Search Results

You are looking at 1 - 8 of 8 items for

  • Author or Editor: Endre Dobos x
Clear All Modify Search

A barlangi üledékek vizsgálatát 2008-ban kezdtük meg. Mivel konkrét információink az esetleges szennyezőkről nem voltak, így az első három év folyamán (2008, 2009 és 2010 években) elsősorban a potenciális szennyező anyagokat vettük számba, így vizsgáltuk az üledékek nehézfémtartalmát, szerves szennyezőit és mikrobiológiai állapotát. Az első három év adatai alapján a következő négy környezeti problémát azonosítottuk:

  1. — Nehézfém-szennyezettség szempontjából a barlangi üledékek tisztának mondhatók, kivéve a kadmiumot, melynek értéke gyakran megközelíti, ritkán meg is haladja a talajokban megengedett környezetvédelmi határértéket.
  2. — Szerves szennyezők szempontjából szinte minden évben megjelenik a ftalátok csoportja, melyek műanyaglágyítóként használt vegyületek, és ezáltal jól jelzik a barlangba bejutó vizek szeméttel történő találkozását. Itt elsősorban a patakmedrekbe öntött hulladékból visszamaradó műanyag zsákokból és palackokból kioldódó anyagait értjük, valamint a szennyvíz bekeveredésének lehetőségét.
  3. — Nem állandó, de sajnos gyakran visszatérő probléma az olajszármazékok megjelenése a barlangi üledékekben, melyeket elsősorban a nedves években lehet kimutatni. Sajnos, az olajszármazékok okozta szennyezések mértéke nagyon komoly szintet érhet és ért is el az elmúlt három évben megmintázott talajokban, kiküszöbölésükhöz részletes szennyező forrás vizsgálatokra volna szükség.
  4. — A ftalátok kvantitatív vizsgálata igen komoly környezeti terhelést jelez, mind a barlangi üledékek, mind a felszíni és a felszín alatti vizek esetében. A folyóvízi üledékek - elsősorban a felszíni patakok, de sajnos a barlangi patakok egy részében is - gyakran a határértéket többszörösen meghaladó koncentrációt mutat. A felszíni vízfolyások esetén a határérték több mint 20-szorosát is elérhetik a mért koncentrációértékek.
Javaslatok, kutatási célkitűzések
  1. 1. Javasoljuk a barlangok felszíni vízgyűjtő területeit érintő talajmintázás elindítását a nagy kadmiumtartalom megmagyarázása, illetve az esetleges felszíni és a felszín alatti Cd-tartalom összevetésére.
  2. 2. Javasoljuk a ftalátok rendszeres mérését, monitorozását a barlangi talajokban, illetve a felszíni vizekben, azok üledékeiben, illetve a vízgyűjtő terület talajain, elsősorban a szennyezés forrásának tisztázása és kiküszöbölése céljából.
  3. 3. Javasoljuk továbbá a felszíni olajszennyezési „utak” feltárását, azon olajforrások lokalizálását (pl. utak, létesítmények), melyek tényleges hatást gyakorolnak a barlangok vízminőségére. Ezek a területek, illetve szennyező források aztán a Bükki Nemzeti Parkon belüli szabályozások okszerű és helyspecifikus újragondolását segíthetik elő a karsztvizek védelme érdekében.
A munkát a „Kútfő” TÁMOP-4.2.2.-A11/1/KONV-2012-0049. jelű projekt és a határon átnyúló HUSK/1001/2.1.2/0058 számú projektek támogatták.

Restricted access

Eredményeink alapján megállapítottuk, hogy a barlangi üledékek részben eredetük, részben a bennük lezajló folyamatok alapján talajnak tekinthetők. A barlangi talajok sokszor sekélyek, közvetlenül a szilárd kőzeten helyezkednek el. Általában rétegzettek, a rétegek egymástól elkülönülnek, öntés eredetűek. Szervesanyagtartalmuk a behordott anyagoktól függ, gyakran jelentős mennyiségű lebomlatlan szerves hordalékot, üledéket tartalmaz, amire alapozva nagyon intenzív talajélet alakul ki, ami a talaj szerkezetében is felismerhető és néhol vermic tulajdonságokat is létrehozhat. Fizikai félesége nagyon változatos, az agyagtól a durva kavicsos homokig minden frakció megtalálható.A talajok anyaga szinte 100 százalékban meszes, mely mész másodlagos eredetűnek tekinthető, mennyisége pedig legalább 2%. Ebből következően a pH értékei a semleges és a 8,5 értékek között szórnak, többnyire a 8-as érték körül csoportosulva. Ritkán a glejesedés is megjelenik, elsősorban a lefolyástalan üledékgyűjtőkben, amin a víz nem folyik át és nem tud oldott oxigéntartalmában felfrissülni. A nagy oldott oxigéntartalommal jellemzett ún. „oxy-aquic” állapotban nem redukálódik a vas, a glejesedés nem indul el.Talajtani szempontból a barlangi üledékek nagyon változatos képet mutatnak. Bennük azonban a lerakódási rétegzettségen túl számos talajképződési folyamat is felismerhető, melyek sok tekintetben analógnak tekinthetők a felszíni folyamatokkal, ezért mindenképpen a talajok közé kell sorolni. Mindezek alapján a barlangi talajok a magyar osztályozás szerint elsősorban az öntés-, illetve a kőzethatású talajok közé sorolhatók be. A WRB szerint elsősorban a Fluvisolok és a Leptosolok referencia csoportjába osztályozhatók, a megvizsgált talajok alapján pedig jellemzőiket a leptic (epileptic), fluvic (ritkábban colluvic), vermic, calcaric, eutric, gleyic, esetleg mollic és rhodic minősítőkkel írhatjuk le.Az ásványtani vizsgálatok viszonylag kisszámú saját, illetve referencia mintája ellenére kijelenthető, hogy egyértelmű trendek voltak felismerhetők a barlangi üledékekben. A mintákat felszíni talajokhoz vagy kőzetekhez kötni a vízgyűjtő terület jelenlegi és történeti heterogenitása miatt nehéz. Ami viszont megállapítható volt az az, hogy a barlangi talajok ásványainak körülbelül felét kvarc ásvány alkotja - a fizikai féleség függvényében 38% és 73% között. Agyagásvány frakciójában viszont a szmektit-vermikulit társulások uralkodnak, nyolc mintából hét esetében a teljes frakció 80-90%-át alkotva. Ettől eltérő csak a Mexikói 2-es minta, ahol érdekes módon a frissnek tekinthető, viszonylag mállatlan, kilúgozatlan illit-muszkovit keveredik az erős mállást jelző kaolinittel. Ennek magyarázata valószínűleg az eltérő eredetű anyagok időben, vagy a mintavételezésnél történt egymásra rakódásával magyarázható, mely elmélet alátámasztása a későbbiekben további, részletesebb vizsgálatokat igényel.A munkát a „Kútfő” TÁMOP-4.2.2.-A11/1/KONV-2012-0049. jelű projekt és a határon átnyúló HUSK/1001/2.1.2/0058. számú projekt támogatta.

Restricted access

Dolgozatunk célja a földtani kutatásokban rutinszerűen használt geofizikai eszközök talajtani alkalmazási eredményeinek bemutatása és értékelése.A mintaterület a tokaj-hegyaljai Mádi-patak vízgyűjtője, ahol a dominánsan riolittufa- andezit tömör talajképző kőzet megjelenésének mélységét geoelektromos mérésekkel állapítottuk meg. A fajlagos ellenállás és a gerjesztett polarizációs szelvénymetszetek jól mutatják a felső mállott, talajosodott összlet vastagságát.A geoelektromos mérési eredményeket fúrással ellenőriztük. A validálási pontokon kapott fúrási eredmények alátámasztják a geoelektromos módszerrel mért eredményeket. Az adatok további elemzésével, számítások alapján vizsgáltuk a domborzat — akár minimális értékű — görbültségi fokának és mértékének eróziós folyamatokban betöltött szerepét is. Ezáltal meghatározhatók a lejtőoldal lepusztult térszínei, illetve az akkumulációs területek.Megállapítható, hogy ez a geofizikai módszer lejtőoldali környezetben jól alkalmazható a talajtakaró vastagságának, illetve az erózió mértékének a mérésére.

Restricted access

New, quantitative methods and data sources for characterizing small scale soil resources have been demonstrated. AVHRR and coarse spatial resolution DEM were designed for mapping large areas of the world quickly and cost effectively. The method combines digital elevation data, “ground truth” information, including the soil taxonomic class for measured soil locations, and a time series of satellite images to form a digital soil database. The results show that using ancillary information such as AVHRR data and DEM derivatives from the national to continental level surveys is among the most promising tools for geographers and soil surveyors. The AVHRR data is often used for land cover studies but its usefulness in soil studies has not yet been proven. This study is a representative example of the usefulness of AVHRR data in characterizing the soil-forming environment and delineating soil patterns, particularly when integrated with other data for describing the soil landscape, such as the DEM, slope, curvature and PDD. The predictive power of AVHRR and similar low spatial resolution satellite data sources could be further improved with the development of soil sensitive filters. Mention should be made of the potential improvement of the products derived from these data sources with the use of better quality data provided by satellites that have been launched recently. Neither the AVHRR nor the DEM-derivatives show high correlation with the soil classes, but both represent a great portion of the environmental variability. In general, the more uncorrelated information is extracted from DEM and AVHRR, the better explanation of the spatial soil variability is achieved with an integrated use of them. The images of AVHRR time series show a relatively low correlation, thus each of the new dates adds much potential information on the soils. The studies also highlighted the great help of surface vegetation in soil remote sensing, as indicated by the high R² value of Band 1 and NDVI. The importance of the short-term weather history of the study area was also demonstrated.  Terrain information and terrain variables were primarily developed for large scale local studies. Small scale mapping of large regions presents different issues, like over-generalization and over-smoothing of the soil information. The terrain features with smaller extents are dissolved into a larger neighborhood. As a smoother terrain map is created, a lot of detail is lost and less variability is observable. Many of the terrain attributes are useless with this approach. Elevation, slope, relief intensity, potential drainage density and the curvature variables are the most informative digital variables for characterizing the soil-landscape in small scale inventories.  The resulting soil databases will have all the advantages of quantitatively derived databases, including consistency, homogeneity, and reduced data generalization and edge-matching problems. Although the results from the above procedures are believed to be accurate enough to serve as a basis for global and regional studies, they should be checked and further revised by local and regional experts to ensure quality. Research should continue on improving the procedures, augmenting the pedon data with new field sampling, and incorporating new image and DEM data sources. One of the most important results of these studies is the demonstration of the usefulness of these data sources for small scale soil mapping and the overall validity and representatitivity of the AVHRR-terrain/soil correlation within the temperate region of the world. Further studies will need to be performed to test the use of AVHRR and terrain data for other climate zones of the World, where potential problems, like continuous cloud cover, may occur.

Restricted access
Agrokémia és Talajtan
Authors: Erika Michéli, Márta Fuchs, Vince Láng, Tamás Szegi, Endre Dobos and Gabriella Szabóné Kele

A jelenlegi, 1960 években kidolgozott genetikus alapokon nyugvó magyar talaj-osztályozási rendszerünk modernizálására az elmúlt évtizedek hazai tapasztalatai, dokumentált adathalmazai, valamint a nemzetközi standardok és elvárások alapján teszünk javaslatot. Munkánk kiindulási alapja az elődeink által definiált 29 talaj-képző folyamat, 39 talajtípus, és az azokhoz kapcsolódó tartalmi leírás és vizsgálati adatokból nyert információ. Módszereink az egyszerű elemzések és statisztikai számítások mellet a pedometria módszerére, a taxonómiai távolságszámításra és klaszteranalízisre támaszkodtak.

Eredményeink alapján a jelenlegi hazai talajtípusok egy része jól elkülöníthető, mások pontosabb definícióra szorulnak, vagy egyes esetekben összevonásra kerül-hetnek. A nemzetközi gyakorlatban meglévő és hazánkban is jellegzetes típusokat pedig, bevezetésre javaslunk.

A szigorúbb és mind a mélységi, morfológiai és összetételbeli tulajdonságok te-kintetében számszerűbb meghatározásokon alapuló javasolt struktúra központi egy-sége az ismertetett 15 talajtípus.

Ezeket a típusokat jól definiált diagnosztikus szintek, talajtulajdonságok és anyagok jelenléte vagy kizárása alapján, hierarchikus és számítógépes osztályozó kulccsal sorolhatók be. Az osztályozás alacsonyabb szintjei, az altípus és a változati tulajdonságok pedig, többszörös választási lehetőségek alapján pontosíthatók. A további talajtípusokat és altípusaik valamint változataikat későbbi közleményekben mutatjuk be.

Restricted access
Agrokémia és Talajtan
Authors: Endre Dobos, Péter Vadnai, Réka Bertóti, Károly Kovács, Erika Michéli, Tamás Szegi, Emil Fullajtar, Vit Penizek and Marcin Switoniak

A pixel alapú kategorikus adatok, különösen a talajosztályozási kategóriák validálása több okból is nehéz. A pixelek szinte sohasem jellemeznek homogén területet, jelentős szintű heterogenitás rejlik mögöttük. Ennek a heterogenitásnak a jellemzésére, illetve az ilyen minőségi változókat, osztályokat tartalmazó adatbázisok jellemzésére nem állnak rendelkezésre validációs adatbázisok. Mennyiségre utaló kvantitatív adatok validálása talán könnyebb, mert ezek jelentős része már önmagában terület alapú adat. A mintákat gyakran nagyobb területről vett részminták összekeverésével gyűjtik, így az ezekből mért adatok már a mintavételi módszertanból adódóan is átlagminták. Talajtípusokra, osztályokra nem lehet „átlagmintázni”, itt minden részmintát külön kell osztályozni és feldolgozni, ezért az ilyen validációs célú adatbázis rendkívül ritka. A ValiDat.DSM erre a célra jött létre. Minden validálni kívánt pixel területére öt szelvény adatait adja meg, melyekből már megjelenési százalék, illetve az osztályok pixelen belüli dominancia viszonyai is meghatározhatók. Ezeket az információkat használtuk fel az osztályváltozókat tartalmazó talajtani adatbázisok validációs módszertanának továbbfejlesztésére.A módszer lényege az osztályváltozók közötti hasonlósági viszonyok számszerűsítése, és területarányú súlyozása. A hasonlóságot egy négy értéket felvevő hasonlósági faktorral jellemeztük. A területi részarányt a ValidDat.DSM-ből származtattuk 20 százalékos kerekítéssel. Ezek alapján számítottunk a validációs helyszínekre taxonómiai alapú becsült pontosság (TAP) értékeket, melyek az adott helyszín egy számértékkel kifejezett pontosság értékei. A hagyományos kategorikus osztályozási pontosság mérésnél csak 0 és 1 értékeket vehettek fel ezek a változók, aszerint, hogy a becsült és a valós osztály kategória megegyezett-e vagy nem. Az általunk javasolt módszer sokkal érzékenyebb, képes egy 0 és 1 közötti skálán bármely értéket felvevő pontosságértékkel jellemezni a becsült és a valós osztályok közötti hasonlóság mértékét.A ValiDat.DSM a validáción kívül számos kutatásnak képezheti kiinduló adatbázisát. Jól alkalmazható eltérő környezeti adottságú területeken belüli talajtani heterogenitás jellemzésére, melyre mintaként a magyarországi pontokat használtuk fel. Az eredmény azt bizonyítja, hogy a referencia csoportok tekintetében a pixelek közel 80%-a viszonylag homogén, ami már önmagában egy értékes és továbbgondolásra érdemes adat. További vizsgálatok lehetségesek az egyéb vizsgált jellemzők térbeli heterogenitására, illetve azok megjelenési összefüggéseinek vizsgálatára is. Az eredmények természetesen erősen függenek a talajképződési környezettől, így értékelésük csak egy komplex természetföldrajzi értelmezés mellett történhet meg.Jelen munkánkban elsősorban a ValiDat.DSM adatbázis és módszertan, valamint a potenciális felhasználási lehetőségek bemutatása volt a cél. A taxonómiai távolságokon alapuló validáció gyakorlatba történő átültetéséhez természetesen még számos részletet ki kell dolgozni. A hasonlósági tényezők önkényesen lettek meghatározva, egy jobban és részletesebben kidolgozott taxonómiai távolság számítási módszer segítségével lényegesen pontosabbá tehetjük a módszert. A helyi viszonyok és jellemzők alapján módosított taxonómiai távolság táblázat valószínűleg tovább javíthatja a módszer megbízhatóságát.A ValiDat.DSM adatbázis a Miskolci Egyetem Földrajz-Geoinformatikai Intézetének honlapján érhető el ( http://www.uni-miskolc.hu/~soil/index.html ).

Restricted access