A kék vércse (Falco vespertinus) fészekaljméretének vizsgálata
Measuring nest size of Falco vespertinus
Abstract
A kék vércse térségünk egyetlen telepesen költő, kis testű ragadozó madár faja. Hazánkban fokozottan védettnek minősül. Az 1990-es évektől a teljes költőterületen erős csökkenés figyelhető meg a költő párok számában. Fontos kiemelni, hogy Magyarország az elterjedési területhez képest ugyan kis területet képvisel, mégis jelentős költőállománnyal rendelkezik, így nem elhanyagolható védelmi szempontból. Jelen vizsgálatban arra a kérdésre keressük a választ, hogy a kék vércsék fészekaljméretét milyen környezeti tényezők befolyásolják, és ezek hol és hogyan hatnak a madarak élete során. Szűkebb vizsgálati kérdésünk, hogy a környezet számos eleme közül a mintaterület lokális időjárási paraméterei és a pocok gradáció, hogyan befolyásolják a vércsék fészekaljméretét. A kék vércsék költésére vonatkozó adatok a Vásárhelyi-pusztákról származnak, ez a terület Magyarország délkeleti régiójában helyezkedik el. A vizsgálatban három nagy vércsetelep adatai szerepelnek, melyek a Kardoskúti Fehér-tó tágabb környezetében találhatóak. Jelen szakdolgozat elemzéseiben az 1998 és 2008 közötti költésadatokat használtuk. Ahhoz, hogy vizsgálhassuk a különböző időjárási paraméterek hatását a kék vércsék fészekaljméretére, valamilyen évenkénti változót kell definiálnunk a rendelkezésünkre álló fészkenkénti tojásszám adatokból. Egy bayesi módszert választottunk a fészekaljméret becslésére, amivel az évenkénti tojásszámok Poisson eloszlásának λ paraméterét határoztuk meg. Random forest módszert használtunk, hogy meghatározhassuk a korábban bemutatott környezeti változók közül melyeknek van befolyásoló szerepe a fészekaljméretre. Az elemzések során a Random forest a márciusi átlaghőmérsékletet, az áprilisi csapadékos napok számát, valamint a pockok gradációs éveire vonatkozó változót találta legnagyobb hatásúnak. Előzetesen pozitív összefüggést valószínűsítettünk a márciusi átlaghőmérséklet, a pocok gradációk és a fészekaljméret között, míg negatív összefüggést feltételeztünk az áprilisi csapadékos napok esetében. Az elemzések során ezen összefüggések irányultsága a Random forest módszer eredményei által is beigazolódott.