+36 1 224 6700   

MTA Kiváló Kutatóhely

BTK Régészeti Intézet

Az ELKH CSFK Földrajztudományi Intézet által kiadott „Hungarian Geographical Bulletin” című folyóirat 2022/1-es számában jelent meg Intézetünk fiatal kutatójának, Szelepcsényi Zoltánnak az elsőszerzőségével egy tanulmány, amely a Kárpát-régió egy esettanulmányaként azt vizsgálja, hogy milyen hatékonysággal becsli a napfénytartam-adatokat a Yin (1999) által javasolt séma és annak egy olyan variánsa, amelyet a paleokörnyezeti vizsgálatokban való alkalmazhatóság indokol.

2022 03 29 szelepcsenyi kep1

A paleobiológiában a klíma-szimulációs adatokhoz való hozzáférés és a számítási kapacitások tükrében manapság is gyakorta statisztikai alapú megközelítéseket, azaz korrelatív faj-elterjedési modelleket (SDM-eket) vagy bioklimatikus osztályozási módszereket (BCM-eket) alkalmaznak arra, hogy a szimulált múltbeli klimatikus viszonyok mellett megbecsüljék a vegetáció lehetséges elterjedési mintáit. Ezek az eljárások statisztikai kapcsolatot keresnek a vegetáció-elterjedés és a környezeti változók (pl. éghajlat, talaj, stb.) között, majd ezt a kapcsolatot alkalmazzák a megváltozott feltételekre. A mechanisztikus biom modellek ezzel szemben a növények túlélését és teljesítményét meghatározó mechanizmusokra koncentrálnak, azáltal, hogy a talaj−növény–légkör rendszer olyan folyamatait szimulálják, mint például a víz-, szén- és tápanyagciklusok. Eme folyamat-alapú modellek alkalmazásához azonban a hőmérséklet- és csapadékadatokon túl egy a sugárzáshoz közvetlenül kapcsolódó meteorológiai változót is ismerni kell. Ilyen lehet például a napfénytartam.

A közelmúltban egyre több olyan globális adatkészlet vált nyilvánossá, amelyek paleoklíma-szimulációk hibakorrigált havi klimatológiáihoz (többéves átlagaihoz) biztosítanak hozzáférést. Az SDM-ekkel végzett paleoökológiai vizsgálatok támogatására kifejlesztett CHELSA-TraCE21k v1.0 azonban sajnos nem tartalmaz napfénytartam-adatokat, így közvetlenül nem alkalmas arra, hogy a folyamat-alapú modellek adatigényét teljes körűen kielégítse. A napfénytartam-adatok havi idősorainak az általánosan elérhető meteorológiai változók alapján történő becslése azonban megoldást jelenthet az adathiány leküzdésére. A Szerzők erre a Yin (1999) által javasolt regressziós módszert javasolják, amelyet azonban megfigyelések rácsponti klímaadatbázisán még nem teszteltek.

Egy ilyen validációs kísérlet elvégzéséhez kitűnő lehetőséget nyújt az a CarpatClim adatkészlet, amely hozzáférést biztosít az értékelés szempontjából releváns három meteorológiai változóhoz az 1960–2010 közötti időszakra vonatkozóan, 0,1°-os horizontális felbontással a Kárpát-régióra vonatkozóan. A megfigyelt és becsült napfénytartam-idősorok összehasonlítása azt mutatta, hogy a becslő eljárás kiválóan teljesít késő tavasztól kora őszig, azaz a párolgás szempontjából legfontosabb időszakban. A Szerzők emellett megvizsgálták, hogy milyen hatása van eredményekre azoknak a módosításoknak, amelyeket a módszer paleoklimatológiai adatkészletekre való alkalmazhatósága indokol. A módosított séma esetén a téli időszakban jelentős felülbecslést tapasztalható, azonban a márciustól októberig tartó időszakban a cikkben javasolt algoritmus hasonlóan jól teljesít, mint az eredeti eljárás.

A Szerzők ezenfelül szimulációs kísérleteket végeztek az egyik legegyszerűbb folyamat-alapú vegetációs modellel, a BIOME modellel annak érdekében, hogy felmérjék az egyes konfigurációs beállítások módosításának a hatásait. Ebben a tanulmányban a modell érzékenységét arra vonatkozóan tesztelték, hogy miként származtatják a napfénytartam-adatokat, illetve hogy milyen eljárást alkalmaznak a kvázi-napi időjárási adatok generálásához. A Szerzők azt találták, hogy mind a vizsgált régió recens nedvességi viszonyai, mind a felhasznált klímaadatbázis térbeli felbontása mellett az eredmények kellően robusztusnak tekinthetők. A kézirat legfőbb üzenete tehát az, hogy a biomok elterjedése megfelelően szimulálható a negyedidőszaki kutatások számára elérhető klímaadatokra (azaz havi hőmérséklet- és csapadékklimatológiákra) alapozva, a BCM-eknél szofisztikáltabb biom modellekkel. A Szerzők meggyőződése az, hogy az kéziratban felvázolt modellezési keretrendszernek a CHELSA-TraCE21k v1.0 által szolgáltatott adatokra történő alkalmazásával megfelelően feltérképezhető a biomok története az elmúlt 21 ezer évre vonatkozóan.

2022 03 29 szelepcsenyi kep2

A BIOME modellel szimulált biomok térbeli eloszlása a Kárpát-régióban az 1981–2010 közötti időszakban. A szimuláció során
a Szerzők a napfénytartamra vonatkozó megfigyelések egyéves idősorainak az átlagát alkalmazták, illetve a havi átlagokat a hónap minden napján állandónak tételezték fel.
A biom-típusok rövidítései a következők: TEDE = mérsékelt lombhullató erdő; COMX = hűvös elegyes erdő; COCO = hűvös tűlevelű erdő; TAIG = tajga; TUND = tundra