Ugrás a tartalomhoz

Kutatói pályára felkészítő akadémiai ismeretkörön alapuló tananyagfejlesztés – Környezet- és természetvédelem ismeretkörben

Dr. Huzsvai László (2008)

Debreceni Egyetem a TÁMOP 4.1.2 pályázat keretein belül

Modellparaméterek és modellezési eredmények területi változatossága

Modellparaméterek és modellezési eredmények területi változatossága

„Hogyan is kezelhető a talajfolton belüli változatosság?” kérdésre alapvetően két modellezői megoldás ismert. Az egyik lehetőség a talajjellemző modellezés előtti átlagolását követő modellszámítás, míg a másik lehetőség a mérési, mintavételi pontokra történő modellszámítás eredményeinek interpolációval történő területi átlagolása, és kiterjesztése. Kimutatták, hogy az interpolációs eljárás a megfelelőbb, és pontosabb megoldás összehasonlítva a hagyományos, kézi kontúrrajzolással. Az interpolációs technikák alkalmazásának további előnye, hogy azokban a területi (térbeli) változatosság leírása statisztikai függvénnyel történik, valamint a szerkesztett térkép információtartalma is megadásra kerül.

Környezetszennyezési példákban az alkalmazott interpolációs területi felosztással (krígelési eljárás) a szennyezési határérték túllépésének valószínűségét jelölik meg. Természetesen a geostatisztika csak abban az esetben alkalmazható ilyen és ehhez hasonló feladatokra, ha a szemivariancia függvény térbeli struktúrát mutat. Ellenkező esetben a klasszikus statisztika átlaga és szórása az, amellyel a térbeli változatosságot leírhatjuk.

Talajfelvételezési adatok feldolgozása esetében ismerni kell a felvételezés idejét, az elemzési eredmények publikálásának idejét, a térképezés méretarányát, a felvételezés módszertanát, a

becsült értékek pontosságát, stb. A talajfelvételezési adatokat nem szabad érvényességi korlátaikon túl kiterjeszteni. Amennyiben nagyobb, vagyis több különböző terület talajfelvételezési adatainak feldolgozása a feladat, biztosítani kell a felvételezőkkel történő konzultáció lehetőségét annak érdekében, hogy az adatbázis folytonossága és pontossága felmérhető legyen.

Két lehetőség közül az egyik a reprezentatív, vagyis a jellemző talajszelvény mért adataival, mint a talajfoltra általánosan/átlagosan jellemző paraméterértékekkel történő modellszámítás, a másik a mért pont adatokra történő modellfuttatás, amelyek interpolációjával nyerhető megfigyelés a területi eloszlásra. A pontadatokkal történő számításmenet hibája csupán a pontokra vonatkozó modellparaméterek mérési/becslési hibájából adódik. Például a talaj vízszolgáltató kapacitásának számításához mind a víztartási-, mind a vízvezető képesség adatai szükségesek. Ezek az adatok kimérhetők, de a mérés költséges és időigényes. Lehetőség van egyéb, könnyen mérhető talajjellemzők alapján a víztartási- és vízvezető képesség függvények más talajtulajdonságok mért értékeit felhasználó, un. pedotranszfer függvényekkel történő becslésére is, pl. folyamatos regressziós függvényekkel, vagy egy-egy talajcsoportra vonatkozó pedotranszfer függvényekkel.

A csoport pedotranszfer függvények érvényessége a csoportképzés módja szerint meghatározott. Lehetséges csoport például a genetikai színt, a talajréteg, a talajképző kőzet, a talajtípus, vagy altípus, termékenységi kategória, talajfolt, stb. A becsült paraméter hibája azonban általában nem ismert.

A különböző pedotranszfer függvényekkel becsült talajparaméterekkel szimulált talajvízmérlegeket összehasonlítva azt tapasztalhatjuk, hogy a becslésből származó eredmények a direkt mérési eredményekből számítotthoz képest nem különböznek szignifikánsan. Az eredmény megegyező a korábban a mennyiségi és a minőségi talajjellemzők között tapasztalttal, vagyis a hidrológiai talajjellemzők változatossága jelentősen csökken, amikor azokból, pl. a szabadföldi vízkapacitás és a hervadáspont értékekből minőségi jellemzőt, a talaj vízszolgáltató kapacitását számítják.

A pontadatokkal végzett szimulációkat a mérés és az ahhoz társuló számítás, un. kísérleti hibája terheli. A kísérleti módszer megváltoztatása továbbá olyan hibát eredményezhet, amelyre

összefüggés:

vonatkozóan adat a módszer leírásában sem található. A talaj hidrofizikai függvényeinek az adott terület pontjaira jellemző változatossága sokkal inkább kifejezhető a víztartó képesség görbék sorozatával, mint egyetlen un. területi átlaggörbével. A modellszámítások azután a görbesorozatból valamely véletlen módon, - pl. Monte-Carlo módszerrel - kiválasztott függvényekkel végezhetők. Ezt a módszert a különböző művelésű talajok és gyepek peszticid kimosódása, vízszolgáltató kapacitása, levegőzöttsége és gépjárhatósága változatosságának elemzésére alkalmazták. Ha a szimuláció több évre készül nemcsak a térbeli, de az időbeli változatosságra is nyerhető információ.

Tekintettel arra, hogy az említett szimulációs modellezési munkák csupán néhány talajparaméter változtatására épültek, itt jegyezzük meg, hogy előzetesen érzékenységi elemzéssel szükséges kiválasztani azokat a paramétereket, amelyekre a modell az adott szempontból a leginkább

érzékeny. Az ajánlott módszer egyben a modellben szereplő folyamatokat dominanciájuk szerint is rangsorolja. A modell bonyolultsága ennek figyelembe vételével választható meg, és a feltétlenül szükséges adatigény is előzetesen előre meghatározható.

A talajtulajdonságok nemcsak paraméterértékekként mutatnak véletlen jellegű változatosságot, hanem lehetnek térben korreláltak. Ekkor azonban statisztikai jellemzőiket a regionalizált változók elmélete alapján lehetséges megadni. A regionalizált változók elmélete szolgáltat alapot a súlyozott átlagú krígeléshez, amely révén a becslési hiba és variancia minimalizálható (Webster és Oliver, 1990).

Amennyiben egy modellnek van olyan paramétere, amely kifejezett térbeli szerkezettel rendelkezik, érdekes lehet számunkra a modelleredmény térbeli viselkedését ábrázoló függvénynek, a variogramnak a meghatározása és alkalmazása interpoláció céljára. Ezt a feladatot két úton végezhetjük el:

  • a modellt a paraméterek mért és interpolált értékeivel futtatjuk, majd a modell eredmény változójának határozzuk meg a variogramját és interpolálunk belőle.

  • meghatározzuk minden egyes modellparaméter variogramját. A variogramok alapján interpolált értékeket készítünk általunk meghatározott koordinátájú pontokra. Az interpolált paraméter értékeket alkalmazzuk a modellben, és előre interpolált eredmény kimenetet állítunk elő.

A két eltérő módszer csak abban az esetben vezet azonos eredményre, ha a modell kimeneti változója, vagy eredményváltozója valamennyi modellparaméterrel lineáris kapcsolatban van. Amennyiben a modell szignifikánsan eltérő eredményt szolgáltat aszerint, hogy az interpolációt a modellezés előtt vagy után végezték nyilvánvaló, hogy a modell eredménykimenete és paraméterei

közötti kapcsolat nem lineáris.

Időjárási adatokkal végzett modellezés során az időjárási adatok modellezés előtti, majd a modelleredmények térbeli átlagolását végezték el. Nem kaptak lényegesen eltérő eredményt, amikor az elvégzett térbeli átlagolás eredménye a hőmérséklettel volt kapcsolatos, és gyakorlatilag csak lényegtelen eltérésre vezetett, ha az eredmény a talajnedvességre vonatkozott. Ebből arra lehet következtetni, hogy a vizsgált modell a hőmérsékletre és a talajnedvességre lineáris, amely feltétele a bemenő adatok, illetve az eredmények térbeli átlagolásának, vagy interpolációjának.