2022. december 10-én jelent meg az R központi csomagtárlójában (a CRAN-ban) Intézetünk fiatal kutatójának, Szelepcsényi Zoltánnak egy függvénygyűjteménye, amely főként a doktori munkája során alkalmazott eljárásokra épül. A „macroBiome” címkével ellátott R csomag legfőképpen a biomok egyensúlyi vegetáció modellekkel történő szimulációjához szükséges eljárásokat tartalmaz, és kifejezetten az őskörnyezeti vizsgálatok támogatása céljából készült.

Jelenleg a „macroBiome” csomagban két széles körben használt egyensúlyi biom modell van implementálva: a Holdridge-féle életzóna (HLZ) rendszer és a BIOME modell. Emellett a gyűjtemény még tartalmaz további három klimatikus erdőssztyepp modellt is.

A folyamat-alapú biom modellek alkalmazása a hőmérséklet- és csapadékadatok mellett egy, a sugárzáshoz közvetlenül kapcsolódó meteorológiai változót is igényel. Ilyen változó lehet a napfénytartam vagy a felhőborítottság. A korrelatív faj-elterjedési modellek segítségével végzett paleoökológiai vizsgálatok támogatására kifejlesztett paleoklimatikus adatkészletek (lásd pl. CHELSA-TraCE21k v1.0) azonban nem tartalmaznak ilyen változókat.

2022 12 19 zoli kep

A BIOME modellel szimulált biomok térbeli eloszlása a Kelet-Mediterráneum–Fekete-tenger–Kaszpi-folyosó régiójában az 1991–2020 közötti időszakban a CRU TS v.4.05 rácsponti klímaadatbázis adatai alapján. A szimulációhoz szükséges napfénytartam adatok úgy álltak elő, hogy a felhőborítottságra vonatkozó megfigyelések egyéves idősorainak az átlagára alkalmazták a Doorenbos and Pruitt (1977) által javasolt konverziót. A térkép a „cliBIOMEGrid” függvény segítségével készült, az alapértelmezett beállítások mellett. A biom-típusok rövidítései a következők: WAMX = lomblevelű örökzöld/meleg elegyes erdő; TEDE = mérsékelt lombhullató erdő; COMX = hűvös elegyes erdő; COCO = hűvös tűlevelű erdő; TAIG = tajga; XERO = xerofita erdő/cserjés; WAST = meleg füves/cserjés; COST = hideg füves/cserjés

A relatív napfénytartam-adatok havi idősorainak általánosan elérhető meteorológiai változók alapján történő becslése azonban megoldást jelenthet az adathiány leküzdésére. A csomagban ennek a feladatnak az elvégzésére a Yin (1999) által leírt regressziós modell szolgál. Ez a becslő eljárás paraméterként használja többek között az órás szoláris besugárzás havi átlagos értékét felhőtlen égbolt mellett, azonban annak becslése során nem számol a Föld pályaparamétereinek az időbeli változékonyságával. Így ismételten az őskörnyezeti vizsgálatokban való alkalmazhatóság szempontjait figyelembe véve a csomag fejlesztője egy alternatív megoldást javasol. Az eredeti és módosított eljárás érvényességének a bizonyítékait Szelepcsényi et al. (2022) összegzik.

A „macroBiome” csomag ’Grid’ végződésű függvényei lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy a megfelelő raszteres állományok birtokában gyorsan és ellenőrzött módon készítsék el a biomok (és az adott eljárásban használt bioklimatikus indexek) elterjedési térképeit.