiváló minőségI. AKiváló minőségII. BJó minőségűIII.BKevésbé szennyezettIII.BKevésbé szennyezettII. BJó minőségűI. AKiváló minőségI. AKiváló minőségII.BJó minőségűIII.BKevésbé szennyezettII.AJó minőségűII.AJó minőségűI.AKiváló minőségűI.AKiváló minőségű2. táblázat: MMCP által kapott minősítési kategóriák200

A pontok minősége a Hidegvíz-völgytől aTESCO felé haladva folyamatosan romlik.A legtermészetesebb állapotok, és legjobbminőségek olyan helyeken jelennek meg,melyek részvízgyűjtő területein még kicsi atelepülések százalékos aránya, tehát kisebbaz emberi zavaró hatás. Legjobb minősítésikategóriákat tavasszal figyelhetjük meg,melyek az év folyamán, főként a városbanvizsgált pontoknál folyamatosan romlanak,ezzel is tükrözve a városi környezet hatását.A szennyezettség mértékének növekedésea fajszám csökkenését, a specialisták vagyindikátor fajok eltűnését és a szennyezéstjobban tűrő fajok tömeges felszaporodásátvonja maga után (pl.: kevéssertéjűek(Oligochaeta), piócák (Hirudinae), bogárlárvák(Coleoptera)), mely tendenciát amintavételi pontjainkon tapasztaltak jólreprezentálnak.A város felett felvételezett pontok(BAN, HÁZ) természetessége a legjobb.Az itt tapasztalt év közbeni esetlegestaxondiverzitás és darabszám csökkenéstnem feltétlenül az emberi hatás növekedéseokozza, hiszen ezen a területen csak az erdőgazdaságimunkálatok jelenthetnek bármilyenkörnyezetalakító hatást a patakra.(GYÖRGY et al. 2005) A fajok mennyiségéneka csökkenése, mely szezonálisan változik, azév folyamán őket érő természetes stresszhatásokmiatt következhet be.Megállapítható továbbá, hogy a patak azonszakaszain nagyobb a vízi makrogerinctelentaxonok diverzitása, ahol a meder morfológiájais sokkal változatosabb.A mintavételezés során 73 taxont írtunkle a területről (SHB 3-4. táblázat). Legnagyobbszámban a tegzesek csoportjábóla mocsári- (Limnephilidae), a sisakos-(Sericotomatidae) és a szövőtegzesek(Hydropsychidae) fordultak elő, a kérészekközül az erezett- (Heptageniidae), a tarka-(Ephemeridae) és a teleszkópszemű kérészek(Baetidae), az álkérészek közül pediga közepes álkérészek (Perlodidae) családjánakegyedeit találtuk. Ugyanilyen nagyszámban jelentek meg a mintázás során abolharákok (Gammaridae), az árvaszúnyogok(Chironomidae) és a karmosbogarak(Elmidae) családjának tagjai is.1. ábra: Calopteryx virgo lárvaHazánk egyetlen fokozottan védett szitakötőfaja, a kétcsíkos hegyi szitakötő(Cordulegaster heros, SHB 2-ábra) a Soproni-hegységben,Őrségben, Mecsekben és aZselicben fordul elő. (CSORDÁS 2009) Legnagyobbmennyiségben a HÁZ pontnál gyűjtöttüka 2011 nyári mintavételezés során,összesen 18 darabot.Kövi csíkot (Barbatula barbatula) csaka Győri úti pontnál, míg sebes pisztrángot(Salmo trutta, SHB 3-ábra) a FASORnál,a Hajnal-téren és a BAN-nál is találtunk.Ezek mellett folyami rákot (Astacus201

astacus, SHB 4-ábra) is fogtunk a mintavételezéssorán, a HAJNAL, a BAN és a HÁZmintavételi helyeken.3. ábra: Salmo truttaA vizsgálat során kapott eredmények megfelelnekaz eddigi munkákban feltüntetettvízminőségi kategóriáknak. Összességébena Rák-patak jó ökológiai állapotúnak tekinthető,megerősítve a VKI szerinti 1-es, azaznem erősen módosított, hegyvidéki szilikátosvíztest tipizálást. (VKKI, ÉDUKÖVIZIG,2010)4. ábra: Astacus astacusMintavétel időpontja 2011.TavaszMintavétel helye/ I. II. III. IV. V. VII.Talált taxonokAsellidae X X XAstacidae XBaetidae X X X X X XBithyniidae XCalopterygidae XCapniidaeChironomidae X X X X XChloroperlidae XChrysomelidaeCordulegasteridae X X XCorixidaeTubificidae XCulicidaeCurculionidaeDytiscidaeDixidae XDryopidaeDytiscidae X XElmidae X X XEphemerellidaeEphemeridae X X X X XErpobdellidae XGammaridae X X X X XGerridaeGlossiphoniidae X XGoeridaeGomphidae XGordius X X XGyrinidae XHeptageniidae X X X X XHirudidae X X XHydrobiidae X XHydrophilidaeHydropsychidae X X X X X XLepidostomatidaeLeptophlebiidae202

2011. Nyár 2011. Ősz 2012.TavaszI. II. III. IV. V. VII. I. II. III. IV. V. VII. I. II. III. IV. V. VII.X X X X X X X X X X X XX X X XX X X X X X X X X X X X X X X X XX XX X X X X XX XX X X X X X X X X X X X X X X X X XX XXX X X X XX XX X X X X X X X XXXXX X X X XX X X X X X X X X X X X X X X XXX X X X X X X X X X X XXX X X X X X X X X X X X X X X X X XX X X XX X X X X X X XX X XXXX X X X X X X X X X X XXX X X X X X XX X XX X X X X X X X X X X X X X X XX X XX X X3. táblázat: A mintavételezések során talált taxonok összefoglaló táblázata 1.203

AdatelemzésA mintavételi pontokon a 2011-es évi adatokatfigyelembe véve készítettük el azadatelemzéseket, mely során elsőként megállapítottukaz egyedek számát, a Shannonindexalapján a diverzitást és a Jaccard-félekiegyenlítettséget. (SHB 5- táblázat)Majd a Jaccard-féle fajazonosság értékeksegítségével megvizsgáltuk, hogy a pontjainkmennyire és hogyan csoportosulnak fajösszetételtekintetében. A vizsgálat alapjánelmondható, hogy a FASOR és a BAN pontokhasonlósága a legnagyobb mindközül,mely állapot a mederrendezés hatására a2012-es évben vélhetően megváltozott. AJaccard-féle kiegyenlítettséget figyelembevéve a továbbiakban klaszteranalízis segítségévelegy hierarchikus csoportelemzéstvégeztünk. (SHB 5-ábra)5. ábra: Jaccard indexen alapuló klaszteranalízisdendrogramjaA klaszteranalízis során kialakult 2 nagycsoport tükrözi a biológiai vízminősítés kategóriáibanmegmutatkozó hasonlóságokatés különbségeket.Mintavétel időpontja 2011.TavaszMintavétel helye/ I. II. III. IV. V. VII.Talált taxonokLeuctridae XLibellulidaeLimnephilidae X X X X X XLimoniidae XLymnaeidae XMegaspiridaeMesoveliidaeNaucoridaeNemouridae X X XNotonectidaeNoteridaeOligochaetaOsmylidaePediciidae=Tipulidae X XPerlidae XPerlodidae X X X X XPhryganiidaePhylopotamidae X XPhysidae X XPiscicolidaePisidiidae XPlanariidaePlanorbidaePolycentropodidae X XPtychopteridae XRhagionidae X X XRhyacophilidae X XScirtidae XSericostomatidae X X X XSialidaeSimuliidaeStratiomyidae XTabanidae X X X X XTaeniopterygidae X X XThaumaleidae XValvatidaeVeliidae204

2011. Nyár 2011. Ősz 2012.TavaszI. II. III. IV. V. VII. I. II. III. IV. V. VII. I. II. III. IV. V. VII.XXX X X X X X X X X XX X X X X X X XXXXXXXX XX X X X X X X X X X XX X XX X X X X X X X X X XXXXX X X X X XXX XX XX X X XX X XX X X X XX X X X X X X X XX X X X X XXXX X X X X X X X X X X XXX XX X X X XX4. táblázat: A mintavételezések során talált taxonok összefoglaló táblázata 2.205

TESCO GYŐRI FASOR HAJNAL BAN HÁZTaxa_S 29 17 29 35 36 37N 1169 924 1310 995 1350 2152Diverzitás (H') 1.853 1.746 2.102 2.357 2.654 2.404Kiegyenlítettség (J) 0.5502 0.6162 0.6244 0.6629 0.7406 0.66585. táblázat: Diverzitások számítása mintavételi pontonkéntKövetkezőkben kiválasztottunk háromolyan taxont (Baetidae, Gammaridae,Chironomidae) melyek egyedei a leggyakoribbakvoltak a gyűjtött anyagban. Ezeketaz adatokat a mintavételezés előtt és utánmért fizikai, kémiai és fiziko-kémiai adatokátlagával összesítve egy standardizált mátrixothoztunk létre, melyekből klaszteranalízistkészítettünk. A dendrogramokat megállapítottukévszakos szinten és az adatokátlagából egyaránt. (SHB 6-ábra)6. ábra: Klaszter analizís Statistica szoftverrel a standardizáltadatokra (C1: Tesco; C2: Győri út; C3: Fasor; C4: Hajnal; C5:BAN; C6: HÁZ ) (forrás: NÉMETH 2011)Az így kapott klaszter analízis az előzőhözhasonlóan két nagy csoportot különít el amintavételi pontok között.Az adatainkból készített Pearson-féle korrelációsmátrix segítségével (SHB 6-táblázat)megtudhatjuk, mely paraméterek gyakorolnakhatást a vizsgált három taxonraés egymásra. A lenti táblázat az átlag értékekbőlvett korrelációs értékeket mutatjabe a családokkal összevetve. Ez alapján avizsgált három taxon közül a Baetidae családrendelkezik a legnagyobb indikációs értékkela vizsgált paraméterek vonatkozásában,szemben a másik két családdal. Ebbőla korrelációs mátrixból következtethetünktovábbá a családok ökológiai igényeire is azelőjelek és a korrelációs tényező nagyságaalapján. (BOROSY 2001)PearsonkorrelációsmátrixBaetidaeChironomidaeGammaridaeBaetidae 1.000 0.172 -0.386Chironomidae 0.172 1.000 0.702Gammaridae -0.386 0.702 1.000Q 0.632 -0.290 -0.630T 0.821 0.040 -0.294pH 0.265 0.097 -0.173K 0.785 -0.077 -0.618KOI 0.737 0.289 0.141NH4 0.748 0.095 -0.410N03 0.936 -0.017 -0.497Cl 0.797 -0.176 -0.692SO4 0.819 -0.255 -0.756TP 0.827 0.086 -0.431ALP 0.894 -0.090 -0.562ALK 0.703 0.193 -0.188EDTA/DTPA Fe 0.909 0.280 -0.166mg/kgEDTA/DTPA 0.659 -0.060 -0.360Mn mg/kgEDTA/DTPA Cu 0.886 0.039 -0.454mg/kgEDTA/DTPA Znmg/kg0.916 -0.013 -0.4906. táblázat. Pearson-féle korrelációs mátrix (átlag értékekből)(forrás: németh Zs. 2011)206

Felhasznált irodalomASKEW, R.R. (2004):The dragonflies of Europe. (revised edition),Harley Books, ColchesterBOROSY A. ET AL (2001):Sokváltozós adatelemzés (Kemometria),Budapest, Nemzeti TankönyvkiadóCSÁNYI B. - JUHÁSZ P. - KAVRÁN V. - KOVÁCS,T. (2001):Vízi makroszkopikus gerinctelen állatok(makrozoobenton) határozókulcsai,Vízgazdálkodási Tudományos Kutató Intézet,BudapestCSORDÁS L. (2009):Védett szitakötők felmérése és összehasonlítóvizsgálata Nyugat-dunántúli élőhelyeken,Szakdolgozat, SopronGYÖRGY K. - KRISKA GY. - BARDÓCZYNÉ SZ. E.(2005):A makrogerinctelen élőlényegyüttes változásaa mederviszonyok és az antropogénhatások tükrében a Rák-patakban.Hidrológiai Közlöny, Vol. 85, No. 6, 42-43. oldalKRISKA GY. (2003.):Az édesvizek és védelmük,Műszaki Kiadó, Budapest, 141-174. oldalKRISKA GY.(2008.):Édesvízi gerinctelen állatok határozója,Nemzeti TankönyvkiadóSTEINMANN H. (1964):Szitakötő lárvák, Larvae Odonatorum,Akadémia Kiadó, BudapestSZITA R. (2011):A Rák patak természetes és mesterségesszakaszainak összehasonlító hidrobiológiaivizsgálata,TDK dolgozat, SopronVKKI, ÉDUKÖVIZIG (2010):A Viz Keretiranyelv hazai megvalósítása,Vízgyűjtő-gazdálkodási Terv: 1-2 Rábca és a FertőWOLFGANG L. (2005):Key to Larvae from Central Europe,CD-ROM207

Szombathely város felszínivizeinek környezeti állapota(SZOV)SZINETÁR M.Szombathely vízrendszerénekbemutatásaA város vízrendszerének gerincét adó Gyöngyös-patak,a Kőszegi-hegységet északrólmegkerülve éri el az ország területét, innenaz általa feltöltött Gyöngyös-síkon folytatjaútját a város felé. A patak Szombathelyészaki határában, Gencsapáti területéntalálható osztó műtárgynál kettéágazik. Amederbe helyezett zsilip maximum 5m3/svízhozamot enged tovább a városon keresztülhaladó Gyöngyös- műcsatornába,amely több településen keresztülhaladva(Táplánszentkereszt, Vasszécseny, Pecöl)Sárvár északi határában a Rábába torkollik.A Gyöngyös-műcsatorna, mint a nevéből iskitűnik, mesterségesen kialakított létesítmény,a csatornára vízhasználatok – öntözőés ipari vízkivételek, malmok – települtek.A csatorna elnevezésből és a geomorfológiaiviszonyokból adódik, hogy a Gyöngyösműcsatorna nem mindenütt a területmélyvonulatán folyik, nem gyűjti össze„automatikusan” a környezetében lehullóvizeket. Vízgyűjtő területe csak a medrébebekötött természetes vízfolyások és mesterségeslecsapoló csatornák, vízelvezetőárkok vízgyűjtő területéből tevődik össze,saját vízgyűjtője csak egy nagyon keskenyparti sávra korlátozódik. A meder a rómaikorban épült ki, mesterséges földmeder sokhelyen agyagszigeteléssel, ami azt jelenti,hogy a felszín alatti vizekre gyakorolt leszívóhatása sem működik mindenhol. [VKKI&NYUDUKÖVIZIG, 2010]A Gyöngyös patak vízhozamának 5 m3/sfeletti része, a Gencsapáti osztóműnél egyoldalbukón keresztül az eredeti Gyöngyösmederbe, a Sorok-Perint- patakba ömlik. Abukó 80 m3/s vízhozamot képes kiöntésmentesenlevezetni. A Gyöngyös árhullámaita Sorok-Perint vezeti le, emiatt vízjárásalényegesen ingadózóbb. Nyári szárazidőben, mikor a Gyöngyös vízhozama neméri el a műcsatorna kapacitását, a Perintnem kap közvetlen vízutánpótlást az oldalbukónkeresztül. Ilyenkor vízkészletét a tőlenyugatra található kavicstakaróból beszivárgóvizek, valamit a nem túl jelentős jobboldalimellékvizéből, a Mocsvári-patakbólszármazó vizek alkotják. Kiszáradni mégextrém esetben sem szokott, az osztóműtőlpár száz méterre már meanderező vízfolyásjelenik meg. Kis és középvízi medre szabályozott,nagyvízi medre többnyire természetesenalakult ki. A patak a város nyugatioldalán folyik keresztül, majd azt elhagyvaZsennye község határában a Rábába torkollik.Két legjelentősebb mellékvize a Szombathelyterületén becsatlakozó Arany-patakvalamit a város alatt, Sorokpolánynálbefolyó Sorok.Az Arany-patak a Szombathelytől nyugatra,észak-nyugatra eső területekről gyűjti öszszea vizet, saját vízgyűjtő területe 115 km2,mely szélsőségesen különböző területeketfoglal magába. Felső szakasza mély völgyekkeltagolt hegyvidék, alsó szakasza síkés dombvidék jellegű. Két legjelentősebbmellékága a Bozsoki- és a Szűnösei-patak.Mind a kettő balparti hozzáfolyás. A patakvízminőségét erősen befolyásolja, hogyszinte teljes hosszában intenzíven műveltkultúrtájakon, vagy falvakon halad keresztül.Az Arany-patak Szombathely területéna 30+322,5 szelvénynél ömlik bele a Sorok-Perint patakba. [VKKI &NYUDUKÖVIZIG,2010]Szombathely területén természetes állóvíznem található. A Csónakázó- és a Horgásztavata hatvanas években alakították ki akorábban ott működő Kenderesi téglagyárkibányászott gödrei helyén. A tavak vízutánpótlásátaz Arany-patak biztosítja, a208

vízkivételi műtárgyból a víz a Horgász-tóbakerül, innen folyik tovább a barátzsilipenkeresztül a Csónakázó-tóba. A Csónakázótóleeresztő műtárgyán keresztül a feleslegesvíz a Sorok-Perintbe ömlik. Mind a kéttó horgászható, jelentős halállománnyalbírnak, ebből kifolyólag szerves anyag tartalmukmagas.Szombathely dél-nyugati oldalán, azÚjperinti városrész határában találhatókaz Újperinti halastavak. Kavicsbányászatsorán került itt kialakításra négy tó, melyekközül jelenleg kettő üzemel horgasztóként.A tavak szélét nádas borítja, környezetükbenszép ligetes erdőfoltok találhatóak.A várostól dél-keltre Táplánszentkereszthatárában a Szombathelyi Kavicsbányaterületén négy darab, összesen 46 ha kiterjedésűtó került kialakításra. A tavak vízforgalmaeusztatikus, a talajvízre gyakorolthatásuk pozitív, mert a tóban a biológiai éskémiai öntisztulási folyamatok miatt a vízminőségjavulása feltételezhető. Az egyestavak eltérő művelés alatt állnak; művelésalatt álló tó, zagy tó, felhagyott, de növényzettelmég nem benőtt tó, és rekultivált tótalálható a bánya területén.A város felszíni vizeinek minőségének meghatározásasorán, az alábbi módon jártunkel. Első lépésben kijelöltük összesen tizenhatmintavételi pontot. A pontok kijelölésétigyekeztünk úgy elvégezni, hogy az ottmért eredmények minél reprezentatívabbanjellemezzék tavak esetében az egész tó,vízfolyások esetében pedig az adott szakaszállapotát. Ennek tekintetében a Gyöngyösműcsatornánés a Sorok-Perintben négynégy,az Arany-patakon egy, az Újperintihalastavakon egy, a Gyöngyöshermánikavicsbánya tavakon négy pont került kijelölésre.További egy mintavételi pontjelöltünk ki a Szombathelyi Szennyvíztisztítótisztított szennyvízbevezető csatornájában,amely a Sorok-Perintbe ömlik bele a23+405 fkm-nél.1. ábra: Szombathely vízrendszere a mintavételi pontokkal ésaz azokhoz tartozó részvízgyűjtő területekkelAdatgyűjtési módszerekMinden kijelölt ponton vízmintavételezéstörtént, melyek kiértékelésével a Sopron ésKörnyéke Víz-és Csatornamű ZRt. Központilaboratóriumát bíztuk meg, ahol a következőparamétereket vizsgálták: klorid-ion(Cl - ), szulfát-ion (SO 42-) ammónium-ion(NH 4+), nitrát-ion (NO 3-), összes foszfor(ÖP), és permanganátos kémiai oxigénigény(KOI ps).Vízfolyások esetében mederanyamintákvételére is sor került, melyeket a NymEKörnyezet- és Földtudományi IntézetTermőhelyismerettani Tanszékén elemeztékki az általunk kért paraméterek szerint,melyek az alábbiak voltak: váz-százalék (a2 mm-nél nagyobb alkotórészek mennyiségénekarányszáma), pH (desztillált vizes éskálium-kloridos), szénsavas mésztartalom(CaCO 3), higroszkóposság (hy), szemcseméreteloszlás (agyag A%, iszap I%, finomhomokFh%, durvahomok Dh%), szervesanyag tartalom (humusz H%), nitrogéntartalom(N%), oldható foszfor- és káliumtartalom(ALP, ALK), kalcium-tartalom209

(KCl-es Ca), magnézium-tartalom (KCl-esMg), vas- mangán-, réz- és cink-tartalom(EDTA/DTPA Fe, Mn, Cu, Zn).A vizek állapotának pontosabb megismeréseérdekében helyszíni méréseket- fiziko-kémiai (vízhőmérséklet, elektromosvezetőképesség, kémhatás), és hidromorfológiai(keresztszelvények felvétele,vízsebesség mérés, vízhozam számítás) –végeztünk.Ahhoz, hogy a fent említett módon gyűjtöttadatokat értelmezni tudjuk, szükségesvolt minél részletesebben megismerni azáltalunk vizsgált vizeket, valamit, azokata tényezőket, amik azok vízminőségét befolyásolnitudják. Ennek érdekében terepibejárásokat tartottunk, megvizsgáltuka vízfolyásokat érintő vízhasználatokat(vízkivételi, vízbevezetés), megismertüka város csapadékvíz csatornahálózatánakrendszerez, valamit területhasználati statisztikákatkészítettünk.A területhasználati statisztikák elkészítésétaz indokolta, hogy a pontszerű szennyezőketa vízhasználatok, és a csatornázásiadatok segítségével megismerhetjük, diffúzszennyezésekről azonban – amelyek egyesesetekben hasonló jelentőséggel bírnak,mint a pontszerűek – ilyen módszerekkelnem kapunk információt. A lehetséges diffúzszennyezések megismerésének érdekébenlehatároltuk az egyes mintavételiponthoz tartozó részvízgyűjtő területeket,és az így kapott térképet összevontukSzombathely területhasználati térképével.Ha feltételezzük, hogy egy területen végzettkülönböző tevékenységek egymáshoz viszonyítottarány meghatározza a vizsgált térségvárható szennyezettségét, akkor imént kapotttérkép segítségével pontosan meghatározhatóaz egyes mintavételi pontokhoztartozó részvízgyűjtő területen a különbözőterületek %-os aránya, melyből következteti,tudunk szennyezettség mértékére.Az alábbi grafikonon (SZOV-2 ábra) négycsoportba – antropogén területek, mezőgazdaságiterületek, erők, vizes területek– soroltuk be valamennyi területet a könynyebbátláthatóság érdekében. A grafikonona számok az egyes mintavételi pontokatjelölik, a SZOV-2 táblázat alapján azonosítható,hogy melyik szám, melyik mintavételipontot jelöli.2. ábra: Egyszerűsített területhasználatok az egyes részvízgyűjtőkre210

Fontos megemlíteni, hogy a mérések és amintavételek időpontjában (2011. július 15.)az előző napi esőzések miatt egy kisebb árhullámvonult le a patakokon, ami némilegcsökkentheti az adataink reprezentativitásáta vizek általános állapotára nézve.Adatok értékeléseAz adatok értékelése során első lépésbena város felszíni vizeinek tipizálását végeztükel. Vízfolyások esetében a vonatkozó31/2004. (XII. 30.) KvVM rendelet 5. számúmelléklete [1] alapján a Gyöngyös- ésa Sorok-Perint patak hegyvidéki és dombvidékikisvízfolyások felső szakaszánakminősülnek, azaz a 4-es típusba tartoznak.Az Arany-patak hegyvidéki és dombvidékikisvízfolyásnak minősül, és a 9-es típusbatarozik.Ezen vizsgálatban szereplő mind az öt tómesterséges kialakítású, bányászati tevékenységsorán jött létre. A 31/2004. (XII. 30.)KvVM rendelet 5. számú mellékletében foglaltakalapján a kavicsbánya-tó kategóriábakerültek besorolásra egy kivétellel. A Csónakázó-tóa volt szombathelyi téglagyár tevékenységesorán jött létre (agyagbányászat),azonban a bányászati tevékenységet az 50-es évek végén befejezték. Az azóta eltelt többmint fél évszázad alatt „bányató” jellegételvesztette, azért célszerűbbnek éreztem a13-as típusba (Meszes - kis területű - sekély- nyílt vízfelületű - állandó) sorolni.A jogszabályi előírások szerint meghatározottvíztest típusok vízminőségi jellemzőinekhatárértékét a 10/2010. (VIII. 18.) VMrendelet [2] alapján egyértelműen azonosítanitudtuk.Elvégeztük továbbá a minták MSZ12749szabvány szerint osztályozását is, ami azértjó, mert ez a szabvány nem csak egy határértékekad meg, hanem a szennyezettség függvényébenosztályokba - kiváló (I. osztály),jó (II. osztály), tűrhető (III. osztály), szenynyezett(IV. osztály), erősen szennyezett (V.osztály) - sorolja a felszíni vizeket. Ez alapjána Gyöngyös műcsatorna minden ponton,minden vizsgált paraméter esetében kiválóvagy jó eredményt kapott. A Sorok-Perintenés az Arany-patakon a nitrát-ion tartalomszennyezett, erősen szennyezett állapototmutat, a többi érték, tűrhető vagy ennél jobbosztályzatot kapott.Tavak esetében a legrosszabb eredményt(szennyezett), a Rekultivált-tó pH értéke ésa Kotrás alatti tó nitrát-ion tartalma esetébenkaptuk. A többi paraméter esetében tűrhetővagy annál jobb eredmények születtek.A nemrégiben korszerűsített szombathelyiszennyvíztisztító hatékonyságát mutatja,hogy a tisztított szennyvízbevezető csatornábólvett minta esetében, három paraméterrekiváló egyre pedig jó eredménytkaptunk, holott a bevezethető szennyvíz minőségérenem a természetese felszíni vizekremegszabott határértékek vonatkoznak.211

Helyszín név A B EKOI psNH 4+NO 3-ÖP pH Öntő u. (GY) I. I. II. I. II. I.Vérellátó (GY) I. I. II. I. II. I.Elkerülő belterületen (GY) I. I. II. I. II. I.Elkerülő külterületen (GY) I. I. II. I. I. I.Belső elkerülő (S-P) I. II. V. II. I. II.Herman Ottó isk.(A) I. I. IV. II. I. III.Használt strandvíz alatt (S-P) I. I. IV. I. I. II.Szv. telep felett (S-P) II. I. IV. II. I. II.Szv. Bevezető II. I. V. I. I. IV.Szv. telep alatt (S-P) II. I. IV. II. I. III.Leeresztő műtárgynál III. I. I. II. II. I.1-es tó III. I. I. I. II. III.Rekultivált tó II. I. I. I. IV. II.Kotorás alatti tó I. I. IV. I. III. II.Zagy tó n.a. n.a. n.a. n.a. II. II.Utolsó kotort tó n.a. n.a. n.a. n.a. III. II.1. táblázat:Szombathely felszíni vizeinek besorolása az MSZ 12749 szabvány alapjánS.sz. Helszín név Vízf. Szelvény[fkm]Vízhozam[l/s]NH 4+[mg/l]NO 3-[mg/l]Cl -[mg/l]SO 42-[mg/l]1 Öntő utcai híd GY 39+084 918,78 0,06 3,3 19 41 3,42 Belső elkerülő út S-P 29+570 1633,69 0,31 28 47 95 5hídja3 Vérellátó intézet GY 37+588 815,08 0,05 3,7 20 37 3,3melleti híd4 Herman Ottó Iskola A 1+706 62,04 0,07 19,8 36 65 4,9melleti híd6 Használt strandvíz S-P 28+033 1352,01 0,1 23 29 86 4,6bevezetése alatt7 Szennyvíztisztító S-P 23+745 1184,23 0,08 18,8 38 71 7,3telep felett8 Szennyvíztisztító S-P 23+109 1530,00 0,08 24 61 73 7,5telep alatt9 Tisztitott sz.v. S-P 23+360 314,48 0,1 34 124 86 7,5beveztés11 Belső elkerülő út GY 34+068 849,97 0,06 3,7 20 36 4,1hídja12 Külső elkerülő úthídjaGY 30+517 895,93 0,07 3,2 18 48 4,3KOI ps[mg/l]212

Az vízminőségi paraméterek koncentrációjánakismerete nem elég ahhoz, hogymegismerjük, a város mekkora terheléstjelent a rajta keresztülfolyó vízfolyásokszámára, hiszen csak a fajlagos, literre vonatkoztatottmennyiségüket ismerjük. Avízhozamok ismeretében meghatározhatóaz anyagáram, ami megmutatja, hogy mekkoratömegű [mg] vizsgált anyag folyik leidőegység alatt [s].Az anyagáramok kiszámításához az alábbiképletet használtam:C vf[mg/l] · Q vf[l/s] = G [mg/s],ahol Cvf a vízminőségi jellemző koncentrációjaaz adott vízfolyásban, Qvf pedig avízfolyás vízhozama. Az egyes mintavételipontokhoz tartozó vízhozam és koncentrációadatok,valamint az ezekből számítottanyagáramok a 2. táblázatban kerültek öszszefoglalásra.Hogy pontosabb képet kapjunk Szombathelyvizeinek egymáshoz viszonyított állapotáról,célszerű volt valamilyen dimenziócsökkentőeljárás segítségével tulajdonságaikfüggvényében csoportokba sorolni őket. Miezt klaszter-analízis segítségével végeztükel. Az analízis során a Ward-módszert használtuk,melynek fő előnye, hogy megőrzi atér eredeti szerkezetét. A dendrogramok elkészítéséheza Past statisztikai és modellezőprogramot használtuk.A 3. ábrán a vízfolyásokat a vizsgált vízkémiaiparaméterek (NH 4+, NO 3-, Cl - , SO 42-, KOI ps,ÖP) koncentrációja alapján csoportosítottuk.Az ábra bal oldalán jól elkülönül a városvízfolyásaitól a szennyvíztisztító kieresztőcsatornája (szv9). A Gyöngyös-műcsatornánlévő mintavételi pontok (GYM1, GYM3,GY11, GYM12) középen csoportot alkotva,jó elkülönülnek a vizsgált paraméterektöbbségében nagyobb szennyezettséget mutatóSorok-Perinttől és Arany-pataktól.S.sz. Helszín név ÖP[mg/l]G(NH 4+)[mg/s]G(NO 3-)[mg/s]G (Cl - )[mg/s]G (SO 42-)[mg/s]G(KOIps)[mg/s]G (ÖP)[mg/s]1 Öntő utcai híd 0,05 55,13 3032 17456,8 37670 3123,9 45,92 Belső elkerülő út 0,19 506,44 45743,3 76783,3 155200,4 8168,4 310,4hídja3 Vérellátó intézet 0,05 40,75 3015,8 16301,5 30157,8 2689,8 40,8melleti híd4 Herman Ottó Iskola 0,16 4,34 1228,5 2233,6 4032,8 304 9,9melleti híd6 Használt strandvíz 0,1 135,2 31096,2 39208,3 116272,9 6219,2 135,2bevezetése alatt7 Szennyvíztisztító 0,12 94,74 22263,5 45000,8 84080,4 8644,9 142,1telep felett8 Szennyvíztisztító 0,11 122,4 36720 93330 111690 11475 168,3telep alatt9 Tisztitott sz.v. 0,09 31,45 10692,2 38995,1 27045 2358,6 28,3beveztés11 Belső elkerülő út 0,07 51 3145 16999,5 30599 3484,9 59,5hídja12 Külső elkerülő úthídja0,08 62,71 2867 16126,7 43004,6 3852,5 71,72. táblázat: a vízminták koncentráció értékei, és az azokból számított anyagáramok213

3. ábra: Vízfolyások hierarchikus osztályozása a koncentrációk függvényébenÖsszefoglalásEzen kutatásban bemutatjuk Szombathelyváros felszíni vizeinek természetföldrajziviszonyait a fellelhető irodalmak, illetveNYUDU-VIZIG-től kapott dokumentumokalapján.A város folyó- és állóvizeinek jellemzésecéljából méréseket és mintavételezéseketvégeztünk (2011. 07. 15.), az adatokat paraméterenkéntkiértékeltük, és összehasonlítottuka 10/2010. (VIII. 18.) VM rendelet ésaz MSZ 12749 szabvány vízminőségi határértékeivel.Megállapítottuk, hogy a vizsgált időpontbana városon átfolyó Gyöngyös, valamint Perintpatakok vízminősége jellegzetes különbségeketmutat. A Gyöngyös állapota amellett,hogy a város területén kimutathatóan növekvőszennyezést mutat, ez egy esetbensem éri el a vonatkozó határértéket. A Perintterhelése már a városba érkezésnél (Északielkerülő) jelentős, s ez a későbbiekbenaz Arany-patak betorkolásánál, valamint avárosi szennyvíztelep kifolyójánál továbbemelkedik. Ennek ellenére a szennyezésiértékek többsége így is a megengedett határértékalatt marad. Az Arany-patak esetébenkorábbi mérések alapján is várható volt aszennyezett állapot, ugyanakkor nem ismert,hogy a Sorok-Perint esetében mi okozzaaz Északi elkerülőnél mért értékeket. ASorok-Perint vízminőségére a legnagyobbhatással a tisztított szennyvízbevezetés van,a városi szennyvíztelep kifolyójánál mértmegnövekedett terhelése elsősorban a pHcsökkenésében, valamint a nitrát és kloridionnövekedésében nyilvánul meg. A mértértékek itt sem jelentősen magasabbak azérvényben lévő szabványnál. A vízfolyásokbólvett mederanyag minták kiértékelésesorán megállapítottuk, hogy a finom szemcsefrakciójelenlétével drasztikusan megemelkedika fémtartalom, hiszen ezeken aszakaszokon kiülepedésre van lehetőség. Afémek pedig előszeretettel kötődnek a kiülepedőlebegtetett frakcióhoz, így ezeken ahelyeken akkumulálódhatnak az üledékben.Különösen jól látszik ez a Gyöngyös műcsatornána 11. mintavételi pontnál és az Aranypatakon.A város állóvizei kivétel nélkül mesterségeseredetűek. Változó mértékű eutrofizációsállapotot mutatnak. Az Arany-patakkal tápláltés korát tekintve egyik legidősebb Csó-214

nakázó-tóban a legmagasabbak a mért értékek(pl. összes foszfor, kémiai oxigén igény,ammónium-ion), melyek a megnövekedettszerves anyag terhelésre engednek következtetni.A fiatalabb és jelenleg is bányaművelésalatt álló tavak a várakozásnak megfelelőenalacsony értékeket mutattak a fentiparaméterek esetében. A Gyöngyöshermánibányatavak egyikében ( Kotrás alatti tó) anitrát-ion tartalom a vonatkozó rendeletáltal megszabott határérték kétszázszorosavolt, a szennyezés eredetéről nincsenek információink.Összességében megállapítható, hogy Szombathelyváros felszíni vizeinél jelentősszennyezést nem tapasztaltunk. A mért éskiértékelt adatok mindössze egy időpont állapotáróladnak képet, így a mérések ismétlésefeltétlenül kívánatos. A Perint városbalépő szakaszán tapasztalt magas értékekeredetét különösen fontos volna vizsgálni,tekintettel arra, hogy éppen ez a vízfolyáskapja a város területén is a jelentősebb terhelést.Hasonlóan szükségesnek találtuk azArany-patak esetében megvizsgálni, hogymilyen módon lenne csökkenthető a szenynyezése,mely a Perint, illetve a Csónakázótóvízére nézve egyaránt kihatással van.Felhasznált irodalomMSZ 12749:1993,Felszíni vizek minősége, minőségi jellemzőkés minősítése.Magyar Szabvány.VKKI & NYUDUKÖVIZIG (2010):3-1 Rába alegység Vízgyűjtő-gazdálkodásiterv,Vízügyi és Környezetvédelmi és Központi Igazgatóságés Nyugat-dunántúli Környezetvédelmi ésVízügyi Igazgatóság, Budapest-Szombathely.[1]31/2004. (XII. 30.) KvVM rendelet a felszínivizek megfigyelésének és állapotértékelésénekegyes szabályairól: http://net.jogtar.hu/jr/gen/hjegy_doc.cgi?docid=A0400031.KVV[2]10/2010. (VIII. 18.) VM rendelet a felszínivíz vízszennyezettségi határértékeiről ésazok alkalmazásának szabályairól:http://net.jogtar.hu/jr/gen/hjegy_doc.cgi?docid=A1000010.VM215

Székesfehérvár felszíni vizeinekkörnyezeti állapota (SZEV)CSÁKI P.Székesfehérvár vízrajzaSzékesfehérvár vízrajza elég összetett. Közigazgatásiterületének és belterületéneklegnagyobb része a Sárvíz-Nádor-csatornavízgyűjtőjéhez tartozik. A Nagyszombatiúttól keletre eső terület (Csala és Kisfalud)pedig a Császár-vízen keresztül a Velenceitóvízgyűjtőjének része. A város vízrajzánaktérképi megjelenítése a SZEV-3. ábrán található.A térképet DigiTerra Map programmalkészítettem (DIGITERRA).Legjelentősebb vízfolyása a Gaja patak(SZEV-1. ábra), egyrészt a mérete miatt(közepes vízhozam a városba éréskor 1,21m3/s (KÖDU-KÖVIZIG)), másrészt a várostöbb állóvizének a táplálója, illetve atisztított szennyvizének és a nagy részérőlelfolyó csapadékvizének is a befogadója(Aszalvölgyi-árok és mellékcsatornái,Hosszúéri-árok, Jancsár-csatorna, Vargacsatorna,Malom-árok). Vízgyűjtő területe631,5 km2. A Sárvíz-Nádor-csatornába torkollik(S.-N.-csatorna 96+006 fkm), ami aSión keresztül kapcsolódik a Duna vízrendszeréhez(KÖDU-KÖVIZIG 2000).Ugyancsak a Sárvíz-Nádor-csatornábacsatlakozik a Dinnyés-Kajtori-csatorna,amely a befogadója a város délkeleti területeiről(Öreghegy széle, Köfém lakótelep,Börgönd) összegyűjtött csapadékvíznek(SZFÁR. MJV ÖNKORMÁNYZAT 2008).Székesfehérvár egyetlen még meglévő természetesállóvize a város alsó részén találhatószikes Sóstó (SZEV-2. ábra). A tó délifelébe 1910-től 2000-ig szennyvizet vezettek.A környezetével együtt 2003-tól helyivédettséget élvez. A Sóstó TermészetvédelmiTerület legnagyobb értéke, hogy többkülönleges élőhely együttese (vizes, nádas,lápos, erdős területek) (BANIZS ET AL. 2010).Ezen kívül a lakótelepek építése nyománkialakított horgásztavak (Horgásztó, Csónakázó-tó,Palotavárosi tavak), a bányatavak(Öreghegyi bányató, Ráchegyi-tó),illetve a város északi határán elhelyezkedőHalastavak alkotják Székesfehérvár állóvízkészletét.1. ábra: Gaja patak2. ábra: SóstóMérési módszerekSzerettük volna felmérni Székesfehérvárfelszíni vizeinek környezeti állapotát, ésa város hatását a vízminőségükre. Ezértmegfigyelésekkel, mérésekkel, mintavéte-216

lezésekkel egybekötött terepi bejárást végeztünk2011. június 21-én. Társaim CSÁ-FORDI Péter, ERŐS Mihály és Dr. KALICZ Pétervoltak. Főként - de nem kizárólag - azokraa felszíni vizekre összpontosítottunk, melyeka Gaja vízgyűjtőjébe tartoznak, ugyanisa város hatását ez a patak jelzi a legjobban.Célunk fiziko-kémiai paraméterek helyszínimérése, a vízfolyások hidro-morfológiaifelvételezése (keresztszelvény, vízsebesség,vízhozam), és minták vételezése (víz,mederanyag) volt. A mérések, mintavételezések19 kijelölt pontját a SZEV-1. táblázatfoglalja össze és a SZEV-3. ábra mutatja.A 6. pontnál, a Malom-árok Csónakázó-tómelletti részénél épp medertisztítás folyt,így felkeveredés miatt sem fiziko-kémiaivizsgálat, sem mintavételezés nem történt,ezért nem közlöm a táblázatban sem.Székesfehérváron az előző napokban csapadékminimális mennyiségben hullott(összesen 1-2 mm), a mérési napon a városbana maximum hőmérséklet 31,1 °C, aminimum 14,7 °C, az átlag pedig 23,4 °C volt(AMSZ 2011).3. ábra: Székesfehérvár vízrajza, mintavételi pontok, szennyvíz kibocsátók217

Ssz. Helyszín EOV T pH Cl -y x [°C] [μS/cm] [mg/l]1 Gaja/ Hármashíd 600136 206926 19.3 888 7.98 362 Malom-árok/ Kereszttöltés út 600738 207502 21.5 878 8.06 363 Horgásztó 600702 206673 25.8 793 8.56 384 Csónakázó-tó 600828 206479 26.8 861 8.53 465 Varga-csatorna/ Csónakázó-tónál 601116 206215 21.9 2110 7.97 2087 Palotavárosi tavak/ déli 600542 205183 26.1 1614 8.54 1298 Palotavárosi tavak/ északi 600516 205294 27.1 1491 8.61 1339 Jancsár-csatorna/ Szv. telep előtt 600043 204739 28.3 1559 7.78 13210 Szennyvíztelep kifolyó 599949 204743 25.8 1843 7.78 20611 Gaja/ Jancsár-cs. befolyása előtt 599865 204914 25.2 894 8.29 4012 Gaja/ Jancsár-cs. befolyása után 599434 204701 25.9 1168 8.15 8713 Gaja/ Aszalv.-á.befolyása után 598236 204123 26.3 1292 8.21 10414 Aszalv.-árok/ Gajába torkollás előtt 598296 204127 28.7 1847 8.75 21415 Sóstó 602381 203114 32.2 2960 8.51 30016 Basa-árok 602564 203883 24.5 1050 8.12 9017 Aszalv.-árok/ Kórház után 603220 205136 26.1 3690 8.93 78518 Bányató 606223 206978 26.3 1210 8.20 15919 Aszalv./ Videotonnál 604190 207428 17.5 647 8.06 27Ssz. Helyszín2-SO 4NH4 + NO3 - ÖP KOI psKlor.-a[mg/l] [mg/l] [mg/l] [mg/l] [mg/l] [μg/l]1 Gaja/ Hármashíd 111 0.19 9.9 0.28 4.1 -2 Malom-árok/ Kereszttöltés út 114 0.13 10.3 0.24 4.8 -3 Horgásztó 121

Eredmények, értékelésHidro-morfológiaA vízfolyások mérési pontjainál hidromorfológiaivizsgálatokat végeztünk.A vízhozam meghatározása úszós sebességmérésselkombinált keresztszelvényfelvételleltörtént. A felszíni sebességadatokat(v) a vízmélység függvényében („a”tényezővel megszorozva (Starosolszky et al.1971)) számítottuk át átlagsebességgé (v á).A keresztszelvény területét (A) az átlagsebességgel(v á) megszorozva kaptuk a vízhozamot(Q).A kiszámolt értékeket a Gajába való befolyássorrendjében a SZEV-2. táblázat mutatja.Meg kell jegyezni, hogy mivel az előzőidőszak csapadékmentes volt, nagyrészt atalajvíz-utánpótlásból származó vízhozamotmértük.Ssz. Helyszín Szelvény [fkm] Vízhozamm3/s l/s1 Gaja/ Hármashíd Gaja 6+442 0,69683 696,8311 Gaja/ Jancsár-csatorna befolyása előtt Gaja 4+294 0,48707 487,072 Malom-árok/ Kereszttöltés út Malom-á. 1+531 0,00366 3,666 Malom-árok/ Csónakázó-tónál Malom-á. 0+272 0,00338 3,385 Varga-csatorna/ Csónakázó-tónál Varga-cs. 1+851 0,00365 3,659 Jancsár-csatorna/ Szv. telep előtt Jancsár-cs. 0+464 0,01875 18,7510 Szennyvíztelep kifolyó 0,25000 250,0012 Gaja/ Jancsár-csatorna befolyása után Gaja 3+813 0,59736 597,3617 Aszalvölgyi-árok/ Kórház után Aszalv.-á. 6+163 0,00186 1,8616 Basa-árok Basa-á. 0+379 0,00311 3,1114 Aszalvölgyi-árok/ Gajába torkollás előtt Aszalv.-á. 0+013 0,01902 19,0213 Gaja/ Aszalvölgyi-árok befolyása után Gaja 2+492 0,53477 534,772. táblázat: Vízhozam értékekA Gaja vízhozama a méréseink alapjánátlagosan 579,01 l/s (0,57901 m 3 /s) volt.A város vízfolyásainak hozamai alapjánemlítésre méltó még a két legnagyobb főgyűjtő,a Jancsár-csatorna (18,75 l/s) és azAszalvölgyi-árok (19,02 l/s).Vízminőségi jellemzőkA továbbiakban szeretném pár mondatbankiértékelni az egyes vízminőségi jellemzőkrekapott eredményeket. Néhányat aszemléletesség kedvéért oszlopdiagrammalmutatok be. A vízfolyások esetében az ábrákona helyek sorrendjét a Gaja vízrendszereszerint alakítottam, a Gajára vonatkozó értékeketfélkövérrel szedtem.Fiziko-kémiai vizsgálatokA vízhőmérséklet (T), az elektromos vezetőképesség() és a pH értékek meghatározásátMettlet Toledo típusú terepi mérőműszerrelvégeztük a helyszínen. A kapotteredményeket a SZEV-1. táblázat tartalmazza.Ezek közül az elektromos vezetőképességet() elemezném, mely arányos a vízmintasókoncentrációjával (GRIBOVSZKI – PANNON-HALMI 2005).219

A legnagyobb értéket, 3690 μS/cm-t, azAszalvölgyi-árok Kórház utáni szakaszánálmértük (SZEV-4 ábra). Kiemelkedőmég a Varga-csatorna vezetőképességeis (2110 μS/cm). Ezekből a magas értékekbőlarra következtethetünk, hogy avízfolyások talajvíz-utánpótlása erősenszennyezett volt. A Sóstó vizének magas vezetőképessége(2960 μS/cm) nem meglepő,hiszen egy szikes tóról van szó, tehát nagy asókoncentrációja (SZEV-5 ábra).A Gaja vezetőképessége a folyásiránybanhaladva növekvő tendenciát mutat, egyértelműenlátszik a befolyó vizek hatása, főlega tisztított szennyvízé. A városba érve 888μS/cm az értéke, ez a Jancsár-csatorna befolyásaután közel 300 μS/cm-rel megnő,majd az Aszalvölgyi-árok torkolata utánmár 1292 μS/cm.VízmintákA vízminőségi paraméterek laboratóriumbantörténő vizsgálatához mintákravolt szükség, melyet minden esetben próbáltunkaz átlagos vízmélységből venni. Aminták szállítására, és átmeneti tárolásáraműanyag palackokat használtunk. A kielemzésükrea Sopron és Környéke Víz-ésCsatornamű ZRt. Központi laboratóriumábankerült sor, melyet a mintavétel utáninapon (2011. 06. 22.) kezdtek meg. Az általukvizsgált paraméterek a következők:klorid-ion (Cl - ), szulfát-ion (SO 42-), ammónium-ion(NH 4+), nitrát-ion (NO 3-), összesfoszfor (ÖP), és permanganátos kémiai oxigénigény(KOI ps).Az állóvizekből külön mintát vettünk aklorofill-a tartalom vizsgálatára, melyet aNymE Kémiai Intézetében végeztek el.Az eredményeket a SZEV-1 táblázat foglaljaössze.SóháztartásA sóháztartás makroionjai közül a kloridion(Cl - ) és a szulfát-ion (SO 42-) mennyiségénekmérése történt meg a vízmintáinklaborban történő vizsgálata során.4. ábraA klorid-ion a felszíni vizeinkben rendszerintkis mennyiségben fordul elő, legnagyobbrésztgeológiai eredetű. Nagy menynyiségűklorid-ion tartalom házi vagy ipariszennyvíz hatását jelzi (SZŰCS et al. 2009).A legmagasabb érték megint az AszalvölgyiárokKórház utáni szakaszánál jelentkezett(785 mg/l). Kiugró volt a Varga-csatorna(208 mg/l), az Aszalvölgyi-árok befogadóelőtti szakasza (214 mg/l), illetve a Sóstó (300mg/l) koncentrációja is (SZEV-6-7 ábra).5. ábra220

A Sóstónál és a Basa-ároknál kiugróan magasa szerves szennyezőanyagok mennyisége. Azelőbbinél 43,3 mg/l, az utóbbinál 38,6 mg/lvolt a KOI psértéke.A Gaja szerves szennyezőanyagának menynyiségea várost elhagyva megnő, de nem túljelentősen (KOI ps= 4,1 – 6,0 mg/l).6. ábra7. ábraA szulfát a természetes vizekben az egyiklegnagyobb koncentrációban jelen lévő anion.Mennyisége a csapadék, a geológiaiadottságok és a biológiai hatások függvénye(GRIBOVSZKI – PANNONHALMI 2005).A koncentrációk 37 és 432 mg/l között változtak.A legalacsonyabb érték az AszalvölgyiárokVideoton melletti mérési pontjánál, alegmagasabb pedig a Palotavárosi déli-tónáladódott.A Gaja klorid- és szulfát-ion tartalma is megnőtta városon áthaladva.Kémiai oxigénigény (KOI ps)A szerves szennyezőanyagok mennyiségénekfeltárására az egyik legelterjedtebb módszera felszíni vizeknél a kálium-permanganátos(KOI ps) oxigénfogyasztás mérése.NitrogénformákVizeink esetében a nitrogénformák közül azammónium-ion (NH4 + ) és a nitrát-ion (NO 3-)vizsgálata történt.Az előbbi elsősorban a szennyvizek szervesanyag tartalmának biokémiai bomlása soránkeletkezik (ammonifikáció), tehát nagyobbammónium-ion tartalom házi- vagy ipariszennyvízterhelést jelez (SZŰCS et al. 2009).E paramétert tekintve a legszennyezettebbneka Basa-árok (3,60 mg/l) és a Varga-csatorna(1,49 mg/l) bizonyult. A Gaja ammóniumkoncentrációja nem nőtt meg a városhatására.Míg az ammónium friss szennyeződésre, anitrát jelenléte korábbi szennyeződésre utal,ugyanis az ammóniát oxidáló mikroorganizmusoktevékenysége eredményezi (nitrifikáció)(GRIBOVSZKI – PANNONHALMI 2005). Emelletta nitrát, mint a növényi növekedéshezlegnagyobb mennyiségben igényelt tápanyag,az eutrofizálódás egyik kiváltója (KELLER,1998).Az egyértelműen szennyezésre utaló legmagasabbkoncentráció (97,0 mg/l) megintaz Aszalvölgyi-árok Kórház utáni pontjánáljelentkezett. Kiugró érték adódott a Vargacsatornánális (28,0 mg/l). Mivel kisvizesidőszak volt, a vízfolyások esetében valószínűlegtalajvíz-szennyezettségre utal a magasnitrát-tartalom. A Gaja értékeit vizsgálvamegállapíthatjuk, hogy megint látszik a városhatása, főleg a tisztított szennyvíz növelte anitrát koncentrációját.Összes foszfor (ÖP)A foszfor az egyik legfontosabb növényitápanyag, feldúsulását antropogén hatások221

könnyen okozhatják (szennyvizek, trágyázás),amely eutrofizációhoz vezet.Az állóvizek közül a Sóstó magas foszfortartalmakiemelkedő (1,11 mg/l). A Gaja öszszesfoszfor koncentrációja a folyásiránybanhaladva növekvő tendenciát mutat, jelentősa befolyó vizek hatása, főként a tisztítottszennyvízé.Klorofill-aAz elsődleges szervesanyag-termelést végzőalgaállomány mennyiségének legegyszerűbbmegközelítése a növényekben lévő fotoszintetikuspigment, a klorofill-a meghatározása,melyet a víz térfogategységére vonatkoztatunk.Ezek a tápanyagdús vizekben nagy tömegbenvannak jelen, ezért jelenlétükből avíz tápanyagtartalmára lehet következtetni(FELFÖLDY, 1981).A legnagyobb algamennyiség a Horgásztónál(71,1 μg/l) és a Csónakázó-tónál jelentkezett(48,9 μg/l). Megállapítható, hogy az algamennyiségjól korrelál a foszfortartalommalkivéve a Sóstónál, ahol a makrofiták árnyékolóhatása érvényesül.AnyagáramokA vízminták elemzésénél a koncentráció értékeketvizsgáltuk. Viszont anyagáram szerintiösszehasonlítást kell végeznünk, hogymegtudjuk, a város vízfolyásai milyen hatássalvannak a Gaja patakra.A vízfolyások anyagáramának (G) kiszámításáhoza következő képletet használtam:C vf[mg/l] · Qvf [l/s] = G [mg/s],ahol C vfa vízminőségi jellemző koncentrációjaaz adott vízfolyásban, Q vfpedig a vízfolyásvízhozama.Az eredményeket a SZEV-3 táblázat foglaljaössze. Egyértelműen kitűnik, hogy mintavételezésünkkora Gaja minőségére legnagyobbhatással a tisztított szennyvíz volt, mely apatak anyagáramát többszörösére emelte akulcsparaméterek tekintetében, például aklorid-ionét 2,5-szeresére. Elsősorban a várostisztított szennyvizének volt köszönhetőa koncentráció-növekedés, mely az ammónium-iontkivéve minden vizsgált jellemzőnélmegfigyelhető.A szennyvíztisztító telep teljesíti normálüzemmódban a szennyezőanyag kibocsátásihatárértékeket. Tehát a probléma a Gaja alacsonyvízhozamára vezethető vissza, ugyanismintavételezésünkkor a 3+813 fkm szelvényében(a Jancsár-csatorna befolyása után)597 l/s-ot mértünk (SZEV-2 táblázat), miközbena befolyó tisztított szennyvíz mennyisége250 l/s volt.Ssz. Helyszín G (Cl-) G (SO 42-) G (NH 4+) G (NO 3-) G (ÖP) G (KOI ps)mg/s mg/s mg/s mg/s mg/s mg/s1 Gaja/ Hármashíd 25086 77349 132.40 6898.7 195.1 2857.011 Gaja/ Jancsár-cs. 19483 53578 38.97 5650.0 121.8 2337.9befolyása előtt2 Malom-á./ Kereszttöltés132 417 0.48 37.7 0.9 17.6út5 Varga-cs./ Csónakázótónál759 1157 5.44 102.2 1.3 19.79 Jancsár-cs./ Szv. telep 2475 3750 6.00 91.9 7.5 138.8előtt10 Szennyvíztelep kifolyó 51500 43500 27.50 14500.0 550.0 1725.0222

Ssz. Helyszín G (Cl-) G (SO 42-) G (NH 4+) G (NO 3-) G (ÖP) G (KOI ps)12 Gaja/ Jancsár-cs. 51971 78254 53.76 14336.7 465.9 3464.7befolyása után17 Aszalv.-á./ Kórház után 1458 475 0.20 180.1 0.5 7.416 Basa-árok 280 212 11.20 4.7 5.9 120.114 Aszalv.-á./ Gajába 4069 6884 1.90 418.3 3.0 214.9torkollás előtt13 Gaja/ Aszalv.-á. befolyásaután55616 72729 48.13 14973.7 481.3 3208.63. táblázat: Anyagáram eredményekMederanyagA vízminták mellett mederanyag-mintákatis gyűjtöttünk nyolc helyen, melyeket aNymE Környezet- és Földtudományi IntézetTermőhelyismerettani Tanszékén vizsgáltak.A mért paraméterek: váz-százalék (a2 mm-nél nagyobb alkotórészek mennyiségénekarányszáma), pH (desztillált vizes éskálium-kloridos), szénsavas mésztartalom(CaCO 3), higroszkóposság (hy), szemcseméreteloszlás (agyag A%, iszap I%, finomhomokFh%, durvahomok Dh%), szervesanyag tartalom (humusz H%), nitrogéntartalom(N%), oldható foszfor- és káliumtartalom(ALP, ALK), kalcium-tartalom(KCl-es Ca), magnézium-tartalom (KCl-esMg), vas- mangán-, réz- és cink-tartalom(EDTA/DTPA Fe, Mn, Cu, Zn).A szemcseméret alapján a Gaja és a Vargacsatornadurva, a többi vízfolyás és az állóvizekfinom mederanyagúakMagas nitrogén- és humusz-tartalom aCsónakázó-tónál, a Jancsár-csatornánál, aMalom-ároknál és a Palotavárosi tavaknáljelentkezett, de az utóbbi jellemző jócskánmegemelkedett a Gaja üledékében is.A kiülepedett nehézfémek (vas, mangán,réz és cink) tekintetében a legszennyezettebba Jancsár-csatorna és a Malom-árok.A Gaja mederanyagában mindegyik vizsgáltnehézfém mennyisége nő a folyásirány szerinthaladva.ÖsszefoglalásSzékesfehérvár felszíni vizei állapotánakjellemzése céljából helyszíni méréseketvégeztünk, illetve mintákat vételeztünk laborvizsgálatokhoz.Az adatok paraméterenkéntkiértékelésre kerültek.A vizsgált időpontban (2011. 06. 21.) a vízfolyásokszennyezettek voltak, a legroszszabbértékek az Aszalvölgyi-árok Kórházutáni (SZEV-8. ábra), és a Varga-csatornaCsónakázó-tó melletti (SZEV-9. ábra) mérésipontjánál jelentkeztek. Mivel kisvizesidőszakban vettük a mintákat, a magas koncentrációkvalószínűleg talajvíz szennyezettségreutalnak. Az állóvizek vízminőségiállapota általánosságban jónak mondható,az adatok alapján a Sóstó tűnik a legszenynyezettebbnek,ám a magas értékek főkéntjellegének köszönhetőek (mocsarasodó szikestó), de nem elhanyagolható az egykoriszennyvízbevezetés hatása sem.A számított anyagáram-eredmények alapjánvizsgálatunkkor a Gajára Székesfehérvára tisztított szennyvize által gyakoroltaa legjelentősebb hatást. A várost elhagyvaszinte az összes általunk elemzett szenynyezőanyagkoncentrációja megnövekedetta patakban. Ebben kulcsszerepet játszott aGaja alacsony vízhozama a nagy koncentrációjútisztított szennyvíz hozamához képest.223

8. ábra: Az Aszalvölgyi-árok a Kórház után 9. ábra: A Varga-csatorna a Csónakázó-tó mellettFelhasznált irodalomAMSZ (2011):http://www.amsz.hu/ws/index.php?view=archivBANIZS, K. - J. MEZŐ, É. – TAKÁCS, A.A.(2010):A székesfehérvári Sóstó TermészetvédelmiTerület.Bocs Alapítvány, Székesfehérvár.DIGITERRA:DigiTerra Map 2.3 referencia kézikönyv.http://www.digiterra.hu/hu/ugyfeltamogatas/dokumentacio.htmlFELFÖLDY, L. (1981):Általános hidrobiológia.Mezőgazdasági Kiadó, Budapest.GRIBOVSZKI, Z. – PANNONHALMI, M. (2005):Vízvédelem oktatási segédlet.NymE, Sopron.KÖZÉP-DUNÁNTÚLI KÖRNYEZETVÉDELMI ÉSVÍZÜGYI IGAZGATÓSÁG (2000):Műszaki leírás a Gaja patak 0,0-21,5 kmszakasz állapotrögzítő nyilvántartásitervéhez.STAROSOLSZKY, Ö. – MUSZKALAY, L. –BÖRZSÖNYI, A. (1971):Vízhozammérés.VITUKI, Budapest.SZÉKESFEHÉRVÁR MEGYEI JOGÚ VÁROSÖNKORMÁNYZATA (2008):Székesfehérvár felszíni vízelvezetése.Tanulmányterv.SZŰCS, P. – SALLAI, F. – ZÁKÁNYI, B. –MADARÁSZ, T. (SZERKESZTŐK) (2009):Vízkészletvédelem.Bíbor Kiadó, Miskolc.KELLER, I. (1998):A Rák-patak vízminőségének vizsgálata.Szakdolgozat, Sopron.224

Városökológiai kutatások.Dunántúli nagyvárosoklevegőminőségének vizsgálataRÁKOSA Rita* – SZILASI Imre – ALBERT LeventeNyugat-magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Kémiai Intézet9400 Sopron, Bajcsy-Zsilinszky u. 4.*e-mail: rrita@emk.nyme.huBevezetésA lakosság számának folyamatos növekedése,a fokozódó iparosodás és energiafogyasztás,valamint az egyre bővülőközlekedési hálózat növeli a városoklégszennyezésének mértékét, ami ma márglobális problémaként jelentkezik (MAYER1999). A levegő szennyezettségének észlelése,mértékének és összetételének meghatározásaaz immisszió mérésével történik,minden levegőtisztaság-védelmi intézkedésalapja az immisszió területi és időbenialakulásának ismerete. Az immisszió mértékeugyanakkor a levegőtisztaság-védelmiintézkedések eredményességét is jelölheti,mivel a foganatosított eljárások végső céljaa határértékek betartása. Az immisszió kialakulásáraszámos, állandóan változó paraméterhat, ezért egy terület levegőszennyeződésérőlnéhány méréssel nem kaphatunkmegfelelő képet, általában az egy éven átvégzett rendszeres mérések eredményei amértékadóak (BARÓTHFY 2000).Kutatásunk célja három dunántúli nagyváros,Sopron, Szombathely és Székesfehérvárés levegő- környezetük kölcsönhatásainakelemzése és a városi környezetminőségintegrált monitoring rendszerének kialakítása.A különböző természeti tájtípusokbankialakult, eltérő természeti feltételek közöttműködő városokban végzett mérések lehetővéteszik a kölcsönhatások különbözőformáinak vizsgálatát, az ezek eredőjekéntkialakult környezeti állapotok minősítését,és a városok közötti összehasonlításokat is.Kutatási eredményeink alkalmasak a városfejlesztésidöntések és a településrendezésistratégiák szakmai megalapozására.Anyag és módszerA levegő minőségét mobil laboratóriumirendszerrel vizsgáltuk, szakaszos (24 órás)mintavételt alkalmazva. A használt mérőautómintavevő rendszerrel, NO/NO2 és COszennyező komponensek mérésére szolgálóelemző készülékkel (Horiba APNA-370 típusú)és adatgyűjtő egységgel volt felszerelve.Légszennyezettség mérési referenciamódszereink megfeleltek a 17/2001.(VIII.225

3.) KöM rendelet 4. sz. mellékletében foglaltakkalés az EU direktíváival. A nitrogén-dioxidés nitrogén-oxidok méréseknél a kemilumineszcencia,a szén-monoxid mérésénélaz infravörös abszorpció szerepelt referenciamódszerként.A meteorológiai adatokat (hőmérséklet,relatív nedvesség, szélsebesség, szélirány,csapadék mennyisége) adatbankból gyűjtöttükössze (http://www.amsz.hu/news.php, http://weatherspark.com). A vizsgáltvárosokban a környezeti paraméterek függvényébeneltérő számú monitoring pontotjelöltünk ki. Sopronban 10, Szombathelyenés Székesfehérváron 6-6 pontot választottunk,amelyek mind a három városbanalkalmasak voltak a legfontosabb városszerkezetitípusok (területhasznosítási kategóriák)jellemzésére és jól reprezentáltáka környezet anyagáramlási folyamatait. Améréseket 2011. márciustól 2012. januárigvégeztük mind a három városban, háromhónaponként, ciklikus ismétlésekben.Eredményekátlag értékeinek változása hasonló tendenciátmutatott mind a három városban(1-3. ábrák).1. ábra: Levegőterheltségi szint napszaktól való függése Sopronban(a) 2011. 03. 26 (b) 2011. 10. 10.a.)b.)A mérési eredményeket a jogszabálybanmeghatározott (4/2011 (I. 14.) VM rendelet)határértékekhez viszonyítva értékeltük.Légszennyezőanyagszén-monoxid(CO)nitrogén-dioxid(NO 2)IdőtartamHatárérték(μg/m 3 )1 év 300024 h 50001h 100001 év 4024h 851h 100a.)1. táblázat: A légszennyezettség egészségügyi határértékeiA szén-monoxid és nitrogén-dioxid koncentrációnapi átlagértéke egyik városbansem közelítette meg a határértéket. A légszennyezőanyagok koncentrációja napi2. ábra: Levegőterheltségi szint napszaktól való függése Székesfehérváron(a) 2011. 06. 13. (b) 2011. 11. 14.b.)226

A mérési eredményekből megállapítható,hogy egy nap folyamán jelentősen változika szennyezettség, kora reggel jelentős, késődélutáni kisebb maximumokat mértünk.Szombathelyen és Székesfehérváron azesti órákban mértünk magasabb NO és NO 2átlagkoncentrációt, míg Sopronban reggelente.Az értékelést fűtési és nem fűtési időszakrakülön elvégeztük.3. ábra: Levegőterheltségi szint napszaktól való függése Szombathelyen(a) 2011. 05. 12 (b) 2011. 11. 28.A légszennyező anyagok koncentrációjamagasabb értékeket mutatott a téli hónapokban(1-3. ábra) az átlaghőmérséklet ésaz átlagos szélsebesség csökkenése következtében.A legalacsonyabb koncentrációértékek nyáron ( júniusban és júliusban)fordultak elő. Ebben szerepet játszhat azNO gyorsabb oxidációja, fontosabbnak tekintjüka légkör intenzív függőleges átkeveredésemiatti hígulást (MAKRA et al. 2010).A forgalmas utak mellett és ipari területekenjóval magasabb szennyező anyag koncentrációtmértünk, mint a zöldövezetben(4. ábra), mivel a nitrogén-oxidok fő forrásaa közlekedés. A gépjárművek a tökéletlenégés során nagy mennyiségben bocsátanakki szén-monoxidot is (FENGER 1999). Székesfehérváronmértük a legmagasabb, egyórára vetített szennyezőanyag átlagkoncentrációkat(CO-ra 4571 μg/m3-t; NO2-ra62,8 μg/m3-t), de ezek a koncentrációk semérték el a határértéket.4. ábra: Levegőterheltségi szint napszaktól való függése Sopronban2011 októberében227

A járműsűrűség heti változásából adódóanaz NO- és NO 2-koncentráció magasabb hétköznapokon,mint a hétvégeken (5. ábra).Hétköznapokon az NO koncentráció átlagosnapi változása nagyobb, mint az NO2-é,mivel az NO 2-nek hosszabb az élettartama,mint a reakcióképesebb NO-nak. Általábanaz NO koncentrációk magasabbak reggel,mint az esti órákban. Ez azzal a ténnyelmagyarázható, hogy reggel a csúcsforgalmiidőszak rövidebb, továbbá reggel a felszínközeli légrétegek stabilabbak, mint este. Akora délutáni alacsonyabb NO koncentrációkfőként az NO ózon általi oxidációjára ésa légkör intenzívebb függőleges átkeveredésére(hígulás) vezethetők vissza (MAKRA etal. 2010).Értékes információkat kaptunk a szennyezőforrásokról, a szennyezés terjedésérőlés a különböző időjárási viszonyok közöttvárhatóan kialakuló szennyezettségről, amérési eredményeink és a vonatkozó meteorológiaiadatok összevetéséből. Az időjárásikörülmények döntően befolyásoljákaz alsóbb légrétegek szennyezőanyag koncentrációját.A CO és NO koncentrációjanem csak az emissziótól függ, hanem az időjárásiviszonyoktól is. Az NO koncentrációnövekszik, ha a szélsebesség csökken, NO 2/NO < 1 értéket mutatva. A szélsebesség ateljes időszakban nagyon alacsony volt reggelenkéntés nagy különbségeket mutatottdélutánonként.A légszennyezettség előrejelzéséhez alapvetőfontosságú a mért adatok és a meteorológiaiparaméterek közötti korrelációkvizsgálata. A CO és NOx koncentrációkjól korreláltak a vizsgált periódus alatt (6.ábra), ami azt jelzi, hogy mindkét szennyezőanyag fő forrása azonos.5. ábra: Levegőterheltségi szint napszaktól való függése forgalmasút mellett Sopronban 2011 októberében6.ábra: CO és NOx napi átlag koncentrációinak korrelációja2011 novemberében SzékesfehérváronÖsszefoglalásHárom nyugat-dunántúli nagyvároslevegőszennyezettségi állapotát vizsgáltukegy komplex, integrált városökológiaikutatás keretében. Megállapítottuk, hogya légszennyező anyagok koncentrációja tipikusnapi és szezonális ciklust mutat. Ahónaponként átlagolt koncentrációk a téliidőszakban értek el maximális értéket. Arelatív magas szélsebesség és a városokdomborzati viszonyai következtében a légszennyezőanyagok nem tudtak feldúsulni,koncentrációjuk nem érte el az egészségügyihatárértékeket egyik városban sem.228

Mérési eredményeink bizonyítják, hogy azimmisszió alakulását nagymértékben módosítjáka helyrajzi tényezők is. A mérőhelykörnyezetének talajfelszíne, annak kötöttsége,minősége, nedvessége, burkolata fontostényező potenciális szennyező forráskéntis. A növényzet (füvesített parkosítottterület, erdő, mezőgazdaságilag művelt területstb.), kedvezően hat a levegő tisztulására,akárcsak a kiterjedt vízfelületek. Ezérta mérési eredményeink a termőhelyi, vízminőségiés a növények egészségi állapotátjellemző kutatási eredményekkel együtt jellemezhetikkellő pontossággal a nagyvárosokés környezetük közötti kölcsönhatásokat.Ennek érdekében a mérési adatainkatfelhasználva, térinformatikai módszerekalkalmazásával elkészült az egyes monitoringpontok adatainak vizuális rendszerbentörténő megjelenítése is.Az egyes városokra kapott, könnyen kezelhetőadatbázisokba rendezett információknagyban segíthetik a helyi önkormányzatokatés a területi tervezőket a környezetvédelmiprogramok összeállításában, afejlesztési célok és lehetőségek megállapításában,illetve a természeti környezet védelménektervezésében, a településrendezésitervek elkészítésében. Az eredményekhozzájárulnak a fenntartható város koncepciójánakgyakorlati megvalósításához.Köszönetnyilvánítás. A kutatások anyagiforrását a TÁMOP 4.2.1. B-09/1/KONV-2010-0006 pályázat biztosította.Felhasznált irodalomBARÓTFI, I. (SZERK.)(2000):Környezettechnika.Mezőgazda Kiadó, Budapest, 2000FENGER, J. (1999):Urban air quality.Atmospheric Environment 33: 4877-4900.MAKRA, L. – MAYER, H. – MIKA, J. – SÁNTA,T. – HOLST, J. (2010):Variations of traffic related air pollution ondifferent time scales in Szeged, Hungaryand Freiburg, Germany.Physics and Chemistry of the Earth 35: 85-94.MAYER, H. (1999):Air pollution in cities.Atmospheric Environment 33: 4029-4037SCHNITZHOFER, R. – BEAUCHAMP, J. – DUNKL,J. – WISTHALER, A. – WEBER, A. – HANSEL,A. (2008):Long-term measurements of CO, NO, NO 2,benzene, toluene and PM10 at a motorwaylocation in an Aurtrian valley.Atmospheric Environment 42: 1012-1024.4/2011 (I.14) VM RENDELET. ALÉGSZENNYEZETTSÉGI HATÁRÉRTÉKEKRŐL,A HELYHEZ KÖTÖTT LÉGSZENNYEZŐPONTFORRÁSOK KIBOCSÁTÁSI HATÁRÉRTÉKEIRŐL.MSZ 21456 (1988):A levegő gázszennyezőinek vizsgálata.229

230

Soproni zöldterületek ökológiaijellemzése növénykémiai analízis éshiperspektrális felvételezés alapjánVISINÉ Rajczi Eszter 1 – BURAI Péter 2 – KIRÁLY Géza 3 – ALBERT Levente 11Nyugat-magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Kémiai Intézet2Károly Róbert Főiskola, Agrárinformatikai és Vidékfejlesztési Intézet3Nyugat-magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar,Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet19400 Sopron, Bajcsy-Zsilinszky u. 4.1e-mail: erajczi@emk.nyme.huAbstract: A városi környezet állapota nagymértékben befolyásolja az életminőséget. Atelepülések működéséből származó környezeti hatások és azok kiváltó okai a környezetielemek mérésén keresztül jellemezhetők. A levél klorofill tartalma, a fotoszintetikusan elnyeltsugárzás, a lombkorona víztartalma és a talaj nitrogéntartalma fontos biogeofizikaiparaméterek, amelyek hatással vannak a szárazföldi ökoszisztémák elsődleges termelékenységéreés a növények egészségi állapotára. Sopron város egyes zöldterületeinek ökológiaijellemzésére célszerűen megválasztott monitoring pontokon vett levélminták klorofilltartalmának eloszlását használtuk. A klorofill tartalmakat hiperspektrális felvételezéssorán is meghatároztuk, az így nyert mérési adatokat az egy időben begyűjtött levélmintákklorofill tartalmának laboratóriumi mérése alapján validáltuk. Vékonyréteg kromatográfiás,spektroradiométeres és spektrofotometriás méréseket végeztünk. A mért adatok alapjánjellemeztük az alkalmazott analitikai módszerek alkalmasságát és összefüggéseket állapítottunkmeg a klorofill tartalmak eloszlása és a légszennyezettség között.BevezetésA levél klorofill tartalma, a fotoszintetikusanelnyelt sugárzás, a lombkorona víztartalmaés a talaj nitrogéntartalma fontosbiogeofizikai paraméterek, amelyek hatássalvannak a szárazföldi ökoszisztémák elsődlegestermelékenységére és a növényekegészségi állapotára. A klorofill tartalomcsökkenése hasznos biomarkere egyes légszennyezőgázok kimutatásának, mivel aSO 2, NO 2és O 3hatására keletkező aktív oxigéngyökökreakcióba lépnek a sejtben találhatómembránokkal és a membránokhozkapcsolt molekulákkal, mint pl. a pigmentekkel,így mennyiségük e gázok hatásáracsökken (SASAKI et al. 1983). Megállapították,hogy a klorofill a és klorofill b abszorpciósegyütthatói a kék és a piros spektrálistartományban nagyon magas értékeketmutatnak, ezzel szemben a fény behatolásánakmélysége a levélbe nagyon alacsony(MERZLYAK és GITELSON 1995). A klorofill a ésb egyik legfontosabb jellemzője, hogy fény,hő és oxigén hatására könnyen bomlanak,231

ezért mérésük során ezt a tulajdonságukatmint a mintaelőkészítés, mint az extrakciósorán szem előtt kell tartani (GROSS 1987).A távérzékelés, mint a szárazföldi ökológiavizsgálatának fontos alkalmazása, a lombkoronabiokémiai tulajdonságainak pontosmennyiségi becslését teszi lehetővé (GAOés GOETZ 1995). A lombkorona és a levelektulajdonságainak becslésére, beleértve aszínanyagok koncentrációját is, a leggyakrabbanalkalmazott vizsgálati módszera keskeny csatornájú spektrális indexekhasználata (BLACKBURN 1998).Anyag és módszerLevélmintákA levélmintákat a hiperspektrális felvétellelegy időben 2011. augusztus 26-án gyűjtöttükbe. 5 helyszínen 5 mintavételi pontot jelöltünkki, és ezeken minden növényről 3-3levelet gyűjtöttünk be. Mintavételi helyszínek:Széchenyi tér, Deák tér, Erzsébet kert,Lippai János Kertészeti Szakképző Iskola,Lővér kemping. A helyszíneket és a fafajokneveit az 1-5. táblázatok tartalmazzák.Mintavételi hely Jel Fafaj neveSzéchenyi tér S1-S2 Korai Juhar (Acer platanoides L.)S3-S4 Közönséges (hibrid) aranycserje (Forsythia × intermedia ZABEL)S5 Veresgyűrű som (Cornus sanguinea L.)1. táblázat: A Széchenyi tér mintavételi pontjai és a fafajok megnevezéseMintavételi hely Jel Fafaj neveDeák tér D1 Veresgyűrű som (Cornus sanguinea L.)D2 Közönséges dió (Juglans regia L.)D3 Illatos jezsámen (Philadelphus coronaria L.)D4 Magas kőris (Fraxinus excelsior L.)D5 Mezei juhar (Acer campestre L.)2. táblázat: A Deák tér mintavételi pontjai és a fafajok megnevezéseMintavételi hely Jel Fafaj neveErzsébet kert E1 Teltvirágú gyöngyvirágcserje (Deutzia × magnifica (LEM.) Rehder)E2 Tulipánfa (Liriodendron tulipifera L.)E3 Hószirom (Rhodotypos scandens (THUNB.) Makino)E4 Teltvirágú jezsámen (Philadelphus × virginalis REHDER)E5 Amerikai ámbrafa (Liquidambar styraciflua L.)3. táblázat: Az Erzsébet kert mintavételi pontjai és a fafajok megnevezése232

Mintavételi hely Jel Fafaj neveLippai János KertészetiSzakképzőIskolaL1L2L3-L4L5Babérmeggy (Prunus laurocerasus L.)Illatos jezsamen (Philadelphus coronaria L.)Földibodza (Dane Weed) (Sambucus ebulus L.)Ezüsthárs (Tilia tomentosa MOENCH.)4. táblázat: A Lippai János Kertészeti Szakképző Iskola mintavételi pontjai és a fafajok megnevezéseMintavételi hely Jel Fafaj neveLővér Kemping K1-K3 Mezei juhar (Acer campestre L.)K4 Közönséges dió (Juglans regia L.)K5 Madárcseresznye (Cerasus avium L.)5. táblázat: A Lőver Kemping mintavételi pontjai és a fafajok megnevezéseVegyszerekA felhasznált vegyszerek analitikai tisztaságúakvoltak, a Reanal (Budapest, Hungary),a Sigma (Deisenhofen, Germany) és aMerck (Darmstadt, Germany) cégektől szereztükbe őket.Műszerek és eszközökSpektrofotométer (Shimadzu UV 3101PC); túlnyomásos réteg-kromatográf(Personal OPLC NIT Basic System 50,CAMAG TLC Scanner 3, winCATS szoftverdenzitométer); TLC kád; FieldSpec 3 JRspektroradiométer; GPS.Vékonyréteg kromatográfia (TLC)Vékonyréteg lemez: Szilikagél F254TLC, mozgófázis: 100 ml petroléter, 11 mlizopropanol, 5 csepp desztillált víz keveréke.ExtrakcióA levélmintákat dörzsmozsárban kvarchomokkaleldörzsöltük. A homogenizátumból0,03 g-ot bemértünk Eppendorfcsőbe, majd1 ml 4:1 aceton/víz elegyet adtunk hozzá.Azután a mintát 2*15 perc ultrahangos fürdőbetettük (ultrahangos extrakció), és 30percig centrifugáltuk (18000/min).MérésekA klorofill tartalom meghatározásaVékonyréteg kromatográfia: az extraktumotszilikagél vékonyrétegre (TLC) vittük fel éselválasztottuk a komponenseket (1. ábra).A mennyiségi kiértékelést CAMAG TLCScanner 3 winCATS szoftverrel végeztük,abszorpciós módban.St1 St2 St3 St4 St5klor. bklor. a1. ábra: Klorofill a és b elválasztása levélmintákból. Kromatogram előhívás után (st1, st2, st3, st4, st5: standard minták)233

Spektroradiométeres meghatározásA használt FieldSpec 3 JR spektroradiométer(Analytical Spectral Devices,Boulder, CO, USA) 350-2500 nm hullámhossztartományban vesz fel spektrumot,a közeli infravörös tartományban (VNIR)3 nm-es, a távoli infravörös tartományban(SWIR) 10 nm-es spektrális felbontásban(2. ábra).2. ábra: Juhar (Acer) levélminták reflexiós spektrumaSpektrofotometriás meghatározásA spektrofotometriás meghatározásra rövididővel az ASD hiperspektrális spektrofotométeresfelvétel után került sor. Ahiperspektrális képalkotó (AISA Eagle)felvételeinek készítése során 400-1000 nmhullámhossz tartományban dolgoztunk, aközeli infravörös tartományra (VNIR) fókuszálva.Az eredmények kiértékeléseMinden mérési ponton meghatároztuk aklorofill tartalmakat. Korrelációs analízistvégeztünk a klorofill tartalom (összes klorofill,klorofill a és b), a spektrális indexek(NDVI, PRI DV1), valamint a spektrális hullámsávok(400-1000 nm) közötti kapcsolatmeghatározására. A hullámhosszok önmagukbannem mutattak szignifikáns korrelációta klorofill tartalmakkal. A levelekenmért reflektancia spektrumokból számítottelső fokú derivált értékekből meghatároztuka vörös-él pozíciót. A különböző fafajokleveleinek együttes vizsgálata során aspektrumokból számított vörös-él értékekés a laboratóriumban mért klorofill tartalomközött nem találtunk szignifikáns kapcsolatot.Egy konkrét fafaj - mezei juhar - levélmintáiesetén az elsőfokú derivált (DV1)értékek alkalmasnak bizonyultak a levelekklorofill b tartalmának meghatározására(R2=0.6288, P

1.81.61.4y = 4E-16e 0.0495xR² = 0.62881.2Klorofill b (mg/g)10.80.60.40.20700 705 710 715 720 725 730DV1 (nm)3. ábra: Korreláció a leveleken mért reflektancia értékekből számított „DV1 vörös-él pozíció” és alaboratóriumi klorofill b tartalom (mg/g) közöttA klorofill a és a klorofill a/b arányváltozásai a mintavételi helyekmérőpontjainPéldaként bemutatjuk a klorofill a (mg/g,friss levél) és a klorofill a/b arány változásaitaz egyik mintavételi helyszín (Sopron, Erzsébetkert) mintavételi pontjain (4. ábra).4. ábra: A klorofill a (mg/g friss levél) (zöld felirat) és a klorofilla/b arány (kék felirat) az Erzsébet kert mintavételi pontjainÖsszefoglalásSopron város környezetállapotának jellemzéséreállapotfüggő biomarkerekkéntcélszerűen megválasztott monitoringpontokról vett különböző fafajok leveleinekklorofill a és b tartalmait használtuk.Spektroradiométeres, spektrofotometriásés vékonyréteg-kromatográfiás méréseketvégeztünk. A levélminták gyűjtésével azonosidőben hiperspektrális felvételezés istörtént. Az ASD a klorofill tartalmak gyorsin situ meghatározását tette lehetővé. Laboratóriumimérési eredményeink lehetővétették a hiperspektrális felvételezés soránnyert adatok validálását is, mivel vékonyrétegkromatográfiával pontos mennyiségiinformációkat nyertünk. A levélminták klorofilltartalmának meghatározására keskenycsatornájú spektrális indexeket is használtunk.Ezek a vékonyréteg kromatográfiás ésa hiperspektrális spektroszkópia adataivalegyütt lehetővé tették a levelek biofizikai paramétereinekfeltérképezését városi környezetben.Méréseink egy komplex városökológiaikutatás részét képezték, amelyben különtéma volt a mintavételi helyek légszennyezettségénekmeghatározása. Mérésekkel bizonyítottuk,hogy a kiválasztott biomarkeralkalmas a légszennyezettség jellemzésére:azokon a forgalmas területeken ahol a légszennyezésszámottevő, alacsonyabb a klorofilltartalom, mint a parkok környékén.További kutatásainkban összefüggéseket keresünka légszennyező anyagok minősége ésa klorofill tartalom megoszlása között.Köszönetnyilvánítás. A kutatások anyagiforrását a TÁMOP 4.2.1.B-09/1/KONV-2010-0006 pályázat biztosította.235

Felhasznált irodalomBLACKBURN, G. A. (1998):Quantifying chlorophylls and carotenoidsat leaf and canopy scales: An evaluation ofsome hyperspectral approaches.Remote Sensing of Environment 66: 273–285.GROSS, J. (1987):Pigment in fruits.Academic Press, Toronto.GAO, B. C. – GOETZ, A. F. H. (1995):Retrieval of equivalent waterthicknessand information related tobiochemical components of vegetationcanopies from AVIRIS data.Remote Sensing of Environment, 52(3),pp.155−162.MERZLYAK, M. N. – GITELSON, A. A. (1995):Why and what for the leaves are yellowin autumn? On the interpretation ofoptical spectra of senescing leaves (Acerplatanoides L.).Journal of Plant Physiology 145: 315–320.SASAKI, T. – KONDO, N. – SUGAHARA, K.(1983):Breakdown of photosynthetic pigmentsand lipids in spinach leaves with ozonefumigation: role of activated oxygen.Physiol Plant. 59: 28-34.236

Növényi anyagcsere alkalmazkodásaa környezet tényezőinekmódosulásaihozNÉMETH Zsolt IstvánNyugat-magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Kémiai Intézet9400 Sopron, Bajcsy-Zs. u. 4e-mail: nemeth.zsolt@emk.nyme.huBevezetésA biológiai rendszerek a környezetükkelnyitott kapcsolatban lévő szabályozottrendszerek. A sejtek, a szövetek, ill. az élőlényekegyedei folyamatos anyag és energiakölcsönhatásban vannak környezettükkel.Az élőlények környezetükből életfunkcióikműködtetéséhez táp- és ásványi anyagokat,vizet, stb. vesznek fel. Környezetükkelfolyamatos gázcserét (légzés, szén-dioxidasszimiláció, stb.) folytatnak. Termelt hőenergiatöbbletüket pl. a levegő veszi fel,vagy energiaigényük egy része a környezetből(pl. napfényből) származik.A biológiai rendszer versus környezet kapcsolatadaptációs és stressz mechanizmusokműködtetésében teljesedik ki. A környezetikörülményhez történő alkalmazkodáskifejeződik a biológiai növekedési törvénybenis. Az anyagcsere makromolekulárisanyagkészletet felhalmozó intenzitása azaktuális környezeti körülményhez igazodik.A környezeti tényezők értékeinek megváltozásakihat a gének aktivitására. A napfényintenzitás,talajnedvesség, hőmérséklet, páratartalom,stb. mint abiotikus és a patogénkórokozok mint biotikus tényezők enzimaktivitást(pl.: fenil-alanin liáz (PAL), kataláz(CAT), peroxidáz (POD), stb.) befolyásolószerepe közismert. A környezeti tényezőkbefolyásolják az anyagcsere hálózat útvonalainakintenzitásait és a metabolit koncentrációkat.ALMAAS és társai (2004) az E. colibaktérium anyagcseréjének modellezésévelés kísérletes tanulmányozásával bizonyítottáka prímér tápanyagoknak az anyagcsereútvonalakra gyakorolt hatását. ORRELL és társai(2006) az élesztőgomba (Saccharomycescerevisiae) GAL génrendszerének modellezésévela DNS reguláció prímér tápanyag érzékenységétis hangsúlyozza. LOPEZ – MAUYés társai (2008) közleményükben összefoglaltáka környezeti körülménynek génaktivitásokatbefolyásoló, feltárt mechanizmusait.Az anyagcsere útvonalak matematikaimodellezése rohamosan terjed. Az EurópaiBioinformatikai Intézet (EMBL-EBI) gondozásábantöbb száz szabad hozzáférésűbiomodell nyilvántartott (http://www.ebi.ac.uk/biomodels-main). A modell paraméterekempirikusan tapasztalt vagy feltételezettkörnyezeti tényezőktől való függésealapján az anyagcsere-útvonalak környezetikörülmény érzékenysége modellezhető, ill.a biológiai rendszer környezeti körülménymódosulásaira adott válaszreakciói előrejelezhetők. Az élettani folyamatok kinetikai237

tényezőinek (gén ki-be kapcsolási gyakoriságok,reakciósebességi állandók, anyagtranszportátadási tényezők, stb.) környezetikörülménytől való függése kihat az anyagcserestabilitására, a biokémiai útvonalakfluxusaira, ill. a metabolitok koncentrációira.A környezeti körülmény specifikus változásaihoztörténő adaptációs igazodás az útvonalfluxusok és a metabolit koncentrációkmodellezésével vagy kísérletes vizsgálatávalnyomon követhető. A szerzők az anyagcsere-útvonalakrendszerszemléleti leírásábólkiindulva térképezik fel a hatótényezők általindukált válaszreakciókat: a fluxusok ésmetabolit koncentrációk időbeli változásait,s azok periodikus jellegét. Növényi stresszés adaptációs közlemények szakfolyóiratokbanvaló megjelenése a növénytudományfejlődésének jellegzetes attribútuma.A válaszreakciók tanulmányozását a biológiairendszer változóinak (fluxus,metabolit koncentráció) szórásértékei jelentősenkorlátozhatják, mivel a válaszreakciómonotonitását vagy periodikus jellegétjelentős bizonytalanságaik elfedhetik.Kísérletes feltárásuk ezért minding reprodukálhatókörnyezeti körülmény beállításokatés fiziológiásan ekvivalens állapotúbiológiai rendszereket igényel. Azonos genetikaiállományú szöveti struktúrákban(pl. növénylombozat) a környezeti körülménytényezői a struktúra vizsgálati egységeit(pl. levél) eltérő intenzitással érhetikel. A napfény a lombozat leveleit eltérő sugárzássaléri. A párologtatásból fakadóanaz árnyéklevelek közvetlen környezetébenmagasabb a páratartalom. A patogénhatáseloszlása a lombozatban nem egyenletes.stb. A biológiai rendszert érő egyenleteseloszlású környezeti körülmény biztosításamegfontolt kísérlettervezést igényel. Aválaszreakciók megfigyelhetősége, ill. létezésükszignifikanciája a biológiai rendszerbiokémiai változóinak eloszlásaira, azokvárható- és szórásértékeikre vezethető viszsza.A megfigyelhetőség a szórásértékekcsökkentésével vagy a szórások okozta öszszehasonlításibizonytalanság kompenzálásávallehetséges. Az anyagcsere számos,egymással korreláló biokémiai változóvalrendelkezik, s közöttük léteznek olyanok,amelyek eloszlásainak típusa is megegyező.Ez esetben a változók korrelációja szükségszerűenlineárissá válik. A biokémiaiváltozók lineáris regressziói környezeti hatásérzékenyek lehetnek, amelyek egyúttalkifejezik a biológiai rendszer és környezetkölcsönhatást jellemző fiziológiás állapototis (Németh és társai 2009a). A környezetikörülmény a biológiai rendszer paramétereinekmódosításán keresztül módosíthatja azanyagcsere változók lineáris regresszióinakparamétereit, a meredekséget, a tengelymetszetet,az érvényességi tartományt és ahatározottsági fokot. Az anyagcsere környezetérzékeny korrelációi fiziológiás állapototvisszatükröző korrelációk (Németh 2009a;Németh 2011). A biokémiai változók állapotfüggőkorrelációjának koncepciójával anövény és környezete közötti kölcsönhatásérzékelhetővé tehető abban az esetben is,ha a korreláló változók külön-külön képzettidőbeli változásai nagy szórásértékek miattszignifikáns válaszreakciókat nem tükröznekvissza. A teória alkalmazásával az egyediválaszreakciók érzékelését akadályozó megfigyelhetőségikorlát kiiktathatóvá válik.Jelen tanulmány a terjedelmi korlátozás miattnem vállalkozhat és nem is vállalkozik abiológiai rendszerek válaszreakcióiról közölteredmények teljes körű feldolgozására. A dolgozata TÁMOP 4.2.1/B kutatási programhozvezető, a Nyugat-magyarországi EgyetemKémiai Intézetében folytatott növénykémiaikutatások elméleti hátterének és eredményeinekösszefoglalása, amely néhány példaértékű,magyar és külföldi szerzőknek atémakörbe illeszkedő megállapításait is idézi.A dolgozat elsődleges célja, hogy az olvasófigyelmét a „növény és környezet közötti kapcsolat”rendszerelméleti megközelítésére,vizsgálatára és értékelésére irányítsa.238

A növényi válaszreakciók rendszerelméletiértelmezéséhez a bevezető fejezetfoglalja össze a szabályozáselméleti alapismereteket.A dolgozat támaszkodik azanyagcsere-szabályozási mechanizmusoksajátságainak diszkussziójára és a növényiválaszreakciók időbeli lefutásának technológiaiszabályozáselméleti analógiákon alapulóértelmezésre. A növény és a környezeténeksokszor rejtve maradó kapcsolatát azúj keletű állapotfüggő korreláció koncepcióalkalmazása teszi érzékelhetővé.Szabályozáselméleti háttérA világ környezetétől elkülönülő, specifikusfunkciókkal és törvényszerűségekkelrendelkező tereit a műszaki tudományokrendszereknek nevezi. A rendszer és környezeteközötti kölcsönhatásokat a hatásirányától függően a rendszer bemeneteinekvagy kimeneteinek tekintjük. A rendszereka kimeneteken és bemeneteken keresztülkapcsolódhatnak egymáshoz, így a kölcsönhatásbanlévő alapegységek egy hierarchikusstruktúrát, egy összetett rendszert határoznakmeg.A rendszereket általában blokk diagramokkaljelképezzük.(1)Állapottéri leírással a rendszert állapotváltozóivaljellemezzük, s a rendszerfunkciótdifferenciál- és algebrai egyenletek rendszerévelmodellezzük. Az állapottéri módszeralkalmazása során a folytonos rendszerműködését differenciálegyenlet alakúállapotegyenlettel és algebrai alakú kimenetösszefüggéssel írjuk le.(1.1)(1.2)Ha y(t) kimenetet közvetlenül u(t) bemenetnem befolyásolja, akkor(1.2.1)(1.2.1) egyenletből x(t) az y(t) inverz függvényekéntkifejezhető:(1.2.2)A fenti feltétel teljesülése esetén a rendszerállapotidőbeli változását a bemeneti ésa kimeneti változók egyértelműen meghatározzák.(1.3)amelyben f függvény gyakran lineáris kombinációsreláció, így1. ábra: Egyszerű rendszer blokk diagramja (x(t) – rendszerállapotváltozók vektora; – x(t) időbeli deriváltja; α - rendszerparaméterekhalmaza; J – optimálandó teljesítmény index;u(t) – rendszer bemenet; y(t) – kimenet)A megmaradási törvényeknek megfelelőrendszerfunkciót általánosan a következőmatematikai függvénykapcsolattal fejezhetőki:(1.3.1)Fizikai folyamatokban p(u(t)) egy tetszőlegesx „mennyiség” előállítási (rendszerbelépési), q(y(t)) fogyasztási (rendszerből való239

távozási) és dx/dt a mennyiségváltozási sebességeknekfelelnek meg. (1.3.1) egyenletjelentéstartalma a következő:(1.3.2) x változási sebessége = x bemenetisebessége – x kimeneti sebességeSzabályozott rendszerMinden szabályozott rendszer két fő alrendszerre,a szabályozandó folyamatok alrendszerére(szakasz), szabályozási alrendszerre(szabályozó) bontható. Rendszeren belül aszabályozó és a szakasz kölcsönhatása specifikus.A szakasz bemenetét a szabályozó állítjabe. A szabályozó kimenete határozza mega szakasz bemenetét. A szakasz kimenete pedigegyértelműen befolyásolja a szabályozóbemenetét. A szakasz és a szabályozó visszacsatolásikölcsönhatásban van egymással.(2)ahol A és B konstans. Legyen u(t) bemenetifüggvény egységugrás (lépcső) függvény. Ezesetben (2) egyenlet megoldása:(2.1)Lépcsőfüggvény bemenetre a rendszer exponenciálisantelítésbe menő válaszreakciót,x(t) átmeneti függvényt produkál.3. ábra: Proporcionális működésű rendszer bemeneti jelátalakítása2. ábra: Szabályozott rendszer felépítése. (r(t) – referenciabemenet vagy alapjel; e(t) – hibajel; u(t) – szabályozott szakaszbemenet; y(t) – szabályozott rendszer kimenetA szabályozott rendszer egységeinek működéseaz állapottéri modell alkalmazásával(1.1 és 1.2 egyenletek) és a konkrétfolyamatokra értelmezett megkötésekkelleírható. (1.3.1) egyenletet mind a szakaszraés mind a szabályozóra tekintsük érvényesnek.(1.3.1) egyenlet diszkussziója alapján arendszer specifikus működései kategóriáimegállapíthatók.• Proporcionális működésLegyenek az (1.3.1) egyenletben szereplőp(.), ill. q -1 (.) függvények lineáris operátorokés a rendszer rendelkezzék csak egy bemenettelés kimenettel. Ez esetben a rendszertleíró elsőrendű differenciálegyenlet:A szabályozáselmélet a (2) egyenlettel leírhatófolyamatokat - mivel t → ∞ esetén u(t)/ x(t) ≈ állandó - proporcionális, egy időállandósrendszerfolyamatnak nevezi. Ha ez arendszer- folyamat egyben a szabályozónakis a sajátossága, akkor a szabályozás proporcionálistípusú.• Integrális működés1.3.1 egyenletben legyen p(.) lineáris függvényoperátorés q-1(x(t)) = 0. Ez esetben(1.3.1) egyenlet a következő formátumú:(3)(3) egyenlettel jelképezett rendszerben u(t)bemenet legyen lépcsőugrás függvény. Amegoldás:(3.1)240

(3) rendszeregyenlet válaszként a bemenetintegrálját állítja elő. A szabályozók működéstez esetben integrális típusúnak nevezzük.4. ábra: Integrális működésű rendszer bemeneti jelátalakítása• PID szabályozó differenciálegyenleteés a rendszer átviteli függvényeA szabályozott rendszerben a szabályozóe(t) bemenettel és u(t) kimenettel rendelkezik(lásd 2. ábra). Egyaránt proporcionális,integrális és differenciális dinamikájú szabályozókatPID szabályozóknak nevezzük.A PID szabályozó kimenete a bemeneti jelarányos, integrált és derivált származékainakkombinációja. Differenciálegyenlete:• Differenciális működésTekintsünk egy olyan rendszert, amelyben azállapotváltozás sebessége zérus (dx/dt =0).p(.), ill. q-1(.) függvényoperátorok legyeneklineárisak és x(t) legyen u(t) deriváltjakéntszármaztatható. (1.3.1) egyenlet ezekre a kikötésekre:(4)amelynek megoldása:(4.1) x(t) = δ (t),ahol δ(t) – Dirac-delta függvény (tűfüggvény).5. ábra: Differenciális működésű rendszer bemeneti jelátalakításaA bemeneti függvény megint legyen lépcsőugrásfüggvény. A rendszerviselkedésjellemzésére azt a megoldást kapjuk, hogya rendszer válaszként a bemenet deriváltjátállítja elő. Ha ez a viselkedés a szabályozóvalamelyik folyamatára érvényes, akkor aszabályozó differenciális működésű is.(4.2)ahol K R– a szabályozó átviteli vagy erősítésitényezője; T I– integrálási időállandó; T D–differenciálási időállandó. A szabályozottrendszer átviteli sajátságait (2), (3), (4) és(4.2) egyenletek együtthatói egyértelműenbefolyásolják.Biológiai szabályozási típusokAz élettani szabályozási mechanizmusokata biokémiai tankönyvek általában gén-, enzimaktivitásszabályozás és hormonhatástémakörökben csoportosítva ismertetik.Ezen mechanizmusok együttes működéseképezi a sejtek komplex anyagcsere szabályozásirendszerét. A biológiai szabályozásifolyamatok leíró modell egyenletei alapjána technológiai szabályozásokhoz való hasonlóságaikmegállapíthatók.• Gén-átírás és az enzimszintézisszabályozásaA génműködés szabályozásának általánoslépései a következők: (a) szabályozó fehérjékoperonhoz történő kapcsolódása a géneketaktiválja vagy inaktiválja, (b) aktív állapotbana génekről RNS-polimeráz enzimkatalízisének hatására mRNS szintetizálódik.Ez a folyamat az adott mRNS sejten belülimennyiségét növeli. (c) Az mRNS-ről, a241

iboszómáknál végbemenő fehérje szintézistbefejeztével, kb. átlagosan 20-25-szöriátkódolást köbvetően az RNS molekulanukleázaktivitás hatására lebontódik. Afolyamat elsőrendű differenciálegyenlettelleírható, amelyben az RNS pillanatnyimennyiségének változását termelődésénekés lebontásának sebességei egyértelműenmeghatározzák. A modellekben a termelődésisebességét a gén operon egységénekki- és bekapcsolási aktivitási (valószínűségi)függvénye és az RNS polimeráz kinetikaisajátsága határozza meg állandónak tekinthetőRNS-polimeráz szint mellett. A lebontássebessége az RNS mennyiségének ésállandó nukleáz szint mellet, a lebontási kinetikamértéke határozza meg. Pl. az élesztőgomba (Saccharomyces cerevisiae) GAL80génjéről történő R80 RNS átírás sebességiegyenlete a következő alakú (ORRELL és társai2006; DE ATAURI és társai 2004):(5)(5.1.) , aholR 80– GAL80 génről átírt mRNS mennyisége(molekula/sejt); F 1(P,Q) – GAL80 génaktivitási függvény; G 4d– GAL4 gén általkódolt szabályozó fehérje homodimerénekmennyisége; G 80d– GAL80 gén által kódoltszabályozó fehérje homodimerénekmennyisége; k ir,reg= 1.44385 molekula/min;k dr,reg= 0.259193 1/min; K P= 0.08720; K Q=0.05477; P = K PG 4d; Q = K QG 80d(NIJHOUT éstársai, 2004).egyenlet formailag (2)-vel azonos. Így, haF1(.) időbeli megváltozása lépcsőfüggvény,akkor a megoldás (2.1) egyenlet szolgáltatja.Ez alapján tekinthető a gének szabályozásatechnológiai proporcionális szabályozásokanalógjának. A sejtek működésében a géntranszkripciószabályozáselméleti értelembenegy P-szabályzó.A fehérjék teljes mennyiségének riboszómálisszintézise is a (2), ill. az (5) egyenletekkelazonos formátumú modellel írhatókle. Általános formában:(6) , aholG – egy specifikus fehérje teljes mennyisége,R – a G fehérjét kódoló mRNS mennyisége,k rs– riboszómális szintézis kinetikaitényezője, k dp– G fehérje lebontásának kinetikaisebességi állandója.A szabályozáselméleti párhuzam, mivel (6)egyenlet is azonos formailag (2)-vel, a fehérjeszintézisproporcionális szabályozásianalógiáját emeli ki. A szabályozó fehérjékszintézise P-szabályozóként is működik asejtek komplex anyagcseréjében. Az élesztőgomba tenyészettel végzett laboratóriumiés modell kísérletekben (ORRELL és társai2006; PRASAD és VENKATESH 2008) a szénhidrátok,mint primer táp- és szabályozó anyagokkoncentrációit lépcsőfüggvényszerűenváltoztatva az arányos szabályozásnakmegfelelően módosította időben az kimenetiváltozók (Gal2p, mRNS) mennyiségeit,amit ORRELL és társai (2006) közleményébőlkölcsönzött ábrák is szemléltetnek:Az (5) egyenlettel modellezett RNS-transzkripció,mint alrendszer bemeneti függvényeF 1(.), erre adott rendszer válasz R 80. (5)242

6. ábra: Élesztő gomba szabályozási válaszreakciója externális galaktóz koncentráció hatására.{(b-d) ábrák ORRELL és társai (2006) közleményébőlszármaznak, (a) ábra a GAEugrásszerű adagolásának kiegészítő bemutatása;A szaggatott piros vonal a modelldifferenciálegyenlet megoldását jelöli. Azöld vonal harminc sztochasztikus szimulációadatai mutatja be, amíg a kék vonal aharminc sztochasztikus szimuláció átlagátjelzi. ; GAE – tápanyag galaktóz tartalma;GAI – a sejten belüli galaktóz koncentráció;G80d – Gal80dp homodimer szabályozófehérje mennyisége; R80 – GAL80 génáltal kódolt, G80d fehérje aminosav szekvenciájátmeghatározó RNS mennyisége; Aszabályozás mechanizmusa: Az externálisgalaktóz ugrásszerű emelkedése növeli asejten belüli galaktóz tartalmat. A galaktózkomplexképzésen keresztül aktiválja aGAL3 szabályozó fehérjét, ami kapcsolódniképes a GAL80 represszor fehérjéhez.A GAL3d-galaktóz-GAL80d komplex keletkezésea GAL80d mennyiségének csökkenésétvonja maga után, feloldván a GALgének átírásának a gátlását.}• Enzimaktivitás szabályozásaA biológiai aktivitással rendelkező fehérjék(enzimek) kinetikai sajátságát elsősorban amakromolekuláris térszerkezet határozzameg. Az enzimek komplexképző hajlama,a permeázok átbocsátási képessége, a szabályozófehérjék aktivitása, stb. térszerkezet-függő.A fehérjék térszerkezetének,s azon keresztül aktivitásának elsődleges,szabályozási célú módosítása utólagosszubsztitúciós reakciókon (foszforilezés,acetilezés, glikozilezés, metilezés, stb.) keresztül,következik be. A fehérjék, enzimekfoszforilezésének szabályozási szerepe azanyagcserében közismert. Foszforilezésenkeresztül megváltozik a fehérje felületi töltéseloszlása,ami a térszerkezet módosulásátvonja maga után. A térszerkezet változásapedig kihat az enzimek szubsztrátokkalvaló komplexképződési képességeire (KMMichaelis állandókra) és az aktívcentrumokkatalitikus teljesítményére, valaminte két tulajdonság eredőjét kifejező látszólagoskinetikai tényezőkre. Enzimaktivitásváltoztatásaira a sejt un. kaszkádszabályozásokatalkalmaz. A kaszkádszabályozásműködését szemlélteti a 7. ábra.243

C I + sz 1C Ateljes enzimmennyiség a megoszlik az aktív(EN A) és az inaktív (EN B) állapotok között:ATPADP(7)o-EN a m-EN b (+ P)PiH 2 OA CA kináz ENA molekulákkal való komplexképzőhajlama legyen nagy, amit azzalfejezünk ki, hogy e komplexképzésMichaelis konstansát ENA mennyiségéhezviszonyítva elhanyagolhatónak tekintünk.Ez esetben ENA koncentrációjánakidőbeli megváltozása jó közelítéssel arányosa CA szabályozó enzim pillanatnyikoncentrációjával:C I ' + sz 2C A '(7.1)7. ábra: Kaszkádszabályozás mechanizmusa. {C I, C’ I– szabályozóenzimek inaktív formái; CA, C’A – szabályozó enzimekatkív formái; sz1, sz2 – szabályozó enzimek induktorai;o-EN a– szabályozás alatti enzim aktív formája; m-EN b(+P) –foszforilezett inaktív forma; ATP, ADP – adenozin-trifoszfát,ill. –difoszfát; P i– foszforsav (H 3PO 4)}A kaszkádszabályzásban az anyagcserébe„beavatkozó” enzim (EN) aktivitásváltoztatásaa következő módon történik: (a) sz 1induktor jelenlétében C Iszabályozó enzim(kináz) sz1-el komplexet képezve aktiválódik(C A). (b) C AATP felhasználásávalaz anyagcsere egy biokémiai lépését katalizálóEN enzim aktív állapotú molekuláját(o-ENa) foszforilezéssel inaktíválja(m-EN b(+P)). (c) C’ Aszabályozó enzimdefoszforilezéssel m-EN b(+P) inaktív enzimmolekulákatreaktiválja.Az utólagos szubsztitúciós módosításokszabályozási szerepének szabályozáselméletibehatárolásához vizsgáljuk meg a C Akináz által kifejtett a dinamikai hatást. ENsejten belüli teljes mennyiségét tekintsükmegközelítőleg állandónak. A sejt termeljenugyanannyi EN enzim molekulát időegységalatt, mint amennyit proteolízissel lebont. A(7.1) egyenlet formailag (3) egyenlettel azonos.A foszforilezést rendszerként kezelvelegyen a rendszer bemenete C A, s erre adottválasz EN Amennyiségének időbeli megváltozása.Ha C Amennyiségének változásalépcsőugrásszerű, akkor EN Amennyiségea teljes EN mennyiségen belül lineárisancsökken, miközben EN Bmennyisége azonosütemben növekedik.(7.2)(7.2.1)(7.2.1) egyenlet (3.3) megoldással analóg,ezért az utólagos szubsztitúciós reakciókkaltörténő enzimaktivitás-változtatás integrálistípusú szabályzási beavatkozásnaktekinthető. Az enzimaktivitás szabályozásaaz anyagcsere működtetése során a technológiaiI-szabályozásnak megfelelő.244

Az enzimaktivitás szabályozásával a sejtteljes enzimmennyiségének látszólagos kinetikaiállandóját változtatja meg időben.Legyen k Aa EN Aés k Baz EN Bkinetikai állandója.A látszólagos kinetikai állandó:(7.3)(7.3.1)mivel, k A, k B, k C, és [EN] értékei állandók,ezért látszólagos kinetikai állandó (k) értékeaz integrális szabályozási sajátságnakmegfelelően monoton folytonosan változika C Aszabályozó enzim mennyiségébenbekövetkező ugrásszerű változás hatására,amit természetesen a C’ Aszabályozó enzimellensúlyozni igyekszik. A kaszkádszabályzásonbelüli szubsztitúciós aktivitásváltoztatásokintegrális szabályozási típusúak.A kaszkádszabályozás integrális típusúszabályozási jellege az organizmusok fiziológiásállapotváltozása során (adaptáció,stressz) az anyagcserében oszcillációs, fluktuációsjelenségek egyik potenciális forrása.• HormonhatásA sejtfalba ágyazott receptorok szabályozásiszerepe pillanatnyi állapotváltozásukhoztársítható. Hormon molekulákkal komplexetképezve inaktív állapotból aktiválódnak.A pillanatnyi aktivációs átmenet hatásáraenzimfunkciókat kapcsolnak be vagy ki.A sejt funkciók állandósult állapotában(homeosztázis) közvetlen szabályozási hatástaz anyagcserére nem fejtenek ki, csakállapotváltozásuk során. A receptorok halmaza,mint rendszer a hormonok, mint bementmegjelenésekor válaszként szabályozásbe- vagy kikapcsolási állapotváltozástprodukált (lásd (4) és (4.2) egyenleteket).A technológiai irányításokban a differenciálisszabályzás (D) önállóan alkalmatlan a folyamatokszabályozására. D-szabályzó csakP és/vagy I szabályzókkal együtt alkalmazható.Kiegészítő szabályozóként, viszontkiválóan alkalmas időben késleltetett hatásokelőrejelzésére, ill. a válaszreakciók kezdetiértékeinek megnövelésére. A biológiairendszerekben tapasztalt D-szabályozásjelenlétére példa az oligochacharinok szabályozásiszerepe is (ALBERSHEIM és DARVILL1985). A növényi sejtet támadó kórokozókkiválasztott hidrolitikus enzimeikkel bontjáka sejtfalat, ahonnan a fraktál szerkezetűhemicellulózból oligoszacharinok (szabályozásifunkciójú oligoszacharidok) szabadulnakfel. Az oligiszacharinok antitestekszintézisét „kapcsolják be.” Bár a sejtfalontúli „hívatlan vendég” még csak dörömböl,a sejt D-szabályzással védekezési mechanizmusokatkapcsol be, amelyek proporcionálisés/vagy integrális jellegű védekezéseivelméltóképpen felkészül a „fogadásra”.A biológiai szabályozásoknál nem véletlentehát, hogy a receptorokon keresztül kifejtetthormonhatáshoz mindig tartozik egyspecifikus kaszkádszabályozás. A hormonhatásés a kaszkádszabályozás kapcsolataintegrális-differenciális szabályozásnak(ID) tekinthető.8. ábra: Hormonhatás és a kaszkádszabályozás kapcsolataBiológiai rendszerek válaszreakcióiAz (1.1) és (1.2) többváltozós, nem lineárisállapottéri modellel leírható rendszerműködésa modell paraméterek értékeitől függőoszcillációs dinamikai változásokat is245

produkálhat. A biológiai rendszerek oszcillációsjelenségeit (glikolitikus oszcilláció,Ca 2+ -oszcilláció, visszacsatolásos anyagcsere-útvonalakHopf-féle bifurkációja, stb.) istanulmányozták, s az oszcilláció anyagcserénbelüli feltételének kritérium rendszerétkidolgozták (SAVAGEAU 1976; HEINRICH ésSCHUSTER 1996; GOLDBETER 1996).A szabályozott rendszerek stabilitásánakmegítélése rendszerváltozókban indukáltoszcilláció jellege alapján is végrehajtható,ill. szemléltethető. A stabilitás tesztelésekora szabályozott rendszer alapjelét (r(t))vagy a szabályozó vezető jellemzőét (e(t) =r(t) – y(t)) ugrásszerűen megváltoztatják ésa szabályozó kimeneti jelét (u(t)) rögzítik,ill. értékelik (lásd 9. ábra). Az új szabályozásiállapot eléréséig a szabályozó kimenetijelben periodikus ingadozások jelenhetnekmeg, ill. jelennek meg. Az adott zavarásraadott válasz, tehát u(t) szabályozása stabilnaktekinthető, ha az u(t)-ben jelentkezőoszcilláció konvergensen lecseng. Instabila szabályozás akkor, ha a gerjesztett oszcillációamplitúdója divergensé válik. Astabilitási tartományt a szabályozó és aszakasz paramétereinek értékei és egymáshozviszonyított relációi egyértelműenmeghatározzák. Ennek behatárolására, továbbáa szabályozó és a szakasz „illesztésijóságának” megítélésére rendszeranalitikaimódszereket (Hurwitz-kritérium, Ziegler-Nichols módszere, stb.) dolgoztak ki és alkalmaznak(MOHILLA 1981; CSÁKI 1974).Szabályozáselméleti nézőpontból a Selyefélestressz-szindróma a biológiai rendszerműködésének zavarására adott dinamikaiválaszreakció. A 10. ábrán a stressz-szindrómaáltalánosan elterjed szemléltetéselátható. Az ábra valamilyen stresszhatásáltal indukált biológiai változó (ami pl. leheta hormonmennyiség, enzimaktivitás,stresszjelző metabolit koncentráció) időbeliváltozását mutatja be. A stressz-szindrómajelleggörbéje, eltekintve az alarm és a rezisztenciatartományok közötti kitéréstől,folytonos, fluktuációktól mentes változástsugall. A stresszel foglalkozó szakirodalmaktöbbsége megfeledkezik arról, hogy Selyeés követői a stressz-szindrómát és fázisaitdiszkrét mérési eredmények alapján vázoltákfel folytonos függvénykapcsolatként,amelynek értelmezését árnyalni szükséges.A mintavételi időpontok jelentőségét hangsúlyozvaki kell emelnünk, hogy a Selye-félestressz-válasz a Shannon-féle mintavételitörvény biztosította érzékelhető frekvenciatartományban periodikus változásokat nemtükröz vissza. A Shannon-féle mintavételitörvény szerint a mintavétel lépésköze azérzékelhető periodikus változások maximálisfrekvenciáját meghatározza.9. ábra: Szabályozási stabilitás (KR – erősítési tényező; TI , TD– integrálási és differenciálási időállandók)(8),ahol fdet – érzékelhető frekvencia, Δt –mintavételi lépésköz.Időbeli változások során, nagyobb frekvenciájúváltozások érzékeléséhez a mintavételilépésközt csökkenteni szükséges.A mintavételi időtartamok csökkentése pl.csírázó csertölgy makk hideg sokkra (NÉ-246

METH és társai 1998), gombatenyészetekformaldehid dózisra (MALARCZYK és JAROSZ1992; Sielewiesiuk és társai 1999) és görögdinnyeFusarium fertőzésre (SÁRDI ésTYIHÁK 1998) adott alarmfázisokban periodikusváltozások létezését fedte fel.11. ábra: Görögdinnye változatok Fusarium fertőzésre adottdinamikai válaszreakciói (SÁRDI és TYIHÁK 1998)10. ábra: A stressz kifejlődésének diszkrét megfigyelése:Stressz-szindróma jelleggörbéjeSárdi Fusarium fertőzéssel szemben eltérőérzékenységű görögdinnye változatokatvizsgálva az endogén formaldehidtartalom (HCHO) és lehetséges generátoraikéntszámon tartott betainok (kolin,trimetil-lizin) mennyiségének periodikusváltozását tapasztalta (SÁRDI és TYIHÁK1998) (lásd 11. ábra). A fertőzést biológiai„lépcsőfüggvényként” értelmezve a görögdinnyegyökérszövetek, mint szabályozottrendszerek eltérő oszcillációkat indukáltaka HCHO tartalmakban. A fertőzésselszemben ellenálló változatot (Charleston)lecsengő periodikus ingadozás, amíg afertőzésre fogékonyt (Sugar Baby) oszcillációsdivergencia jellemzi. A Charlestonstabil szabályozással válaszol a biotikus„zavarásra”, amíg Sugar Baby szabályozásirendszere instabillá válik.A stressz-érzékenység és a rezisztenciaszabályozáselméleti értelemben stabilitásikategóriák. Az anyagcsere-folyamatokbanindukált, dinamikai változásokat technológiaiszabályozáselmélet módszereinekalkalmazásával is lehetséges értékelni, ill.jellemezni.A sejtek komplex szabályozási rendszerénekrészletes ismerete hiányában, szabályozáselméletianalógia alapján a dinamikaiválaszreakcióiból következtetni leheta gén- és enzimaktivitás szabályozásokat,valamint a hormonhatást magában foglalóproporcionális (P), integrális (I) és differenciális(D) jellegű biológiai szabályozásimechanizmusok összhangjára, ill. a biológiaiszabályozás és az anyagcsere „illeszkedésijóságára”.A leggyakrabban jelentkező abiotikuskörnyezeti hatások (hideg- és hősokk,szárazság ill. a formaldehid ciklusmetabolitok által bekövetkező zavarása)transzmetilezésre gyakorolt hatását az endogénformaldehidtartalom változásávaljellemeztük. Vizsgálatainkban megállapítottuk,hogy a különböző környezeti hatásoknakkitett makk endogén formaldehidtartalma determinisztikusan követi a Selyefélestressz-szindróma fázisait. Terméshéjukeltávolítása után, a 10 % relatív tömeg-247

növekedésig csíráztatott csertölgy makkok2-3 órás időtartamú hideg sokk (-20 °C)hatására endogén formaldehid tartalmukata kiindulási állapot felére csökkentik (NÉ-METH és társai 1998). Helyi minimum eléréseután a formaldehidszint a kontrollt jóvalmeghaladó értéken maximumot ér el, majdértéke csökken (12. ábra).12. ábra: Hidegsokk hatása a csírázó csertölgy magvak endogénformaldehid tartalmára (NÉMETH és társai 1998).A biotikus stressz alarm fázisához hasonlóan(SÁRDI és TYIHÁK 1998), de ellentéteskitéréssel a formaldehid tartalom oszcillál;néhány nap elteltével, a rezisztenciatartományban a kiindulási-nál magasabbértéken állandósul.modelljét közlik. A folyamat rendszeranalízisévelkimutatták a ciklus metionin érzékenységét.Metionin dózis hatását szimulálvaa ciklus metabolit koncentrációinakidőbeli változásait, mint válaszreakciókattanulmányozták. Közleményük által inspirálva,azonos faágról származó kocsányostölgylevelek endogén formaldehid tartalmátexogén metioninhatás alatt vizsgáltuk(ROMÁN 2005). Metionin dózis (400 μM/h.g) hatására a tölgylevél endogén formaldehidtartalmának szabályozása PI-szerű,válaszreakciót von maga után (13. ábra),amely feltehetőlég a formaldehid-ciklus egyin vivo indukált bifurkációs állapotára viszszavezethető.Biológiai rendszerváltozók lineáriskorrelációiA vizsgálat tárgyát képezze egy olyan folytonosdinamikus rendszer, amelynek átvitelifüggvénye (4.6) összefüggés, és amely egydeterminisztikus bemenettel (u(t)) és kétdeterminisztikus kimenettel (y1(t), y2(t))rendelkezik (lásd 12. ábra). A rendszer t időpillanatúállandósult állapotában a kimeneteketállítsa elő a (4.6)-ból származtathatórendszerfüggvény (f), de eltérő rendszerparaméterekkel (erősítés: a; u(t)-től függetlenhatások eredője: b; lásd (9) egyenlet). Ezesetben a kimenetek lineárisan korrelálnakegymással.(9) , és(9.1)13. ábra: Endogén formaldehid-tartalom változása tölgylevelekbenmetionin dózis hatásáraREED és társai (2004) közleményükben atranszmetilezési folyamat matematikai248

14. ábra: Lineárisan korreláló kimenetű (LKK) rendszer.Állapotfüggő korrelációA 14. ábrán bemutatott LKK rendszerünkfoglaljon magában a z térbeli pozíció általmegkülönböztethető n db alrendszert,amelyekben a rendszerfunkció változatlan.Tételezzük fel, hogy az alrendszerek bemeneteinem egyenlők egymással. A rendszerenbelül a bemenet az alrendszerek térbelipozíciója szerint valamilyen eloszlást, pl.normáleloszlást követ. A bemenet azonost időponthoz tartozó, z szerinti eloszlását(u(z,t)) a rendszerfunkció y 1(z, t) és y 2(z,t)eloszlásfüggvényekké transzformálja. Mivela rendszerfunkció mindegyik alrendszerbenazonos – a (9) összefüggés az egészrendszerre továbbra is érvényes -, ezért azy 1(z,t) és y 2(z,t) eloszlásfüggvények típusa isszükségszerűen azonos. y 1(z,t) kimenet lineáristranszformációval y 2(z,t) függvénnyéátalakítható, s alrendszerenként a kimenetekazonos módon korrelálnak egymással:(9.2)ahol i – az i-edik alrendszer index (i= 1,2,…,n)15. ábra: Heterogén bemenetű és lineárisan korreláló kimenetű(HB-LKK) hierarchikus rendszerA (9.2) egyenlet jelölését az alrendszerektőlés a rögzített időponttól függetlenítve származtatjuka rendszer állapotfüggő korrelációsegyenletét, amely az alrendszerek térbelipozíciójától függetlenül egy adott y 1kimenethezegy meghatározott y 2kimenetet társít:(9.3)y 2 = a 2 a 1 b 2 -a 2 b 1ay 1 +1 a 1A korrelációs egyenlet meredekségét arendszer kimeneti erősítéseinek hányadosa(a 2/a 1) amíg a tengelymetszetet az erősítésekés a független hatások (b 1, b 2) lineáriskombinációja határozza meg. (9.3) egyenlety 1és y 2eloszlásaiból is származtatható, halineárisan korreláló kimenetű rendszer feltételeiteljesülnek: (i) a szabályozott rendszery 1és y 2értékeit összehangolja, azok lineárisanfüggenek egymástól, (ii) kimenetiváltózók eloszlásai azonos típusúak. Egyikúj keletű közleményünkben bizonyítottuk,hogy a (9.3) korrelációs egyenlet y 1és y 2eloszlásainakstandardizálásával is előállítható(NÉMETH és társai 2009b):249

(9.3.1)ahol σ iés μ iaz y iváltozó eloszlásának elméletiszórása, valamint várható értéke. (9.3)és (9.3.1) egyenletek ekvivalensek, így y 1ésy 2kimeneti változók méréssel becsült eloszlásaiból,s azok momentumaiból a rendszerfunkcióparamétereinek viszonyára lehetkövetkeztetni.Abban az esetben, ha (9.3.1) egyenletet egytetszőleges biológiai rendszer fehérje (pl.enzim) mennyiségekre érvényes:(9.3.2)σ Eiés μ Eiaz E ifehérje mennyiség eloszlásánakelméleti szórása, valamint várható értéke.Képezve E 2mennyiség változását az E 1függvényében, akkor a (9.3.2) egyenlet deriváltjátkapjuk:(9.3.3)A (9.3.3) derivált állandó értékű, s ezt az értéketaz anyagcsere-szabályozási analízis(metabolic control analysis; MCA) tudományterületenaz anyagcsere-szabályozásredisztribúciós koefficiensének nevezik(LION és társai 2004)Enzimmennyiségek közötti korrelációesetén, a szabályozott rendszerekre kidolgozottállapotfüggő korreláció koncepcióalapján regressziós egyenes egyenletekbőla redisztribúciós koefficiensek értékeit mérésekenkeresztül megbecsülni lehetséges.Az alrendszerek szerint összetartozó kimenetek{iy1(zi, t) , iy2(zi, t)} értékpárjaira a(9.3) vagy a (9.3.1) egyenletű egyenes, r 2 =1 határozottsági fokkal illeszthető. Az y 1ésy 2értékek korrelációja a rendszer pillanatnyiállapotát jellemzi, ezért ezt állapotfüggőkorrelációnak, a kimeneti pontpárokraillesztett egyenest pedig állapotfüggő regressziósegyenesnek nevezzük (NÉMETH éstársai, 2009b). Ha a rendszerünkben a kimenetreszuperponálódó véletlen zaj (rendszerzajt)létezését is megengedjük, akkor azaj amplitúdójának nagysága függvényébenaz {iy1(zi, t) , iy2(zi, t)}pontpárokra illesztettegyenes határozottsági foka csökken(NÉMETH és társai 2009b).Heterogén bemenetű, lineárisan korrelálókimenetű (HB-LKK) rendszereket jellemzőkorreláció az élővilágban nagyon sokesetben tapasztalható. A HB-LKK biológiairendszer létezése nagy valószínűséggelfeltételezhető pl. baktériumtenyészetben,ahol az egyes organizmusok nem azonosdózissal részesednek a környezetükbenjelenlévő tápanyagból, mint bemeneti változóból,valamint fás szárú növények lombozatában,amelynek leveleit adott időpillanatbaneltérő fényintenzitás éri. Ezek ahatások leképződnek a biológiai rendszerszénhidrát koncentrációinak vagy enzimaktivitásainakállapotfüggő korrelációiban(ORRELL és társai 2006; NÉMETH és társai2009b; NÉMETH és társai 2009c]. A biológiairendszerekben az állapotfüggő korrelációklétezésének elégséges feltétele a biokémiaiváltozók összehangolt szabályozása és eloszlásaiktípusazonossága. Érzékelésükhöza rendszer heterogén bemenetét figyelembevevő kísérleti mintakészítést szükséges alkalmazni.Az állapotfüggő korrelációk érzékelésénekszükséges feltétele a biokémiaiváltozók azonos, homogenizált mintábólvagy extraktumból történő mérése. Ennekhiányában az állapotfüggő korrelációk létezéseés bennük rejlő többlet információrejtve marad (NÉMETH és társai 2009b).A 16-19. ábrákon lineárisan korreláló ki-250

menetű, szabályozott rendszerek állapotfüggőregresszióit mutatják be. A 16. ábraélesztőgomba (Saccharomyces cerrevisiae)G3t és G80t szabályozó fehérjék modellezettmennyiségei (ORRELL és társai 2006; deAtauri és társai 2004) közötti korrelációskapcsolatra hívja fel a figyelmet. A 17. ábracukorrépa-levél glükóz-fruktóz állapotfüggőkorrelációját mutatja be. A 18. ábrakocsányos tölgy (Quercus robur L.) lombozatábantapasztalt, fotometriásan mértperoxidáz (POD) és polifenol-oxidáz (PPO)aktivitások közötti szabályozott kapcsolatotszemlélteti. Az anyagcsere-modellezés(16. ábra) eredményeinél, kiegészítéskéntvéletlen zaj regressziókra gyakorolt hatásátis szemléltetjük. A zaj korrelációt, ill. regressziótrontó szerepének érzékeltetéséheza determinisztikus adatokban, az adatokátlagértékének 10 %-át nem meghaladó véletlenhatás indukált. A 19. ábra a kocsányostölgy 18. ábrán feltüntetett POD és PPO aktivitáspárjainakvéletlenszerű átrendezésévelszemlélteti az állapotfüggő korrelációkérzékeléséhez szükséges mintakészítésifeltétel figyelmen kívül hagyását.17. ábra: Cukorrépa-levél (Beta vulgaris) glükóz és fruktóz tartalmainakregressziói kontroll és gombafertőzött (Cercosporabeticola) állapotokban.18. ábra: A kocsányos tölgy PPO és POD aktivitásainaklineáris regressziója. (A regresszió pontjai a lombozat egyedileveleitől származnak, NÉMETH és társai 2009b)19. ábra: A kocsányos tölgy PPO és POD aktivitásainak egylehetséges, véletlenszerű párosítása és korrelációra gyakorolthatása.16. ábra: Az élesztőgomba galaktóz bemenetre modellezettG3t és G80t fehérjék korrelációja. {(A) – forrásábra ORRELLés társai (2006) közleményből ; (B) – a G3t és G80t adatokismételt generálása ORRELL és társai modellrendszere alapján;(C) – determinisztikus és sztochasztikus hatással „terhel” G3tés G80t mennyiségek állapotfüggő regressziói; GAE – galaktóz(mM) bemenet}Környezeti tényezők és a stresszhatása az állapotfüggő korrelációraA 15. ábrán felvázolt HB-LKK típusú biológiairendszerünkről tételezzük fel, hogy paraméterei(a 1, a 2, b 1, b 2) időben változó értékűeklehetnek. Továbbá, következménykénttételezzük fel, hogy a rendszer két különbözőfiziológiás állapotát szignifikánsan eltérőállapotfüggő lineáris regressziók jellemzik(lásd 20. ábra). Ha a korrelációt szolgáltató251

változók (y 1, y 2) szóródási tartományaibanjelentős az átfedés, akkor az egyedi változók(y 1(I), y 1(II) és y 2(I), y 2(II)) konfidenciaintervallumainak statisztikai összehasonlításával(pl. Sudent-t próba alkalmazásával)a fiziológiás állapotok (I. és II.) szignifikánseltérését nem leszünk képesek kimutatni.Azonban ha a fiziológiás állapotok összevetésenem az egyedi változókra, hanem aregressziós egyenesekre vonatkozik, akkorkovariancia analízissel (ANCOVA) az állapotokszignifikáns eltérése érzékelhetővéválik (NÉMETH és társai 2009b; NÉMETH éstársai 2009c). Állapotfüggő korrelációk kovarianciaanalízisével fiziológiás állapotokközött érzékenyebben lehet különbségeketmegállapítani.A környezeti körülmények megváltozása ésa stressz képes fiziológiás állapotváltozástindukálni a növényekben. Hideg sokk, fényhiány,kiszáradás, tápanyag-felvételi gátlás,só és metanol stressz, valamint patogénekszignifikáns hatása biokémiai változók állapotfüggőkorrelációinak vizsgálatával is érzékelhetővévált. A 21. ábrán a hideg-sokk ésfényhiány kocsányos tölgy csemetékre (NÉ-METH és társai 2009b), a kiszáradás és tápanyag-felvételigátlás kifejlett tölgyfák leveleire(NÉMETH és társai 2009c) gyakorolthatását mutatják be a peroxidáz (POD) éspolifenol-oxidáz (PPO) aktivitások közöttiállapotfüggő regresszióinak megváltozásánkeresztül.21. ábra: Fiziológiás állapotváltozások PPO-POD korrelációi.–{Kocsányos tölgy csemete válaszreakciója hideg sokkraés fényhiányra (A) (NÉMETH és társai 2009b), szárazságra(B) (NÉMETH és társai 2009d). Tápanyag-utánpótlás gátlásakocsányos tölgyfaágon (C) (NÉMETH és társai 2009d)}20. ábra: Különböző fiziológiás állapotok korrelációi és az y 1és y 2változók konfidencia intervallumai (NÉMETH és társai2009b).A PPO-POD állapotfüggő regressziós egyenesmeredekségének megváltozása a (9.3)egyenlet szerint a rendszer kimeneti erősítésekegymáshoz való viszonyának megváltozásáróltájékoztat. Figyelembe véve pl. (2)és (5), ill. (6) egyenletek formai azonosságát,s abból származtatott szabályozáselméletianalógiát a biológiai rendszerek állandósultállapotú kimeneti erősítéseit (a 1, a 2) a sejtszabályozáskinetikai tényezőivel, sebességiállandóival lehet kapcsolatba hozni. Így afiziológiás állapotváltozás következményeként,a biokémiai változók állapotfüggő regressziónkeresztül, a sejtszabályozás módosulásaibanyerhetünk betekintést.A környezeti körülményeinek hatásáttölgy- (22. ábra), bükk- és juharfák (23.ábra), valamint répa és kukorica (24. ábra)növényeken tanulmányozva kovarianciaanalízissel szignifikánsan megkülönböztethetőállapotfüggő regressziók időbelisorozatait tapasztaltuk. A kb. 10-14 naposismétlésekhez tartozó állapotfüggő reg-252

essziók egy növényfajonként külön-különsúlyponti regressziós egyenesekkel voltakhelyettesíthetők.22. ábra: Állapotfüggő PPO-POD regressziók a kocsányostölgy 2007 évi vegetációjában (Sopron) (NÉMETH és BADÁCZY2012).Súlyponti korrelációAz állapotfüggő korreláció, ill. regressziósegyenese súlypontjának tekintjük a korrelálómérési eredmények ( 1 y 1, 1 y 2; 2 y 1, 2 y 2;.....; i y 1, i y 2;....; n y 1, n y 2) átlagértékei ( , ) általmeghatározott pontot. A súlypont az azonostípuseloszlású, összehangolt szabályozásúváltozók várhatóértékei (μy 1, μy 2), mint koordinátákáltal meghatározott pont helyének,a korreláció „centrumának” a becslése.Fiziológiás állapotváltozás során nem zárhatóki annak a lehetősége, hogy az időrendbenegymást követő állapotfüggő korrelációksúlypontjai is jó közelítésű regressziósegyenest határozzanak meg (lásd 25. ábra).23. ábra: Közlekedési forgalomnak kitett juharfa állapotfüggőglükóz-fruktóz regressziói (Sopron, 2011.; KOCSIS 2011)24. ábra: Kukorica glükóz-fruktóz állapotfüggő regressziói a2010. évi vegetációban (Sopronhorpács)25. ábra: Különböző fiziológiás állapotok súlyponti regressziója(NÉMETH és társai 2009c).Ha valamely biológiai rendszer időbeli állapotváltozásátcsak a biokémiai változókátlag, ill. szórás értékeikkel jellemezzük,akkor a változók között esetleg tapasztaltlineáris korreláció minden estben súlypontikorreláció. Hangsúlyozni szükséges,hogy az átlag és tapasztalati szórás a párhuzamosmérések közötti kapcsolatoktólfüggetlen statisztikai paraméterek. Így kizárólagosstatisztikai alkalmazásukkal azállapotfüggő korrelációk megjelenítésérőlab ovo lemondunk. Két változó állapotfüggőkorrelációja az átlagértékek szórás vagykonfidencia tartományaiban rejtve marad.253

Az állapotfüggő és súlyponti korrelációklétezését feltételezve, paramétereiktől, aregressziós egyenesek együtthatóinak értékeitőlfüggően kritériumi kapcsolatokállapíthatók meg e két különböző értelműkorreláció között. Az állapotfüggő korrelációa rendszer egy adott állapotát jellemzi,amíg a súlyponti korreláció a különbözőidőpontokhoz tartozó állapotok lineáriskapcsolatát tükrözi vissza. Az állapotfüggőés a súlyponti regressziók nem függetlenekegymástól. Kapcsolatuk létezésénekkritériumai, ill. diszkussziója a „Növényistressz-hatások vizsgálata és értékeléseszabályozáselméleti analógiák alapján” c.MTA Bolyai Ösztöndíjkutatás Zárójelentésében(NÉMETH 2009a) közölt.Abban az esetben, ha a HB-LKK rendszerbena súlyponti korreláció biztosítása szabályozásicél, akkor a bemenettől függetlenhatásokban - amelyeket a 13. ábrán b1, b2paraméterek jelképeznek – bekövetkezőváltozásokat, mint súlyponti korrelációt„rontó” hatást a rendszer az erősítési tényezőinekváltozásával igyekszik kompenzálni.Pl. a tápanyag felvételhez társuló valamilyenstressz hatás módosíthatja a tápanyagokbólszintetizálódó, összehangolt szabályozásalatt álló makromolekulák mennyiségeit,ami viszont visszahat makromolekulákszabályozott metabolizmusára a génjeikki- bekapcsolási gyakoriságának változtatásán,a biológiai proporcionális szabályozásirendszer erősítési tényezőinek módosításánkeresztül. A biológiai rendszerekben asúlyponti korreláció szabályozási célú, feltételezettbiztosítása természetesen mégtovábbi alátámasztást igényel.26. ábra: Körtefa szénhidrát súlyponti regressziója szárazsághatására (NÉMETH és társai 2009d)27. ábra: Görögdinnye súlyponti regressziói növényi stresszmanifesztálódása folyamán (NÉMETH és társai 2009c)A 26. és 27. ábrák két különböző stressz-hatássúlyponti korrelációját szemlélteti. Körtefahajtás Carbowax kezeléssel indukáltszárazsága során, a dózis mértékétől függőena totál szénhidrát és a glükóz tartalmakközötti korreláció súlyponti regressziósegyenes mentén egyre alacsonyabb értékekirányába tolódnak (23. ábra). SÁRDI közleményéből(1998) idézett Fusarium fertőzés(11. ábra) a stressz alarmfázisában a biokémiaiváltozók (endogén formaldehid szint,betain koncentrációk) tranziens változásaitidézik elő. A 11. ábra trimetil-lizin (TML)és kolin adatait korreláltatva súlyponti regressziószármaztatható (27. ábra). Figyelemreméltó, hogy a TML és a kolin állapotfüggősúlypontjai a tranziens változás során254

lineáris regresszió mentén helyezkednek el.Az állapotfüggő TML-kolin súlypont súlypontiregresszió mentén ingadozik (lásd 11.és 27. ábrákat).Állapotfüggő regresszió és akörnyezeti körülmény korrelációanalíziseA környezeti körülménynek a biokémiaiváltozók állapotfüggő korrelációira gyakorolthatása a környezeti tényezők, a biokémiaiváltozók és a regressziós paraméterekkorreláció analízisével felfedhetők. Kovarianciaanalízissel szignifikánsan megkülönböztethetőállapotfüggő regressziókparamétereinek változásai a környezeti körülménymódosulásaihoz társíthatók. Egy aTÁMOP 4.2.1/B kutatásban vizsgált, közlekedésiforgalom hatásának kitett korai juharfa(Acer platanoides; Sopron, Csengeryutca) glükóz és fruktóz tartalmainak és akörnyezeti tényezők közötti kapcsolatnaka feltárását példaként szemléltetik a I. ésII. táblázatok. Az 23. ábra mérési eredményeiheztartozó korrelációs vizsgálat eredményeita II. táblázat egyesíti. A II. táblázata statisztikai, regressziós és környezetitényezők közötti, Pearson R és Spearman ρegyütthatókat tartalmazza. A táblázatbanfélkövérrel kiemelve hangsúlyozottak azokaz együtthatók, amelyeknél mindkét korrelációerős kapcsolatot sugall. Legerőteljesebbkorrelációk a glükóz–fruktóz értékekszórásainak és átlagértékeinek kapcsolatátjellemzi, valamint a meredekség, tengelymetszetés a határozottsági fok közöttikapcsolatot. Ezen erős lineáris kapcsolatokaz állapotfüggő korreláció elméleti összefüggésénekkísérletes megerősítéseinektekinthetők. Erős kapcsolatok figyelhetőkmeg a környezeti tényezők és a regressziósparaméterek között. Közülük a nitrogéndioxiddal mutatkozó kapcsolatok emelhetőkki. A magas értékekből erős kapcsolatvalószínűsíthető a glükóz-fruktóz értékekregresszióinak paramétereivel, valamint afruktóz szórásával és átlagértékével. A napsugárzásnakés a páratartalomnak határozottságifokkal való kapcsolata jelentősnektekinthető.Korai juhar(Csengery u.)A regresszióparamétereiKörnyezetitényezőkLégszennyezőkMintavétel MG SD GM FSD Fa b R 2 T SR RH O 3CO NO 22011.05.18 4180 1731 5177 3611 1.711 -1977 0.67 24.7 98000 41 147.6 2800 2082011.06.01 4050 1373 5377 3182 1.932 -2449 0.69 23.0 50000 57.5 78 2700 822011.06.22 5431 2383 7533 4609 1.541 -837 0.63 31.3 82000 40.5 27.6 2600 482011.07.13 4756 1154 3668 1209 0.876 -500 0.70 30.5 85000 43 104.4 2700 402011.08.09 2749 1273 1806 839 0.611 124 0.86 20.3 53000 49 33.6 2900 162011.08.24 8212 4451 4859 3187 0.667 -626 0.87 27.0 56000 60 27.6 3000 662011.09.14 3360 2250 2116 1399 0.622 24.8 0.97 25.6 45000 51 39.6 2500 161. táblázat: A Csengery utcai juhar glükóz és fruktóz tartalmak statisztikai és regressziós paraméterei, valamint a környezeti, ill.és légszennyező paraméterek értékei (KOCSIS 2011)(M G, M F: glükóz, ill. fruktóz átlagok; SD G, SD F: glükóz, ill. fruktóz szórások [μg/g]; a: meredekség; b: tengelymetszet; R 2 : határozottságifok; T: hőmérséklet [°C]; SR: fényintenzitás [Lux]; RH: relatív páratartalom [%]; O 3: ózon [μg/m 3 ];CO: szén-monoxid [μg/m 3 ]; NO 2: nitrogén-dioxid [μg/m 3 ])255

Spearman ρ koefficiensekM GSD GM FSD Fa b R 2 T SR RH O 3CO NO 2Pearson R koefficiensekM G0.54 0.57 0.64 -0.32 -0.39 0.29 0.79 -0.54 -0.07 0.31 0.18 0.45SD G0.86 0.39 0.71 0 -0.21 0.07 0.39 -0.11 0.18 -0.63 0 0.23M F0.51 0.26 0.86 0.86 -0.89 -0.79 0.39 0.32 -0.29 -0.05 -0.20 0.74SD F0.50 0.39 0.95 0.61 -0.71 -0.61 0.46 0.39 -0.32 -0.18 -0.11 0.69a -0.08 -0.30 0.73 0.71 -0.96 -0.75 0.11 0.36 -0.21 0.43 -0.16 0.85b -0.06 0.16 -0.61 -0.62 -0.92 0.68 -0.07 -0.29 0.07 -0.27 0.04 -0.92R 2 -0.07 0.35 -0.77 -0.61 -0.81 0.66 -0.21 -0.61 0.71 -0.20 0.13 -0.58T 0.52 0.26 0.54 0.37 0.04 0.10 -0.40 0.39 -0.36 -0.29 -0.36 -0.02SR 0.11 -0.2 0.49 0.40 0.41 -0.30 -0.74 0.51 -0.64 0.34 0.29 0.47RH 0.33 0.48 -0.21 -0.12 -0.22 -0.06 0.54 -0.42 -0.81 -0.22 0.34 -0.02O 3-0.23 -0.48 0.10 0.06 0.50 -0.59 -0.52 -0.01 0.67 -0.43 -0.11 0.33CO 0.44 0.39 -0.07 -0.02 -0.21 -0.01 0.09 -0.36 -0.01 0.37 -0.01 0.29NO 20.09 -0.02 0.42 0.53 0.64 -0.74 -0.50 -0.09 0.63 -0.25 0.78 0.232. táblázat: A Csengery utcai juharfa adatainak Pearson R és Spearman ρ korreláció analízise (KOCSIS 2011)Bükk és kocsányos tölgyfa egyedek 2007.évi vegetációját polifenol oxidáz (PPO) ésperoxidáz (POD) aktivitások állapotfüggőkorrelációival jellemeztük (22. ábra). APOD-PPO állapotfüggő regresszió paramétereita korai juhar korrelációs analíziséhezhasonlóan környezeti paraméterekkel hasonlítottukössze. A Pearson R korrelációsegyütthatók értékei alapján a bükk- és akocsányos tölgy környezeti körülményhezvaló viszonyára következő megállapításokemelhetők ki:Legerőteljesebb korrelációk az SD PPO-SD POD(tölgy:0.9878, bükk:0.9792) és M PPO-M POD(tölgy:0.9161, bükk: 0.9509) változó párosításoknáltalálhatóak, amely a PPO és a PODaktivitások anyagcserén belüli összehangoltszabályozásának a következménye.A szórások és az átlagértékek közötti korrelációk(pl. bükk, M PPO-SD PPO: 0.7292) latenskorrelációk, amelyek indirekt módon fejezikki a környezeti tényezőknek az átlag, ill.szórás értékeket befolyásoló hasonló hatását.Az átlag- és szórásértékek közötti latenskorrelációnak az az ökölszabályszerű következménye,hogy a lombozat PPO és PODaktivitásának növekedéséhez az eloszlásokkiszélesedése társul.A környezeti tényezők tendenciájukban, akét fafajtól függetlenül azonos módon befolyásoljáka növényi lombozat PPO és PODaktivitásainak eloszlását. A enzimek átlagésszórás értékei a hőmérséklettel és a napfény-intenzitássalnegatív, amíg a relatívpáratartalommal és a légnyomással pozitívkorrelációban van. A környezeti tényezőkszórásokra gyakorolt hatása nyilvánul mega szórások statisztikailag érzékelt szignifikánseltéréseiben is.A két fafaj közötti eltérés döntően a környezetitényezők lombozatra gyakorolt fiziológiáshatásának mértékében jelentkezik. APPO, ill. POD átlagokkal és szórásokkal bükkesetében a hőmérséklet erősebben korrelál(bükk:-0.7711, -0.5569, -0.7902, -0.5672),mint a tölgynél (tölgy:-0.4684, -0.2513,-0.4598, -0.2360). A globálsugárzás intenzitásváltozása bükk enzimeivel erősebbkorrelációban van. Ezzel szemben a relatívepáratartalom befolyásoló szerepe inkább a256

tölgynél jelentkezik. Kiemelésre érdemes,hogy a páratartalom jelentős hatást gyakorola tölgy lombozatának szórásértékeire,(0.60996, 0.5874) ezzel szemben a bükknélez a korreláció a PPO aktivitás eloszlásánál(0.1233) szinte elhanyagolható mértékű. Akét fafaj közötti eltérések előjelben nem, hanemkorrelációs tényezők mérőszámaibanjelentkeznek. A hőmérséklet lombozatragyakorolt hatása a bükkfánál erőteljesebb,amíg a kocsányos tölgynél ez inkább elhanyagolható.A PPO és POD aktivitásoknak alevegő hőmérsékletével való negatív korrelációjaúj keletű felismerés. Figyelembe vévea POD, CAT, SOD (szuperoxid-dizmutáz) ésmás enzimek közötti pozitív előjelű korrelációkat(ZHANG és társai 2006; YANG és társai2004; GONG és társai 2006; LOZOYA-SALDANAés társai 2007; KHOSRAVINEJAD és társai 2008;NABLE és társai 1988), továbbá az antioxidánsenzimrendszerben a környezeti tényezőkáltal indukált változásokat (SAYFZADEHés társai 2011; POURTAGHI és társai 2011;CANDAN és társai 2010; DIAZ-VIVANCOS éstársai 2010; ASTHIR et al. 2010), valamint azantioxidáns rendszer szabályozásának sajátosságait(POLLE 2001; ABOGADALLAH és társai2010), feltételezhető, hogy a jelentős ésegyidejű hőmérsékletemelkedés és páratartalom-csökkenésaz antioxidáns kapacitáscsökkenést idézi elő mind a bükk- és mind akocsányos tölgyfákban. Így, a klímaváltozássorán, az oxidatív stressz manifesztálódásavalószínűsíthető e két fafaj lombozatában.A hőmérséklet és a páratartalom hatásainakeltérése összhangban van a két fafajélőhelyi környezeti körülmény eltéréseivel.A hőszárazságra visszavezethető tölgyesekeurópai léptékű pusztulása (DOLEZAL és társai2010) is magyarázható az előzőekbenvázolt állapotfüggő korreláció koncepciófelhasználásával. A PPO-POD állapotfüggőkorreláció, épp úgy, mint a glükóz-fruktózkorreláció a növény és a környezete közötti,szabályozott kölcsönhatás indikátoránaktekinthető.Felhasznált irodalomABOGADALLAH, G.M. – SERAG, M.M. – QUICK,W.P. (2010):Fine and coarse regulation of reactiveoxygen species in the salt tolerant mutantsof barnyard grass and their wild-typeparents under salt stress.Physiol Plantarum 138: 60-73. doi:10.1111/j.1399-3054.2009.01297.xALBERSHEIM, P. – DARVILL, A. G. (1985):Oligosaccharins,Scientific American 253 (3): 58-64.ALMAAS, E. – KOVÁCS B. – VICSEK, T. –OLTVAI, Z. N. – BARABÁSI, A-L. (2004):Global organization of metabolic fluxes inthe bacterium Escherichia coli,Nature 427: 839-843; doi:10.1038/nature02289ASTHIR, B. – KOUNDAL, A. – BAINS, N.S. –MANN, S.K. (2010):Stimulation of antioxidative enzymes andpolyamines during stripe rust disease ofwheat.Biol Plantarum 54: 329-333. doi: 10.1007/s10535-010-0057-4CANDAN, N. – TARHAN, L. (2010):Alterations of the antioxidative enzymeactivities, lipid peroxidation levels,chlorophyll and carotenoid contents alongthe peppermint (Mentha piperita L.) leavesexposed to copper deficiency and excessstress conditions.J Appl Bot Food Qual 83: 103-109.CSÁKI, F.:Szabályozások dinamikája,Akadémiai Kiadó, Budapest, 1974.DIAZ-VIVANCOS, P. – BARBA-ESPIN, G. –CLEMENTE-MORENO, M.J. – HERNANDEZ,J.A. (2010):Characterization of the antioxidant system257

during the vegetative development of peaplants.Biol Plantarum 54: 76-82.DOLEZAL, J. – MAZUREK, P. – KLIMESOVA, J.(2010):Oak decline in southern Moravia: theassociation between climate change andearly and late wood formation in oaks.Preslia 82: 289-306.DE ATAURI, P. – ORRELL, D. – RAMSEY, S. –BOLOURI, H. (2004):Evolution of ”design” principles inbiochemical networks,IET Sys Biol 1(1): 28-40.; doi: 10.1049/sb:20045013GOLDBETER, A.:Oscillations and cellular rhythms: themolecular bases of periodic and chaoticbehavior,Cambridge univ. Press, Cambridge, UK, 1996.GONG, C.R. – WANG, A.H. – WANG, S.F.(2006):Changes of polyphenols in Tobaccoleaves during the flue-curing process andcorrelation analysis on some chemicalcomponents.Agr Sci China 5: 928-932. doi:10.1016/S1671-2927(07)60006-6HEINRICH, R. – SCHUSTER, S.:The regulation of cellular systems,Chapman and Hall, New York, 1996.KHOSRAVINEJAD, F. – HEYDARI, R. –FARBOODNIA, T. (2008):Antioxidant responses of two barleyvarieties to saline stress.Research Journal of Biological Sciences 3: 486-490.KOCSIS, R. (2011):Juharfa lombozatának állapotfüggő regresszióivárosi környezetben, TDK Dolgozat(témavezető: Németh Zs. I. és Badáczy D.;Nyugat-magyarországi Egyetem, ErdőmérnökiKar), p.33.LION, S. – GABRIEL, F. – BOST, B. – FIE´VET J.– DILLMANN, C. – DE VIENNE, D. (2004):An extension to the metabolic controltheory taking into account correlationsbetween enzyme concentrations.Eur. J. Biochem. 271 (22): 4375–4391. doi:10.1111/j.1432-1033.2004.04375.xLOPEZ-MAURY, L. – MARGUERAT, S. –BAEHLER, J. (2008):Tuning gene expression to changingenvironments: from rapid responses toevolutionary adaptation,Nature Reviews Genetics 9: 583-593.LOZOYA-SALDANA, H. – RIVERA-HINOJOSA, R.– COLINAS-LEON, M.T. (2007):Phenols, peroxidase and phenylalanineammonia-lyase: Their relationship tothe genetic resistance against late blight(Phytophthora infestans Mont. De Bary) inpotato (Solanum tuberosum L.) clones,Agrociencia 41: 479-489.MALARCZYK, E. – JAROSZ, A. (1992):Formaldehyde as a synchronizer of thephenolic substance transforming systemin Trametes versicolor and Inonotusobliquus, Proceedings of 3rd InternationalConference on Role of Formaldehyde inBiological Systems,Sopron, Hungary, 18-22 May.MOHILLA, R.:Vegyipari automatizálás (egyetemi jegyzet),Veszprémi Vegyipari Egyetem, Vegyipari MűveletekTanszék, Veszprém, 1981.258

NABLE, R.O. – HOUTZ, R.L. – CHENIAE, G.M.(1988):Early inhibition of photosynthesis duringdevelopment of Mn toxicity in Tobacco.Plant Physiol 86: 136-142.NÉMETH, ZS. I. – ALBERT, L. – VARGA SZ.(1998):Changes in formaldehyde contents ofgerminating acorns of Quercus cerris L.under low temperature stress conditions,Acta Biol Hung 49 (2-4): 369-374.NÉMETH, ZS. I. (2009A):Növényi stressz vizsgálata és értelmezéseszabályozáselméleti analógiák alapján.MTA Bolyai János Ösztöndíjkutatás (2006-2009), Zárójelentés, p. 35.NÉMETH, ZS. I. – SÁRDI, É. – STEFANOVITS-BÁNYAI É. (2009B):State-dependent correlation ofbiochemical variables in plants,J Chemometr 23 (3-4):197-210.; doi: 10.1002/cem.1226NÉMETH, ZS. I. – POZSGAI-HARSÁNYI, M. –GÁLOS, B. – ALBERT, L. (2009C):Stress sensitivity of correlation betweenPOD and PPO activities in plants,Acta Sylvatica et Lignaria Hungarica 5: 27-45.NÉMETH, ZS. I. – POZSGAI-HARSÁNYI M. –STEFANOVITS-BÁNYAI E. – SÁRDI É. (2009D):Characterization of plant stress syndromeby some correlations of biochemicalvariables,Cereal Research Communications 37: 141-144.;doi: 10.1556/CRC.37.2009.Suppl.141 2NÉMETH, ZS. I. (2011):Állapotfüggő korreláció koncepció, Karitudományos Konferencia (Nyugat-magyarországiEgyetem, Erdőmérnöki Kar),Környezettudományi és környezetvédelmiSzekció,Sopron, 2011. okt. 5., Konferencia Kiadvány(Lővér Print Kft., szerk.: Lakatos F, Szabó Z): 78.NÉMETH, ZS. I. – BADÁCZY D. ZS. (2012):POD-PPO state-dependent correlationas an adaptation indicator of forest trees,in Proceedings Book of InternationalScientific Conference on SustainableDevelopment & Ecological Footprint(Sopron, March 26-27, eds: Neményi M., Heil B.,Kovács J. A., Facskó F.), pp.1-6; ISBN: 978-963-334-047-9NIJHOUT, H. F. – REED, M. C. – BUDU, P. –ULRICH, C. M. (2004):A mathematical model of the folate cycle –New insights into folate homeostasis,J Biol Chem 279 (53): 55008-55016.; doi:10.1074/jbc.M410818200ORREL, D. – RAMSEY, S. – MARELLI, M. –SMITH, J. J. – PETERSEN, T. W. – DE ATAURI,P. – AITCHISON, J. D. – BOLOURI, H. (2006):Feedback control of stochastic noise in theyeast galactose utilization pathway,Physica D 217: 64-76.; doi: 10.1016/j.physd.2006.03.010POLLE, A. (2001):Dissecting the superoxide dismutaseascorbate-glutathione-pathwayinchloroplasts by metabolic modeling.Computer simulations as a step towardsflux analysis,Plant Physiol 126: 445-462.259

POURTAGHI, A. – DARVISH, F. – HABIBI, D. –NOURMOHAMMADI, G. – DANESHIAN, J. (2011):Effect of irrigation water deficit onantioxidant activity and yield of somesunflower hybrids.Australian Journal of Crop Science 5: 197-204.PRASAD V. – VENKATESH, K. V. (2008):Stochastic analysis of the GAL geneticswitch in Saccharomyces cerevisiae:Modeling and experiments revealhierarchy in glucose repression,BMC Systems Biology 2: 97; DOI: 10.1186/1752-0509-2-97REED, M.C. – NIJHOUT, H. F. – SPARKS, R. –ULRICH, C. M. (2004):A mathematical model of the methioninecycle,Journal of Theoretical Biology 226: 33–43.ROMÁN, P. (2005):Transzmetilezési ciklus zavarásametionin-dózissal, Intézményi TDK Konferencia,TDK dolgozat (témavezető: Németh Zs. I.; Nyugat-magyarországiEgyetem, Erdőmérnöki Kar),p.18.SÁRDI, É. – TYIHÁK, E. (1998):Change of biotransformation steps offormaldehyde cycle in water-melon plantsafter infection with Fusarium oxysporum,Acta Biol Hung 49: 353-362.SIELEWIESIUK, J. – CZUBLA, A. – MALARCZYK,E. – PAZDZIOCH, M. (1999):Kinetic model for oscillations in acycle of enzymatic reactions relatedto methoxyphenols transformation inRhodococcus erythropolis culture,Cel. Mol. Biol. Letters 4: 131-146.YANG, G. – XU, Q.Y. – YOU, M.S. (2004):The change of activities of protectiveenzymes in Chinese cabbage infected bydiamondback mouth,Plutella oxylostella. Entomol J East China 13:48-54.ZHANG, L. – SHICHON, H. – ZHIGANG, L. –NAN, L. – LIYING, L. – LIFEN, L. – TONGXU, P.WENHUI, L. (2006):Effects of the infestation by Actinote thaliapyrrha (Fabricius) on the physiologicalindexes of Mikania micrantha leaves.Acta Ecol Sin 26: 1330-1336.SAVAGEAU, M. A.,Biochemical systems analysis: a study offunction and design in molecular biology,Adison-Wesley, Reading, MA, 1976.SAYFZADEH, S. – HABIBI, D. – TALEGHANI,D.F. KASHANI, A. – VAZAN, S. – QAEN, S.H.S,KHODAEI, A.H. – MASHHADI, M. – BOOJAR, A.RASHIDI, M. (2011):Response of antioxidant enzyme activitiesand root yield in sugar beet to droughtstress.International Journal of Agriculture andBiology13: 357-362.260

TartalomjegyzékElőszó ............................................................................................................ 7Térinformatikai adatbázis építése,tematikus térképek készítése városökológiai kutatáshoz .........9Városok öko-környezetének vizsgálata ..........................................37Távérzékelési adatok előfeldolgozása és elemzése ....................59Városi környezet vizsgálatatávérzékelési adatok alapján ..............................................................75Domborzat- és felszínmodellek alkalmazásavárosökológiai vizsgálatokban .......................................................... 93Metaadatbázis kialakítása, adatok elemzése ............................ 107Geodéziai mérések az egységes referenciarendszerbiztosításához ........................................................................................115Városi talajok vizsgálata a Dunántúlon ....................................... 123A városiasodás hatásai a vizekre .................................................... 169Városökológiai kutatások. ................................................................225Dunántúli nagyvárosok levegőminőségének vizsgálata .......225Soproni zöldterületek ökológiai jellemzésenövénykémiai analízis és hiperspektrálisfelvételezés alapján ............................................................................. 231Növényi anyagcsere alkalmazkodásaa környezet tényezőinek módosulásaihoz ..................................237261

264