Suchergebnisse

Celem pracy było określenie czynników różnicujących wysokość rekompensaty w przypadku uniemożliwienia korzystania z Wielkopolskiego Parku Narodowego. Materiały źródłowe do realizacji postawionego problemu pozyskano podczas badań w formie wywiadu standaryzowanego, przeprowadzonego w latach 2012–2013 wśród mieszkańców miejscowości położonych w obrębie gmin, w których zlokalizowany jest WPN oraz mieszkańców Poznania bezpośrednio sąsiadujących z tymi gminami. Zakres pracy obejmował analizę materiału zebranego od 1400 respondentów podczas wywiadów standaryzowanych. Ankieta składała się z trzech części. W pierwszej pytania dotyczyły ogólnych informacji o WPN (stan wiedzy, częstotliwość odwiedzin, znaczenie WPN dla odwiedzających, preferowany typ lasu), druga zawierała pytania dotyczące skłonności respondentów do ponoszenia kosztów na rzecz środowiska (dobrowolne przeznaczenie środków pieniężnych za możliwość korzystania z walorów WPN lub ewentualna rekompensata za uniemożliwienie z korzystania z Parku, alternatywnie jeżeli respondent nie zadeklarował żadnej kwoty to czy byłby skłonny pracować na rzecz WPN w formie wolontariatu). Natomiast trzecia część obejmowała charakterystykę socjoekonomiczną ankietowanych (płeć, wiek, zawód, dochód netto na osobę w rodzinie, wykształcenie, miejsce zamieszkania). Zebrane wyniki poddane zostały weryfikacji, w wyniku której wyeliminowano ankiety nie zawierające odpowiedzi na kluczowe pytania. Ostatecznie przygotowano uporządkowaną, zweryfikowaną macierz z odpowiedziami ankietowanych, w skład której weszły rezultaty z 577 wywiadów. W pracy zastosowano model logitowy do określenia czynników różnicujących skłonność do ponoszenia kosztów na rzecz parku. Z otrzymanych rezultatów wynika, że rekompensaty za uniemożliwienie korzystania z WPN nie oczekują turyści odwiedzający i świadomi jego walorów przyrodniczych, natomiast oczekują rekompensaty osoby starsze, które mieszkają w bliskiej odległości, oraz charakteryzują się niskim dochodem netto na osobę.

AbstractSince 2000, after the Water Framework Directive came into force, aquatic ecosystems' bioassessment has acquired immense practical importance for water management. Currently, due to extensive scientific research and monitoring, we have gathered comprehensive hydrobiological databases. The amount of available data increases with each subsequent year of monitoring, and the efficient analysis of these data requires the use of proper mathematical tools. Our study challenges the comparison of the modelling potential between four indices for the ecological status assessment of lakes based on three groups of aquatic organisms, i.e. phytoplankton, phytobenthos and macrophytes. One of the deep learning techniques, artificial neural networks, has been used to predict values of four biological indices based on the limited set of the physicochemical parameters of water. All analyses were conducted separately for lakes with various stratification regimes as they function differently. The best modelling quality in terms of high values of coefficients of determination and low values of the normalised root mean square error was obtained for chlorophyll a followed by phytoplankton multimetric. A lower degree of fit was obtained in the networks for macrophyte index, and the poorest model quality was obtained for phytobenthos index. For all indices, modelling quality for non-stratified lakes was higher than this for stratified lakes, giving a higher percentage of variance explained by the networks and lower values of errors. Sensitivity analysis showed that among physicochemical parameters, water transparency (Secchi disk reading) exhibits the strongest relationship with the ecological status of lakes derived by phytoplankton and macrophytes. At the same time, all input variables indicated a negligible impact on phytobenthos index. In this way, different explanations of the relationship between biological and trophic variables were revealed.

AbstractThis study focused on the reaction of bivalve molluscs to biogas digestate, which is a waste product of an increasingly developing biogas production in rural areas worldwide. The effects of biogas digestate on aquatic organisms are not fully known, and neither this substance nor any types of manure were tested in the monitoring based on valvometry, which is a biomonitoring method based on bivalve behavior. The change in bivalves functioning in biogas digestate inflow was studied using three different diluted digestate concentrations. Exposure to the highest concentration of digestate induced a decline of mean shell opening and activity time of Unio tumidus species. A significant difference in behavioral patterns was recorded during the first 10 min after exposure to the digestate. A Gradual decreasing tendency of shell opening levels was apparent under the highest concentration reaching 55% compared to the pretreatment value. Also, a decreasing tendency was observed under the medium concentration (82.4% of initial level) after 2 h, while an increase in shell opening levels was recorded in the most diluted digestate. This research work proved that the inflow of biogas digestate has significant impact on bivalves' behavior. Unio tumidus is a sensitive indicator of biogas digestate inflow in the aquatic environment. Moreover, it proved that the opening and closing activities over time depend on the concentration of the digestate. Therefore, the mollusk bivalves might be utilized in early warning systems to detect organic pollutants in water.