Search Results

You are looking at 1 - 8 of 8 items for

  • Author or Editor: Csorba Ádám x
  • Refine by Access: All Content x
Clear All Modify Search

Napjainkban egyre nagyobb igény mutatkozik olyan technológiák és módszerek kidolgozására és alkalmazására, melyek lehetővé teszik a gyors, költséghatékony és környezetbarát talajadat-felvételezést és kiértékelést. Ezeknek az igényeknek felel meg a reflektancia spektroszkópia, mely az elektromágneses spektrum látható (VIS) és közeli infravörös (NIR) tartományában (350–2500 nm) végzett reflektancia-mérésekre épül. Figyelembe véve, hogy a talajokról felvett reflektancia spektrum információban nagyon gazdag, és a vizsgált tartományban számos talajalkotó rendelkezik karakterisztikus spektrális „ujjlenyomattal”, egyetlen görbéből lehetővé válik nagyszámú, kulcsfontosságú talajparaméter egyidejű meghatározása. Dolgozatunkban, a reflektancia spektroszkópia alapjaira helyezett, a talajok ösz-szetételének meghatározását célzó módszertani fejlesztés első lépéseit mutatjuk be. Munkánk során talajok szervesszén- és CaCO3-tartalmának megbecslését lehetővé tévő többváltozós matematikai-statisztikai módszerekre (részleges legkisebb négyzetek módszere, partial least squares regression – PLSR) épülő prediktív modellek létrehozását és tesztelését végeztük el. A létrehozott modellek tesztelése során megállapítottuk, hogy az eljárás mindkét talajparaméter esetében magas R2 értéket [R2 (szerves szén) = 0,815; R2 (CaCO3) = 0,907] adott. A becslés pontosságát jelző közepes négyzetes eltérés (root mean squared error – RMSE) érték mindkét paraméter esetében közepesnek mondható [RMSE (szerves szén) = 0,467; RMSE (CaCO3) = 3,508], mely a reflektancia mérési előírások standardizálásával jelentősen javítható. Vizsgálataink alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a reflektancia spektroszkópia és a többváltozós kemometriai eljárások együttes alkalmazásával, gyors és költséghatékony adatfelvételezési és -értékelési módszerhez juthatunk.

Restricted access
Open access

Összefoglalás

A szerves szén igen jelentős összetevője a talajoknak. Meghatározza a talajok számos fizikai, kémiai, biológiai és nedvesség gazdálkodási tulajdonságát és sokrétű környezeti funkcióit, többek között termékenységét, vízszűrő-, és szolgáltató képességét, pufferkapacitását, vagy a biológiai sokféleség megőrzésében játszott szerepét. A modern osztályozási rendszerekben a szerves szén mennyiségi és mélységi megjelenése diagnosztikus egységek és magasabb rendszertani egységeknek is gyakran alapja.

Diagnosztikus szemléletű hazai talajosztályozási rendszerünk kidolgozásakor megvizsgáltuk a hazai genetikus osztályozás szervesanyagra vonatkozó kritériumait, részletesen elemeztük a TIM adatbázis adatait és figyelembe vettük a nemzetközi standardokat. Törekedtünk olyan diagnosztikai egységek, altípus és változati tulajdonságok meghatározására, melyek az osztályozás támogatásán túl, önmagukban is fontos információt szolgáltatnak a különböző alkalmazásoknak.

Eredményeink szerint a TIM adatbázis tanulmányozása, a szerzők saját talajleíró tapasztalata, továbbá a szervesszén-tartalomra irányuló adatigény indokolja további mennyiségi intervallumok meghatározását az osztályozás alacsonyabb (altípus és változati tulajdonság) szintjén.

Vizsgálatunk további fontos eredménye, hogy rámutat, a földes részre vonatkoztatott szervesszén-tartalom nem elég a feltalajok diagnosztizálására. A durva rész arány, a telítettségi viszonyok, a szín, a szerkezet további fontos kritériumok a feltalajok, illetve a felszíni diagnosztikai szintek definiálásában. Ugyanakkor a szerves szén mennyiségi-, és mélységi határértékeinek egységes, típustól független meghatározása fontos információt szolgáltat a talajok sok szempontú megítélésben.

Javaslatunkban a szervesszén-tartalomra vonatkozóan nyolc felszíni diagnosztikus talajszint, egy felszín alatti diagnosztikus talajszint, és egy diagnosztikus talajanyag került meghatározásra. Az osztályozás alacsonyabb szintjein további 5 kategória bevezetését javasoltuk a talajokban megjelenő szervesszén-tartalom részletesebb jellemzésének biztosítása érdekében.

A javasolt rendszerben összesen 20 altípus -, és 2 változati tulajdonságban jelenik meg szervesszén-tartalomra, vagy olyan diagnosztikus talajszintre vonatkozó követelmény, amely definíciójában a szervesszén-tartalom (is) szerepel.

Az egyes elemek azonos értelmezése lehetővé teszi a típustól független térbeli kiterjedésének meghatározását.

Open access
Agrokémia és Talajtan
Authors: Erika Michéli, Márta Fuchs, József Attila Tóth, Ádám Csorba, and Tamás Szegi

A szerves talajok összetétele, képződési körülményei, és földrajzi, ill. domborzati elterjedése jelentősen eltér az ásványi talajokétól. A tömegükben megőrzött hatalmas mennyiségű szerves szén és környezetük biológiai sokfélesége (biodiverzitása) kapcsán a klímaváltozás által leginkább érintett talajok, ezért megkülönböztetett figyelem irányul e talajokra. Kiterjedésükre, lebomlottsági fokukra, szerves szénkészletükre igen eltérő irodalmi és térképi adatok állnak rendelkezésre. Ugyanakkor éppen a klímaváltozás vonatkozásában óriási a globális és helyi megbízható adatigény az említett kérdésekben. Hazai láptalajaink osztályozási, felvételezési és mintavételi módszereinek megújítására teszünk javaslatot a nemzetközi standardok figyelembe vételével. A megújított Láptalaj meghatározásban a legfontosabb követelmények a 20% szerves széntartalomra, a 40 cm vastagságra és az alacsony térfogattömegre vonatkoznak. Az altípus és változati tulajdonságok a lebomlottság fokát, a mélységi, kémhatás viszonyokat, ill. sók jelenlétét adják meg. A szervesanyag meghatározásra az izzítási veszteség módszerét, a térfogattömeg meghatározás mintavételezésére a rostosság függvényében a lápfúró alkalmazását vagy feltárt szelvényből nagytérfogatú bolygatatlan mintákat javasolunk.

Restricted access
Agrokémia és Talajtan
Authors: Ravi Kumar Gangwar, Marianna Makádi, Márta Fuchs, Ádám Csorba, Erika Michéli, Ibolya Demeter, András Táncsics, and Tamás Szegi

Összefoglalás

A hazánk területének megközelítően 10%-át fedő szikes talajokban zajló talajkémiai folyamatok részletes vizsgálatával ellentétben, a talajmikrobiológiai folyamatokról és állapotokról kevesebb ismerettel rendelkezünk. Munkánkban ezért egy réti szolonyec talaj kémiai, fizikai és mikrobiológiai tulajdonságait vizsgáltuk szántó és rét hasznosítású területen.

Munkánk célja a rét és szántó művelési ág talajkémiai, -fizikai és - mikrobiológiai tulajdonságainak megállapítása, a kémiai és mikrobiológiai tulajdonságok közötti kapcsolatok feltárása réti szolonyec talajon, ahol a korábbi vizsgálatok elsősorban a talajkémiai változásokra koncentráltak.

A szántó és rét művelési ág talaja egyes kémiai és mikrobiológiai paraméterekben szignifikánsan különbözött egymástól. A talaj mikrobiológiai aktivitása, a talajban élő mikrobák mennyisége egyaránt nagyobb volt a rétként hasznosított területen. Eredményeink felhívják a figyelmet a minél hosszabb ideig tartó növényborítás biztosításának fontosságára a talaj szervesanyag-tartalmának megőrzésében, növelésében, és az ehhez szorosan kapcsolódó aktívabb talajéletfenntartásában.

A művelési ág hatása olyan erőteljes a talaj vizsgált mikrobiológiai változóira, hogy azok statisztikailag elkülönítették a szántó és rét művelési ágakat annak ellenére, hogy a korábbi mintavételi terület két-két, a területekre jellemző mikrobiális biomassza szén szélsőértéket mutató pontjaiból vettük a talajmintákat. Ugyanakkor a vizsgált kémiai, fizikai változók csoportja még nem igazolta a két művelési ág talajmintáinak statisztikai különbségét. Eredményeink tehát igazolják, hogy a talajok mikrobiológiai paraméterei gyorsabban jelezhetik a talajokban bekövetkező, esetleges negatív változásokat, mint a kémiai és/vagy fizikai paraméterek.

Open access
Orvosi Hetilap
Authors: Péter Fancsovits, János Urbancsek, László Fónyad, Anna Sebestyén, Gézáné †Csorba, Ádám Lehner, Zita Kaszás, János Rigó jr., and Attila Bokor

Absztrakt

Bevezetés: A nőbetegek onkológiai kezelése a petefészek-működés károsodását okozhatja. Ennek megelőzésére lehetőség van a petefészekszövet mélyfagyasztására, hosszú távú tárolására, majd a petefészek-működést károsító beavatkozások után a szövetminták visszaültetésére. Célkitűzés: Jelen tanulmányban a szerzők azt vizsgálták, hogy a petefészekszövet-fagyasztás módszerei mennyiben befolyásolják a felolvasztott szövetminták életképességét. Módszer: A munka során 10 kutatási célra felajánlott szövetminta fagyasztását-felolvasztását végezték el, majd a szövetminták túlélését vizsgálták. Szövettani vizsgálatokkal hasonlították össze a friss és a fagyasztott-felolvasztott mintákban lévő tüszők állapotát, illetve meghatározták hormontermelésüket. Eredmények: Szövettani vizsgálatokkal igazolták, hogy a fagyasztott-felolvasztott mintákban az életképesnek tűnő tüszők száma 23%-kal csökkent, de még a szövettenyésztést követően is megfigyeltek életképes tüszőket. A felolvasztott szövetminták maximális ösztradioltermelése 908 pg/ml volt, és a hormontermelés mértéke a friss mintákéhoz hasonló értékeket mutatott. A felolvasztott szövetek progeszterontermelésének maximuma 1,95 ng/ml volt, amely elmaradt a friss szövetminták hormonértékeitől. Következtetések: A szerzők által alkalmazott petefészekszövet-fagyasztási módszerrel biztosítható a tüszők fagyasztás-felolvasztás utáni túlélése, így intézetükben megkezdték a módszer kísérleti klinikai alkalmazását daganatos betegek termékenységének megőrzése céljából. Orv. Hetil., 2016, 157(49), 1947–1954.

Open access

Fourier-transzformációs közép-infravörös spektroszkópia alapú szervesanyag-tartalom becslés tábla szintű reprezentativitás-vizsgálata kemometriai módszerekkel

Representativity analysis of middle-infrared spectroscopy-based Organic Carbon assessment on field-scale by chemometric methods

Agrokémia és Talajtan
Authors: Tóth József Attila, Döbröntey Réka, Szegi Tamás, Michéli Erika, and Csorba Ádám

Szervesszén térképezést segítő módszertani kutatásként vizsgáltuk egy szántóföldi művelés alatt álló terület, 3 mélységből származó mintáinak MIR reflektanciáját, illetve szervesszén tartalmát (Walkley-Black). Ezt követően a spektroszkópia mérések eredményeit használtuk a talaj szervesszén-mennyiségének (TOC %) becslésére. Tettük ezt 3 mintakijelölési módszer (Kennard-Stone Sampling - KSS, K-means Sampling - KMS, Latin Hypercube Sampling - LHS) bevonásával, az így kijelölt kalibrációs mintákkal a PLSR modell segítségével becslést végeztünk az adathalmaz további értékeire. Annak érdekében, hogy tábla szintű szervesszén meghatározás során teszteljük becslési pontosságukat, a modellek reprezentativitását – különböző validációs/kalibrációs arány esetén – statisztikai mutatókkal (R2, RMSE) ellenőriztük.

Az eredményekben részleteiben vizsgáltuk a különböző becslési modellek reakcióját eltérő arányú kalibráció és validáció esetén. A modellek R2 és RMSE értékei alapján kijelöltük, hogy mely modellek működtek pontosan még alacsony kalibráció esetén is, illetve abszolút értelemben véve melyik modell volt leghatékonyabb.

Az összehasonlítás eredményeként kijelenthető, hogy az általunk vizsgált talajkörülmények között a 30% alatti, valamint a 70% feletti mintaszámú kalibráció a mintakijelölési módszerek megbízhatóságának ingadozását eredményezte. Az összes minta 30%-val történő kalibráció esetén legjobb eredményt a KSS adta, így ez tekinthető a leggazdaságosabb módszernek. Az abszolút értékben vett legkisebb hibát a K-means sampling eredményezte, a minták 90%-val történő kalibrációt követően.

Kijelenthető, hogy az alkalmazott módszertan esetünkben alkalmas volt – a reprezentativitás megtartása mellett – a szükséges minták számának, ergo a táblaszintű szervesszén-felmérés költségeinek csökkentésére. Továbbá a mintakijelölési módszerek becslési hatékonyságának összehasonlítására is megfelelt az általunk alkalmazott statisztikai vizsgálat. A módszertan a jövőben kiinduló alapja lehet hasonló jellegű kutatásoknak, valamint tábla szintű szervesszéntérképek elkészítésének. A szélesebb körű alkalmazást megelőzően a modelleket nagyobb varianciájú adathalmazok esetén is tesztelni szükséges.

Within the framework of the present research, we mapped the organic carbon content of an arable area, during which we measured the MIR reflectance and organic carbon content (Walkley-Black) of the soil samples collected from the area at three different depths. Subsequently, the results of spectroscopic measurements were used to improve the estimation of the soil organic carbon content (TOC %). Three sample selection models were involved (KSS, KMS, LHS), and with the selected calibration samples, we estimated the additional values of the data set using the PLSR model. In order to test the accuracy of estimation for a table-level organic carbon determination, the representativeness level of the models was checked with statistical indicators (R2, RMSE) at different validation / calibration ratios.

In the results, we thoroughly examined the response of different estimation models with different ratios of calibration and validation. Based on the R2 and RMSE values of the models, we determined which models worked precisely even at low calibration, and in absolute terms, which model was the most efficient.

As a result of the comparison, it can be stated that under the soil conditions we examined, calibration with a sample number below 30% and above 70% caused significant fluctuations in the reliability of the sampling methods. Kennard-Stone sampling (KSS) gave the most precise results for calibration with 30% of all samples, thus it is considered the most economical method. The smallest error overall was given by K-means sampling after calibration of 90% of the samples.

It can be stated that the methodology used in this study was suitable to reduce the samples required for analysis - while maintaining representativeness - therefore reducing the costs of the field-level organic carbon survey.

Furthermore, the statistical analysis we used to compare the estimation efficiency of the sampling methods was also appropriate. The methodology we use may be the basis for similar research in the future, as well as for the production of table-level organic carbon maps. Prior to wider application, models also need to be tested for higher variance datasets.

Open access